As tendências tecnológicas no Mobile World Congress 2024 (Parte 1)

Voltei a Barcelona depois de mais de 25 anos. Após um mochilão memorável com os amigos da faculdade, voltei representando a Logicalis Brasil para participar do Mobile World Congress, edição 2024. Lugares comuns: o nome já não condiz com a abrangência temática do evento – tem mobile, tem digital, tem ESG e muito mais, e é impossível, numa agenda combinando a participação nas palestras, reuniões com cliente e parceiros, cobrir uma parte relevante de todo o conteúdo.

Dado esse contexto, tentei trazer algumas ideias, fruto de o que vi e discuti no evento combinado com algum background de experiências pré-Barcelona. Dividirei em duas partes a análise com quatro macro temas e, abaixo, abordarei sobre dois deles:

• A monetização da infraestrutura de rede
• Inteligência Artificial (IA)

A monetização da infraestrutura de rede

O tema de monetização da infraestrutura teve destaque como um dos desafios cruciais do setor e foi tratado a partir de dois blocos bem distintos, mas indissociáveis:

• A camada de aplicações e serviços, muito baseada no aumento da capacidade da infra e outras tecnologias (como IA), em termos de aplicações industriais, smart cities; e
• A camada de conectividade, principalmente com 5G, com o aumento de banda e features mais sofisticadas.

Esse binômio se relaciona a um problema crítico enfrentado pelo setor:

• Um volume cada vez maior de CAPEX é investido nas redes de novas tecnologias (discussões sobre 6G já em andamento); e
• As receitas de serviços mostram uma tendência de declínio, com a acentuação da competição e comoditização dos portfolios.

O reequilíbrio desta equação foi explorado principalmente nas discussões de como reforçar ou gerar novas linhas de receita. O desenvolvimento de aplicações industriais vem ganhando destaque neste sentido – a compatibilidade entre o 5G e o IoT, por exemplo –, mas ainda é um desafio não dominado.

A capacidade de desenvolver, oferecer e operar soluções digitais passa a ser cada vez mais crítica na competitividade e rentabilidade das operadoras, principalmente para o B2B, pois as bases massivas de usuários B2C passam a ser cada vez menos suficientes vis-à-vis os investimentos em evolução de rede (cujas features o próprio mercado demanda).

Chamadas as revisões regulatórias e atualizações legais – seja para facilitar (baratear e simplificar) o desenvolvimento e a adoção dessas soluções, seja para mitigar riscos e proteger os usuários no campo da segurança cibernética – foram citadas com frequência e se baseiam em uma necessidade geral de revisão do arcabouço legal do setor para um novo paradigma, de aplicações muito mais diversificadas e uma base de usuários muito mais ampla e complexa.

Reequilibrar a geração de valor sobre a rede parece ser uma missão complexa em nível global e, apesar da existência de casos de sucesso e exemplos encorajadores, os caminhos e as novas condições de jogo não estão muito claros.

Inteligência Artificial

Inteligência Artificial (IA) era o selo com o qual os temas passavam a ser credenciados para discussão focada. Dentre os diversos macro temas, é possível dizer que este era o principal. Interessante e positivo ver a abrangência como o tema foi tratado: seja com AI-enabler requirements (e desafios) ou com AI-enabled features (e seus benefícios), foi possível discutir o tópico com uma amplitude maior do que o usual.

Muito se fala sobre o e benefícios de AI, mas a viabilização do seu uso de maneira estruturada requer uma jornada talvez tão trabalhosa quando vantajosa. Para possibilitar as correlações e aprendizados, é necessário trabalhar diversos aspectos:

• Garbage-in, garbage-out – não existe mágica – se os dados originalmente existentes não forem bons, não há inteligência que resolva
  • Isso gera uma demanda por processos estruturantes de registro – estamos falando de processos; e
  • Utiliza a infraestrutura para possibilitar o armazenamento, transporte e integração de dados;
• Pessoas – seja por dificuldades de formação de equipe, seja por resistência cultural, a implantação do tema parece ser bastante desafiadora e passa por um assunto que historicamente é um desafio no mundo de tecnologia:
  • Como decidir entre treinar, recrutar ou contar com parceiros externos para incorporar as habilidades necessárias; e
  • Como conseguir ser protagonista no cenário corporativo a ponto de sensibilizar a organização sobre as necessidades de ação para mudança – IA tem a capacidade de incomodar mesmo os papeis mais nobres de análise na organização e isso tem gerado reações quase inéditas.

O uso visto de maneira mais massiva de IA é a ponta do iceberg – um search engine on steorids. O que diferencia a otimização da inteligência é a volta adicionada no parafuso, o aprendizado e a capacidade de evolução com baixo nível de assistência e intervenção humanas.

Em um mercado em que o COGS é o tráfego de bit and bytes, só a capacidade maciça de processamento já é muito bem-vinda. Mas além disso, a capacidade de sofisticar as análises gradualmente (aprendendo sozinho – ou quase) é especialmente útil em funções como trouble-shooting (predições em cenários não perceptíveis com análises humanas) e projetos (correlações e desenhos de cenários combinando o tráfego e suas variações, CAPEX, OPEX e recursos limitados).

Estamos dando passos iniciais em um horizonte tão promissor quanto desafiador. E essa jornada é potencializada em empresas que têm a informação e tecnologia (e profissionais que lidam diretamente com ela) como sua essência.

Aguardem a publicação da semana que vem em que abordo os temas de Open-X e Digital ESG.