5G, Inteligência Artificial e Edge – vale a pena o risco?

Não há nada de anormal nisto, mas quando falamos de 5G e dos milhões de dispositivos conectados que virão atrás, os elementos de risco crescem exponencialmente.

O Edge computing também irá acrescentar uma camada de complexidade adicional, porque vai permitir levar as aplicações, os dados e o poder da computação (incluindo serviços) desde os pontos centralizados para localizações mais próximas do utilizador. E apesar de o processamento não ser realizado numa cloud centralizada não significa que os riscos sejam menores para os operadores de rede, que se vão ver obrigados a gerir e a orquestrar uma rede distribuída de terminais de processamento. E assim que os terminais comunicam com uma cloud centralizada os fatores de riscos aparecem, independentemente do tipo ou função do serviço.

No mercado das telecomunicações, é compreensível que os operadores tenham de priorizar a implementação de elementos e serviços da rede, além de suportar a infraestrutura OSS e BSS, mas é fundamental que a gestão do risco esteja presente desde uma fase muito inicial.

Já temos visto como os departamentos de gestão de receitas têm sido utilizados para gerir o risco de projetos de transformação digital, monitorizando o desempenho e os resultados antes e depois de algumas fases estarem implementadas. Operadores experientes têm também trabalhado em parceria com os seus fornecedores com o objetivo de minimizar custos internos e maximizar a utilização de ferramentas já adquiridas.

Muitos fornecedores desenvolveram ou estão a desenvolver aplicações na cloud que não só complementam as instalações existentes, como oferecem uma plataforma de baixo custo e baixo risco que pode ser utilizada para monitorizar novas tecnologias 5G, não só em casos de fraude ou perdas de receitas, mas também monitorizar falhas tecnológicas inesperadas.

No caso da inteligência artificial, os operadores de telecomunicações têm focado mais os seus esforços na otimização da experiência do consumidor. Os fornecedores, por seu lado, estão também a investir fortemente em IA para oferecer soluções de risco integradas ou complementar os esforços internos dos operadores.

Para os fornecedores, as oportunidades de trabalhar com grandes quantidades de dados gerados pelos operadores vão ajudar a acelerar os algoritmos de IA que vão, com tempo, ser capazes de identificar riscos antes destes acontecerem. O que é vantajoso para ambos. No caso da gestão de fraude, estar um passo à frente e poder prever o cibercrime antes de ele acontecer, é uma ambição que acompanha os departamentos de risco desde a sua fundação.

Idealmente, os operadores vão aproveitar os projetos de transformação digital para rever as ferramentas que estão a ser utilizadas tendo em vista a gestão de um maior número de riscos, não se limitando à perda de receita ou fraude, mas cobrindo também a monitorização e segurança de milhões de dispositivos conectados.

Os sistemas criados para o mundo analógico não conseguem fazer face à magnitude e capacidade do mundo digital, e como tal também devem ser incluídos nas análises de avaliação de risco e substituídos se necessário.

Importa ter em mente que com a urgência para implementar novos serviços é altamente provável que potenciais riscos sejam negligenciados. A melhor forma de mitigar os perigos inerentes será trabalhar com sistemas de monitorização de ponta que minimizem os impactos de um processo de digitalização acelerado.

por Pedro Ferreira, VP de Global Sales da WeDo