A Brasil TecPar escala a conectividade por meio da automação e observabilidade orientadas por IA
A ambição da Brasil TecPar de estar entre as cinco principais operadoras de telecomunicações do Brasil até 2027 exigiu mais do que expansão de rede, exigiu inteligência operacional. O modelo de consolidação da empresa, integrando vários ISPs regionais, criou um ecossistema complexo de sistemas legados, protocolos diversos e fluxos maciços de dados.
Diariamente, centenas de milhares de alertas de OSS (sistemas de suporte de operações para monitoramento de rede) e BSS (sistemas de suporte de negócios para processos de clientes e faturamento), dispositivos de rede de fibra e data centers de edge competem por atenção, dificultando a priorização de incidentes críticos. A triagem manual retardava os tempos de resposta e aumentava os custos, enquanto problemas recorrentes ameaçavam a confiabilidade do serviço. A ausência de um sistema centralizado para gerenciamento de ativos e ordens de serviço aumentava o desafio, deixando as operações caras e ineficientes. Com o crescimento da base de clientes ultrapassando 1,3 milhão de assinantes e a infraestrutura ampliando para mais de 212.000 quilômetros de fibra, os riscos eram claros: sem uma abordagem unificada e preditiva das operações, o crescimento poderia comprometer a própria experiência que define a promessa da marca da Brasil TecPar — estar próxima para que as pessoas possam ir mais longe.
Para sustentar seu crescimento e cumprir sua visão de conectividade nacional, a Brasil TecPar introduziu o CORTEX, um centro de operações de rede cognitiva projetado para escala e confiabilidade. No núcleo do CORTEX está o IBM® Maximo Application Suite, que gerencia ativos como mais de 3.300 sites de rede, mais de 212.000 km de infraestrutura de fibra e data centers de edge. O Maximo automatiza a criação de ordens de serviço, vincula os incidentes aos ativos afetados e permite a manutenção proativa, reduzindo o downtime e os envios desnecessários para o campo. O IBM Cloud Pak for AIOps atua como a camada cognitiva para observabilidade e correlação de eventos, filtrando ruídos de alerta e prevendo falhas antes que ocorram. Juntos, transformam as operações de uma resolução reativa de problemas em uma resiliência preditiva baseada em dados.
A implementação seguiu a metodologia IBM Garage, acelerando o projeto e a implementação por meio de práticas ágeis e frameworks de governança para garantir a adoção e o ROI mensurável.
O impacto do CORTEX foi imediato e profundo. A Brasil TecPar expandiu a capacidade de escuta da rede em até 15 vezes, passando de 20 mil para 250 mil alertas por dia. Atualmente, a plataforma monitora mais de 3.300 locais de rede em nove estados e no Distrito Federal, gerenciando mais de 212.000 quilômetros de fibra, processando até 300.000 alertas diários com inteligência preditiva. A correlação automatizada de eventos e a emissão de tickets reduziram drasticamente o tempo médio de resolução (MTTR), enquanto o ruído de alerta caiu mais de 70%, liberando os engenheiros de triagens repetitivas. A integração com o IBM Maximo automatizou a criação de ordens de serviço e vinculou os incidentes aos ativos afetados, simplificando a manutenção e reduzindo os envios desnecessários para o campo. Esses ganhos fortaleceram a confiabilidade do serviço e aceleraram a jornada da Brasil TecPar em direção a operações proativas e baseado em dados — impulsionadas pelo IBM Maximo Application Suite e pelo IBM Cloud Pak for AIOps.
A Brasil TecPar, sediada em São Paulo, em outubro de 2025, com a aquisição da All Rede e da OnNet, tornou-se a quinta maior provedora de banda larga fixa do país. Fundada em 1995, tornou-se um grupo nacional de telecomunicações por meio de fusões e aquisições, completando 57 aquisições e integrando marcas como Amigo, Ávato, Blink, ALT e Sempre. Atendendo a mais de 1,3 milhão de assinantes em nove estados e no Distrito Federal com mais de 212.000 km de rede de fibra, pretende ficar entre as cinco principais operadoras do Brasil até 2027.
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Os exemplos apresentados têm caráter apenas ilustrativo. Os resultados reais variam de acordo com as configurações e condições do cliente e portanto não é possível apresentar os resultados geralmente esperados.