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A evolução das redes de telecomunicações exige mais do que implementar ferramentas de automação ou inteligência artificial. Para avançar em direção a operações mais autônomas, as empresas precisam avaliar suas capacidades atuais, identificar limitações e acompanhar os resultados de cada iniciativa. Nesse processo, os KEIs (Key Effectiveness Indicator) desempenham um papel importante na medição da maturidade das redes autônomas.
Esses indicadores ajudam a compreender se uma infraestrutura possui as condições necessárias para operar com maior autonomia, considerando aspectos como automação, análise de dados, integração entre sistemas e capacidade de executar ações com menor intervenção humana.
O que são KEIs em redes autônomas?
Os KEIs são indicadores utilizados no contexto da avaliação de capacidades que viabilizam a autonomia das redes de telecomunicações. Eles ajudam a analisar elementos técnicos e operacionais que contribuem para a evolução da infraestrutura.
É importante diferenciá-los dos indicadores tradicionais de desempenho da rede. Métricas como disponibilidade, latência e taxa de falhas mostram como a infraestrutura está funcionando. Já os indicadores relacionados à autonomia ajudam a avaliar até que ponto a operação consegue monitorar, analisar, decidir e agir de forma automatizada.
Os dois grupos são complementares: uma rede precisa apresentar bom desempenho, mas também deve desenvolver capacidades que permitam manter e otimizar esses resultados com maior autonomia.
1. Nível de automação dos processos
Um dos primeiros aspectos a avaliar é o grau de automação das atividades operacionais. Isso inclui aprovisionamento de serviços, configuração de equipamentos, execução de tarefas recorrentes e tratamento de incidentes.
A empresa pode medir a proporção de atividades executadas automaticamente em relação ao total de atividades elegíveis para automação. Também pode acompanhar quantas dessas tarefas exigem aprovação ou intervenção humana.
Essas informações ajudam a identificar processos que ainda dependem excessivamente de execução manual e oportunidades para ampliar a automação com segurança.
2. Tempo de detecção e resolução de falhas
A velocidade com que uma rede identifica e resolve problemas é outro aspecto importante. Indicadores como o tempo médio para detectar uma falha (MTTD) e o tempo médio para restaurar (MTTR) o serviço permitem avaliar a eficiência da operação.
Também é relevante observar quanto tempo transcorre entre a identificação de um evento, a análise de sua causa e a execução de uma ação corretiva.
Quando esses processos são integrados e automatizados, a organização pode reduzir determinadas etapas manuais e melhorar sua capacidade de resposta. Entretanto, os resultados devem ser analisados considerando a complexidade e a criticidade de cada tipo de incidente.
3. Capacidade de recuperação automática
Uma rede com maior maturidade pode identificar determinadas falhas e executar ações corretivas sem depender de intervenção humana em todas as etapas.
Para avaliar essa capacidade, a empresa pode acompanhar a proporção de incidentes elegíveis resolvidos automaticamente, a taxa de sucesso das ações corretivas e a frequência com que é necessário recorrer à intervenção manual.
Também é fundamental verificar se as ações executadas realmente restabelecem o serviço e se não provocam efeitos indesejados em outros componentes da infraestrutura.
4. Integração entre sistemas e domínios
A autonomia não depende apenas do funcionamento individual de cada ferramenta. Muitas operações exigem coordenação entre diferentes plataformas e domínios, como RAN, Transporte, Core, IP e Nuvem.
Por isso, é importante avaliar a capacidade de compartilhar informações, correlacionar eventos e coordenar ações entre sistemas.
Indicadores relacionados à integração podem considerar a proporção de fluxos operacionais que atravessam diferentes plataformas sem intervenção manual, além da taxa de sucesso das operações integradas.
Essa análise ajuda a identificar gargalos que impedem a automação de ponta a ponta.
5. Utilização de Inteligência Artificial e análise preditiva
A Inteligência Artificial e o Machine Learning podem contribuir para identificar anomalias, prever eventos e apoiar decisões operacionais. Entretanto, a simples presença dessas tecnologias não significa que a rede tenha alcançado um nível elevado de autonomia.
É importante avaliar como os modelos são utilizados na operação, a qualidade de suas previsões, a frequência de recomendações aproveitadas e sua contribuição para os resultados.
Também devem ser considerados monitoramento, governança, confiabilidade dos modelos e mecanismos de supervisão para situações críticas.
6. Eficiência dos ciclos fechados de automação
A Closed-Loop Automation permite conectar monitoramento, análise, decisão, execução e verificação dos resultados. Esse mecanismo é relevante para operações que buscam reduzir a dependência de intervenções manuais.
A empresa pode medir quantos processos possuem ciclos fechados implementados, qual é a taxa de sucesso das ações e quantas situações ainda exigem intervenção humana.
A avaliação também deve considerar se o sistema consegue confirmar o resultado esperado e interromper ou reverter uma ação quando necessário, de acordo com as regras de segurança estabelecidas.
Como utilizar os KEIs para evoluir a autonomia?
A escolha dos indicadores deve partir dos objetivos da organização e do cenário que será avaliado. Não existe um único conjunto de métricas que represente isoladamente, toda a autonomia de uma rede.
Referências como o Autonomous Network Levels (ANL), do TM Forum, ajudam a estruturar a avaliação da maturidade. A partir dela, a empresa pode identificar gaps, estabelecer uma linha de base e definir um roadmap de evolução.
Os indicadores devem ser acompanhados ao longo do tempo, permitindo comparar resultados, revisar prioridades e direcionar investimentos para as capacidades que mais limitam o avanço.
Transforme indicadores em decisões estratégicas
Medir os KEIs é fundamental para entender se uma rede está preparada para avançar em direção a níveis mais elevados de autonomia. Mais do que coletar métricas, o objetivo é transformar os resultados em decisões concretas sobre processos, tecnologia, integração e capacitação das equipes.
A Automatum apoia empresas de telecomunicações na Capacitação dos colaboradores, Medição e Otimização de Autonomia de Redes, avaliando a maturidade da infraestrutura, identificando gaps e estruturando roadmaps de evolução e construindo e implantando de agenticos de IA alinhados aos objetivos do negócio.
Com indicadores bem definidos e uma estratégia de evolução consistente, as organizações podem acompanhar sua jornada rumo a redes mais eficientes, resilientes e autônomas.
