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Inteligência Artificial

Pressão por eficiência muda papel da I.A. no setor de telecomunicações em prol da universalização

Publicado 12/06/2026 • 08:45 | Atualizado há 2 horas

KEY POINTS

  • Mercado de IA em telecom pode atingir US$ 27,33 bilhões até 2030, mas ganhos dependem de dados organizados
  • Cobertura 5G chega a 55% da população global, mas países de baixa renda ficam em apenas 4%
  • Adoção estruturada de IA pode gerar ganhos de 30% a 40% em atendimento e operações de rede
Setor de telecomunicações.

Setor de telecomunicações.

Pixabay.

O setor global de telecomunicações vive um momento que vai além da evolução tecnológica. Segundo o relatório “AI Ready“, da União Internacional de Telecomunicações, mostra que a cobertura global de redes 5G já alcança cerca de 55% da população mundial.

O avanço, porém, é desigual, como mostra o relatório, países de alta renda atingem 84% de cobertura, enquanto economias de baixa renda permanecem próximas de 4%.

Para Cesar Gomes, vice-presidente da Cloudera no Brasil, acontece uma mudança estrutural e a inteligência artificial já está nesse processo. Essa diferença delimita quem terá condições de capturar valor com serviços digitais mais avançados nos próximos anos.

Ao mesmo tempo, na avaliação de Gomes, o setor convive com a comoditização dos serviços tradicionais, o que pressiona margens e limita o crescimento.

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Resposta à pressão por eficiência nas telecomunicações

Para resolver esse gargalo que a inteligência artificial ganha espaço dentro das operadoras. Gomes afirmou que a IA não representa uma aposta futura, mas uma resposta às pressões por eficiência e crescimento que o setor enfrenta agora.

Estimativas da Research and Markets indicam que o mercado de IA em telecom pode atingir US$ 27,33 bilhões até 2030. Para o executivo, o número importa menos do que o movimento por trás dele.

“Empresas tentando extrair mais valor de redes já implantadas”, resume Gomes, ao explicar o que de fato move esse mercado.

Dados do estudo “The AI-First Telecommunications Strategy“, do Boston Consulting Group, reforçam esse ponto. A adoção estruturada de IA pode gerar ganhos de produtividade entre 30% e 40% em áreas como atendimento ao cliente e operações de rede, além de abrir novas frentes de receita.

Resultados dependem de algo menos visível

Gomes adverte, porém, que esses resultados não são automáticos. Eles dependem de algo que raramente aparece nos anúncios de adoção de IA pelas empresas. “O principal limitador da IA nas telecomunicações não está nos algoritmos, mas na forma como os dados são estruturados e utilizados”, afirma o vice-presidente da Cloudera.

Ambientes fragmentados, dados distribuídos em múltiplas plataformas e ausência de governança consistente dificultam a conversão desses ativos em valor de negócio. Por isso, muitas iniciativas permanecem restritas a projetos piloto ou ganhos pontuais, sem alcançar escala.

O índice de Data Readiness da própria Cloudera, desenvolvido em parceria com o Harvard Business Review Analytic Services, ilustra o tamanho do problema. Apenas 7% das empresas afirmam que seus dados estão completamente prontos para uso em iniciativas de IA.

Governança de dados define quem lidera

Para Gomes, o conceito de Data Readiness ajuda a nomear o problema real que impede as telecomunicações de capturar o valor prometido pela IA. “As instituições brasileiras e globais só conseguirão escalar IA com segurança se tiverem uma base unificada de dados, capaz de eliminar silos e garantir governança”, afirma.

Mais do que uma questão técnica, trata-se de uma condição para que a IA deixe de ser promessa e passe a gerar vantagem competitiva. A discussão, segundo ele, ainda começa frequentemente pela tecnologia, quando deveria começar pela base que a sustenta.

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Há, ainda, uma dimensão organizacional que Gomes considera negligenciada. A adoção de IA exige adaptação de processos, requalificação de funcionários e revisão de modelos de gestão — não apenas investimento em plataformas.

Integração ao modelo de negócio define o resultado

O ponto que Gomes repete em diferentes contextos é que os ganhos com IA decorrem da capacidade de integrar a tecnologia ao modelo de negócio, não da tecnologia em si.

Sem dados organizados, integração entre sistemas e capacidade de execução, a IA dificilmente passa de projetos pontuais. Com esses elementos, ela passa a influenciar, de forma concreta, a eficiência operacional e a geração de receita.

“O grande desafio das empresas hoje não é apenas adotar IA, mas escalar essas iniciativas de forma responsável, segura e em conformidade com regulações cada vez mais rigorosas”, disse Gomes em declaração recente.

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