O setor de telecomunicações vive um paradoxo. De um lado, é a indústria que mais avança na adoção de inteligência artificial agêntica: 48% das empresas de telecom já implantaram sistemas de IA agêntica em pelo menos uma função central do negócio até o primeiro trimestre de 2026, contra uma média de 26% nas demais indústrias. De outro, a maioria ainda não consegue provar, em números, que esse investimento está voltando.

Uma pesquisa da NVIDIA com cerca de mil profissionais do setor mostrou que quase nove em cada dez operadoras planejam aumentar o orçamento de IA em 2026, salto em relação aos 65% registrados um ano antes, e 90% dos entrevistados afirmaram que a IA já impulsiona receita e reduz custos ao mesmo tempo. Ainda assim, analistas apontam que essa confiança não é unânime: segundo a ABI Research, os desafios recentes de monetização do 5G deixam as operadoras mais cautelosas em relação a novos investimentos em IA, e boa parte dos projetos de automação de rede segue em fase de teste, sem benchmark validado ou consenso arquitetônico que permita ganhar escala.

Onde a integração certa faz diferença

É diante desse cenário, com operadoras gigantes, com alto volume de investimento em jogo, prazos críticos e sistemas legados sensíveis, que a forma como a IA é implementada passa a pesar tanto quanto a tecnologia escolhida. Um exemplo recente ilustra o ponto: diante de um prazo crítico de entrega, a Zup Innovation, empresa brasileira de tecnologia do Grupo Itaú Unibanco, foi acionada por uma multinacional de telecomunicações para acelerar o desenvolvimento de uma plataforma usando Claude Code (CLI) e agentes de IA, recorrendo à orquestração de agentes para dar conta de um cronograma que, pelos métodos tradicionais, dificilmente seria cumprido. Como resultado, a Zup conseguiu reduzir em 97% o ciclo de desenvolvimento e ganhou 60% de agilidade operacional na força-tarefa, sem necessidade de horas extras.

"Números como esse se tornam possíveis por causa do constante investimento em capacitação do time. Com o Claude, por exemplo, formalizamos uma aproximação neste ano, quando passamos a integrar a Claude Partner Network, da Anthropic, no track de serviços. Tivemos profissionais capacitados no uso e implementação do Claude, cobrindo desde o desenvolvimento de agentes até a padronização e conexão de dados, além de produtividade em engenharia de software assistida por IA. A certificação nos habilita a oferecer implementações customizadas de IA generativa, automação de processos, análise de documentos e assistentes inteligentes alinhados aos objetivos estratégicos de cada cliente e garantindo governança e segurança", afirma Marcos Bonas, Vice-Presidente de Engenharia, Arquitetura e Vendas da Zup.

O caso não é isolado dentro do portfólio da empresa: em outro projeto para uma multinacional de telefonia, a companhia relata ter reduzido em 50% os custos de infraestrutura em 50% utilizando Amazon Bedrock, indicando um padrão de atuação focado em operações críticas de grandes players do setor, não em pilotos pontuais.

Para esse público, a proposta da Zup é reduzir a distância entre o estado da arte em IA generativa e sua aplicação prática dentro de operações fortemente reguladas, técnicas e de escala. "Nosso objetivo é ajudar cada cliente a diminuir a distância entre adotar IA e conseguir medir retorno sobre ela", conta Bonas.

Os números do setor deixam claro que a corrida por IA na telecom já não é mais uma questão de "se", mas de "como". Entre a pressão por resultado rápido, o peso do legado técnico e o risco de multiplicar dívida técnica com agentes mal governados, o desafio real das operadoras, sobretudo das que lidam com alto volume de investimento e infraestrutura crítica, passa a ser menos sobre escolher qual modelo de IA usar, e mais sobre com quem e como implementá-lo.