IA para planejar capacidade e expansão da rede

Todo provedor conhece a cena: a reclamação de lentidão chega às 20h30, o suporte abre chamado, o técnico vai a campo e descobre que o problema não é o cliente — é a PON cheia. O custo já foi pago três vezes: no atendimento, na visita e no assinante que cancelou antes de o upgrade sair.

Planejamento de capacidade é o oposto disso. E é uma das aplicações de IA com melhor relação entre esforço e retorno no ISP pequeno, porque não exige dado novo: exige usar o que já está guardado.

O tamanho do problema

O Brasil fechou junho de 2026 com 56,6 milhões de acessos de banda larga fixa, segundo a Anatel. A fibra já responde por cerca de 79% dessas conexões, e os provedores de pequeno porte somados detêm a maior fatia do mercado.

O consumo médio mensal por usuário na banda larga fixa passou de 379 GB para 384 GB na comparação anual — crescimento de 1,32%. O número parece modesto, e é justamente aí que mora a armadilha: a média cresce devagar, mas o pico não. Tráfego de vídeo, jogos e, cada vez mais, aplicações de IA se concentram em janelas estreitas. Planejar pela média é o erro clássico.

Comece pelos três dados que você já tem

1. Série histórica de tráfego por PON e por concentrador. Seu sistema de monitoramento guarda isso. Exporte 12 meses em intervalos de 5 minutos. É a matéria-prima da previsão.

2. Base de assinantes por caixa de atendimento (CTO). Quantas portas ocupadas, quantas livres, qual plano contratado em cada uma.

3. Histórico de chamados por região. Chamados de lentidão agrupados por bairro e por horário são o melhor indicador antecedente de saturação que existe — e quase ninguém cruza esse dado com o tráfego.

Com esses três conjuntos, um modelo simples de série temporal — que hoje você roda pedindo o script a um assistente de IA e executando em planilha ou Python — projeta em quantas semanas cada PON atinge o limite. Não é mágica: é regressão com sazonalidade semanal.

Três perguntas que o modelo responde

Onde vou saturar primeiro? O ranking de PONs por data estimada de saturação vira a fila de investimento. Split de PON e troca de OLT deixam de ser reação e passam a ser cronograma.

Quanto de link preciso comprar? Projetar o pico do 95º percentil em 6 e 12 meses evita tanto o gargalo quanto a capacidade ociosa cara.

Onde vale puxar fibra nova? Cruzar densidade de domicílios, chamados de não-cobertura e concorrência por CEP aponta as rotas com maior chance de retorno. A IA analisa dados demográficos e de densidade para sugerir traçados, mas a decisão final continua sendo comercial.

O que não terceirizar para o modelo

Previsão é insumo, não ordem de compra. Três cuidados: valide a projeção contra o que aconteceu nos últimos três meses antes de confiar nela; registre a premissa de crescimento de base usada; e nunca alimente o modelo com dado pessoal de assinante quando a pergunta é sobre rede — agregue por CTO ou por bairro. Isso resolve o problema técnico e mantém o tratamento alinhado à LGPD.

Comece com uma planilha e um mês de teste em cinco PONs. Se a previsão acertar a ordem da fila, você já ganhou o principal: parar de decidir CAPEX pelo volume de reclamação.

Fontes: Anatel — Relatório de Monitoramento da Competição · Telesíntese · Teleco