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Estratégia
Transformação digital das operadoras é realidade e estratégia de sobrevivência
quarta-feira, 19 de setembro de 2018 , 21h09

(Atualizada em 20/09 às 9:00) A transformação digital das operadoras ainda não é vista como um diferencial competitivo determinante, porém as empresas são unânimes em tratar o assunto como uma condição de sobrevivência no mercado – não apenas na melhoria de eficiência, mas na possibilidade de captura de novas receitas. Representantes das áreas de tecnologia das teles mostraram esse entendimento durante paineis no Digital Telco, evento organizado pela Teletime e TI Inside e que aconteceu nesta quarta-feira, 19, em São Paulo. O processo pode ser complexo, mas as oportunidades resultam em diferentes abordagens para Oi, Vivo, Claro e Nextel.

Embora a rede da Oi ainda não esteja totalmente virtualizada, uma vez que ainda seja preciso lidar com a infraestrutura legada e complexa da incumbent de operação nacional, esses elementos têm sido introduzidos aos poucos, começando na transformação de OSS/BSS. O diretor de estratégia, tecnologia e arquitetura de redes da tele, Mauro Fukuda, explica que virtualizar todos os elementos de rede "levará anos", mas que a companhia já investe além da integração da virtualização de funções de rede (NFV) e redes definidas por software (SDN), com orquestração fim a fim. A empresa aplica realidade aumentada em dispositivos móveis para suporte, manutenção e treinamento; inteligência artificial para predição de falhas, utilizando machine learning e deep learning; drones para suporte e manutenção de torres de rede móvel; e plataformas digitais, como aplicativos de atendimento – tanto para o funcionário quanto para o cliente.

O aplicativo de CO Digital da Oi é voltado para 15 mil técnicos de campo e reduz a necessidade de ligações para supervisor autorizar procedimentos, realiza testes e conta com pelo menos 30 funcionalidades. Fukuda afirma que o app evitou 500 mil chamadas no centro de operação no intervalo de 12 meses até julho deste ano. "Aumenta também o controle do que técnico faz em campo, dá melhoria operacional de eficiência da equipe", diz. Já o app para cliente "Técnico Virtual" permite diagnósticos automáticos, desbloqueio de porta, reinício de modems e set-top box de TV e conta com atendimento via chat. O aplicativo conta atualmente com mais de 3 milhões de downloads, e somente durante o primeiro semestre, foram mais de 3 milhões de problemas resolvidos. "Reduzimos número de atendimentos e de pessoas necessárias, diminuindo o Opex. E isso também vem da automação de processos operacionais", destaca.

A Vivo atua na transformação digital com base em quatro pilares: cloud, Internet das Coisas, inteligência artificial e computação na ponta (edge computing). "A AI está virando processo, e não programação. Estão desenvolvendo API para identificação de imagem, linguagem e biometria: você só vai consumir serviços por um fluxo bem lógico", conta o diretor de inteligência de negócios e big data da operadora, Luiz Medici. A companhia vem implantando conceitos de big data desde 2013, mas atualmente trabalha na criação do ambiente de captura e processamento de dados no topo diretamente de outras camadas (chamada de quarta plataforma).

Para 2019 e 2020, o foco será na inteligência cognitiva, atuando com força em machine learning do "centro de treinamento de robôs" para melhorar a Aura, projeto de AI do grupo espanhol e que chegou ao Brasil neste ano. Porém, já em outubro próximo, a companhia vai lançar a assistente virtual com integração em ferramentas terceiras como o Facebook, Google Assistant e WhatsApp. Atualmente, a companhia consegue uma taxa de 80% de respostas corretas, e já conta com um milhão de clientes atendidos com a AI. "Esse número é do mês passado. Quando todos os clientes mudarem para a nova versão do Meu Vivo, com o botão da Aura, isso vai aumentar."

Com esses elementos, a Vivo cresceu em quatro anos 137% a capacidade de armazenamento e processamento, totalizando 20 Pb em 2017. Em benefícios para o negócio – ou seja, o impacto no fluxo de caixa operacional – foi de 70 vezes entre 2015 e 2017, com expectativa de dobrar nos "próximos anos". "Isso pagou nosso investimento quase no mesmo múltiplo", diz Medici.

Cultura ágil

Para a Claro Brasil (Claro, Embratel e Net), há oportunidade para que as teles assumam papel de protagonismo na indústria de dados. "A gente tem marca, canal, inteligência e capacidade de investimento", avalia o chief digital officer do grupo, Rodrigo Duclos. A companhia implantou uma estrutura voltada para o digital com times trabalhando em esquemas de grupos focados em entregar resultados em negócios. A empresa também já experimentou atendimento via chatbot no Facebook, bem como autoatendimento no aplicativo da Minha Claro para adicionar serviços. Há ainda serviço técnico da Net, que permite acompanhar o deslocamento do técnico em tempo real, entre outras funções. Duclos diz que descobriram que tão importante quanto implantar as funcionalidades estava a conscientização do usuário a respeito dos serviços. "Só de lembrar de colocar no lugar certo e lembrar o cliente que o serviço existia, duplicamos as transações", afirma.

Em pleno momento de turnaround, a Nextel procura também passar pela transformação digital para aumentar a eficiência operacional, gerando ganhos em custo e em receita. A companhia implantou solução de machine learning da Quaasar para capturar os dados e deixá-los à disposição de todas áreas de maneira que resulte na "intersecção de tecnologia com negócio", ainda que haja desafio de integrar os dados. "A gente mapeou 30 oportunidades e a expectativa é de ganho de 3% na receita", afirma o head de advanced analytics e business intelligence da operadora, Vicente Alencar. Pelo menos um terço da aplicação deverá estar totalmente operacional até o final do ano, e o impacto esperado é de 1% na receita geral. "O maior desafio do machine learning não é o modelo ou algoritmo, é a cultura, negócios e integração com sistemas legados", destaca.

Há dificuldades para que operadoras adotem a transformação digital, mas a questão não é só tecnológica. "Se colocar um data scientist para resolver um problema típico de negócios de operadoras, ele não sabe como começar", declara o sócio-fundador da empresa de tecnologia Quaasar, Virgílio Ghirardello. Ele explica que a companhia atua como espécie de "tradutora" dos problemas de negócio, como redução de churn e modelos de cobrança avançados, e deixa de uma forma acessível para os profissionais de data science. Ele cita um caso de operadora no qual conseguiu reduzir em 57% a ocorrência de fraudes em recargas com modelos baseados no mesmo sistema de previsão de ações do mercado financeiro.

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