Entendendo a IA nas telecomunicações: a abordagem prática da Mavenir

Durante a MWC25, a Mavenir destacou a necessidade de uma abordagem prática de IA nas telecomunicações, questionando a crença de que a implantação de IA exige grandes investimentos em GPU e vastos volumes de dados.John Larson, vice-presidente sênior, evidenciou equívocos comuns, observando que muitos associam principalmente a IA à IA generativa (Gen AI) e aosgrandes modelos de linguagem(LLM).

Em vez disso, Larson explicou como a Mavenir integra IA nas redes de telecomunicações usando a infraestrutura existente. A empresa aplica técnicas de aprendizado de máquina como XGBoost para detecção de fraudes e monitoramento de segurança, evitando assim os pesados requisitos computacionais dos LLMs.

Ele também detalhou como a automação orientada por IA otimiza as operações de rede, reduzindo tarefas manuais na implantação de cargas de trabalho, atualizações de software e gerenciamento de desempenho. Ao focar na resolução de desafios concretos em vez de adotar IA por si só, a Mavenir visa melhorar a eficiência operacional.

Com as aplicações de IA generativa aumentando o tráfego de dados, alguns argumentam que é necessário mais IA para o gerenciamento de redes. No entanto, Larson destacou a importância de aproveitar eficazmente os dados de rede existentes antes de recorrer a modelos complexos de IA.

A estratégia da Mavenir está alinhada com a evolução do setor em direção à automação nativa em nuvem, integrando IA em planos de controle baseados em Kubernetes para redes autorreguláveis. Essa abordagem melhora a eficiência e a escalabilidade, minimizando custos.

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O setor de telecomunicações adota rapidamente IA e automação para gerenciar redes 5G complexas, mas os equívocos persistem. Muitos supõem que a IA avançada requer recursos computacionais em grande escala, mas a Mavenir defende uma integração eficiente de IA dentro da infraestrutura existente.

Para as operadoras, isso oferece uma solução econômica. Em vez de investimentos pesados em clusters de GPU, técnicas de IA como XGBoost podem atender à segurança de rede, detecção de fraudes e automação, melhorando a eficiência sem grandes atualizações de hardware.

Enquanto as aplicações de IA generativa geram maior tráfego de dados, Larson adverte contra uma abordagem primeiro focada na tecnologia, exortando as operadoras a definirem declarações de problemas claras antes de implantar IA.

O foco da Mavenir na automação nativa em nuvem está alinhado com as tendências do setor, onde estruturas de IA baseadas em Kubernetes suportam redes de nova geração, evoluindo para uma implantação prática de IA para resolver os desafios reais das telecomunicações.