A Nokia e a Databricks queriam provar que uma plataforma de dados comum poderia funcionar de forma idêntica em diferentes nuvens ou em infraestrutura local (on-premise), permitindo a implantação consistente de IA sem retrabalho de código .

O teste de gerenciamento de desempenho em tempo real

As equipes de engenharia das duas empresas focaram em um caso de uso exigente: gerenciamento de desempenho em tempo real. Elas simularam a ingestão e análise de dados em uma escala equivalente à de uma operadora de nível 1 na nuvem. O trabalho produziu vários resultados técnicos concretos :

• Pipelines de dados multiplataforma sem alteração de código: As pipelines foram escritas uma única vez e implantadas de forma idêntica no Databricks e em uma pilha open-source (Apache Flink, Kafka, Iceberg), suportando streaming em tempo real, processamento em lote e produtos de dados "query-time" .
• Lógica de dados neutra em relação ao fornecedor: Engenheiros da Nokia construíram a lógica de transformação em Python usando expressões independentes de plataforma, mantendo o núcleo separado dos conectores específicos de cada ambiente — os mesmos workflows puderam ser reutilizados em diferentes nuvens .
• Deploy automatizado via compilador customizado: As equipes validaram um compilador que adapta automaticamente os workflows no momento da implantação. Ele traduz a lógica abstrata para formatos nativos (como Delta Live Tables para Databricks e Flink SQL para open-source) e adiciona conectores específicos sem necessidade de retrabalho manual .
• Data fabric preparado para o mundo de agentes de IA: A plataforma oferece produtos de dados "query-time" que calculam métricas derivadas no momento da leitura, sem duplicar dados; compartilhamento "zero-copy" para consumo leve de dados entre domínios; e um mecanismo para alimentar seletivamente camadas temporais superiores na nuvem, onde agentes de IA executam tarefas retrospectivas, como análise de causa raiz .

O agente inteligente do data fabric

Além da camada de infraestrutura, a PoC demonstrou um agente de data fabric movido a IA que simplifica as operações. Usando comandos simples em linguagem natural, o agente pode gerar novos produtos de dados, solicitar validação humana e implantar a pipeline automaticamente — acelerando a inovação com menos esforço manual .

Em um mundo dominado por agentes, o mesmo mecanismo permite a comunicação entre agentes: outros agentes de IA podem solicitar produtos de dados dinâmicos sob demanda interagindo diretamente com o agente do data fabric .

Por que isso importa: a ofensiva mais ampla da Nokia em redes autônomas

A PoC com a Databricks é uma peça de uma estratégia maior. No mesmo dia, a Nokia anunciou uma expansão de sua colaboração com a AWS para rodar seu Autonomous Networks Fabric na nuvem da AWS, com disponibilidade prevista para o segundo semestre de 2026 .

Os principais elementos dessa expansão:

• Autonomia de rede nível 4: As operadoras ganham acesso a serviços avançados de IA e nuvem necessários para operações de rede altamente autônomas .
• Quatro capacidades centrais unificadas: O Fabric integra Unified Data Management entre domínios, Agentic AI para operações de serviço, simulações de Digital Twin para avaliação proativa de impacto e Intent-Based Networking para ações automatizadas em malha fechada .
• Serviços de IA como base: As soluções usarão serviços de IA/ML da AWS, incluindo Amazon Bedrock e Amazon SageMaker, para escalabilidade elástica e ampla escolha de modelos .
• Resultados com clientes já relatados: Operadoras que usam o portfólio autônomo da Nokia já reportaram taxas de automação superiores a 90%, prazos de entrega de serviço de quatro horas ou menos, redução de até 85% no tempo de implantação de slices de rede e até 50% menos incidentes que afetam clientes .

Nokia também atualizou seu portfólio de IA agêntica

No evento DTW Ignite, a Nokia apresentou sua Autonomous Networks Agent Library — um conjunto de agentes de IA pré-construídos para segurança, garantia e operações de serviço. A biblioteca cobre identificação de ataques "zero-day", raciocínio sobre anomalias, triagem de eventos, solução de problemas em ordens de serviço e coordenação multiagente. A Nokia relata ganhos de produtividade de 60% a 80% em comparação com operações de segurança tradicionais .

Outras atualizações incluem uma renovação do Autonomous Networks Suite com opções de implantação on-premise, otimização de qualidade de serviço VoLTE e experiência aprimorada para assinantes de RAN; atualizações na plataforma MantaRay de gerenciamento e orquestração de serviços com funcionalidade de controlador RAN inteligente não em tempo real (non-real-time RIC); e um framework de autenticação adicionado ao WaveSuite para redes ópticas .

O que vem a seguir

A Nokia e a Databricks planejam continuar a colaboração para aprimorar as capacidades de redes autônomas, ajudando as operadoras na transição para um futuro onde aplicações de IA acessem, correlacionem e ajam sobre grandes volumes de dados de rede em tempo real .

Já a Nokia e a AWS estão comprometidas com uma agenda de inovação colaborativa que combina os modelos de IA treinados em telecom e o conhecimento de domínio da Nokia com os serviços de IA da AWS para entregar operações de rede cada vez mais autônomas. As empresas planejam ir ao mercado juntas para ajudar as operadoras a evoluir suas pilhas operacionais e desbloquear novas fontes de receita .

A Nokia e a Databricks queriam provar que uma plataforma de dados comum poderia funcionar de forma idêntica em diferentes nuvens ou em infraestrutura local (on-premise), permitindo a implantação consistente de IA sem retrabalho de código .

O teste de gerenciamento de desempenho em tempo real

As equipes de engenharia das duas empresas focaram em um caso de uso exigente: gerenciamento de desempenho em tempo real. Elas simularam a ingestão e análise de dados em uma escala equivalente à de uma operadora de nível 1 na nuvem. O trabalho produziu vários resultados técnicos concretos :

• Pipelines de dados multiplataforma sem alteração de código: As pipelines foram escritas uma única vez e implantadas de forma idêntica no Databricks e em uma pilha open-source (Apache Flink, Kafka, Iceberg), suportando streaming em tempo real, processamento em lote e produtos de dados "query-time" .
• Lógica de dados neutra em relação ao fornecedor: Engenheiros da Nokia construíram a lógica de transformação em Python usando expressões independentes de plataforma, mantendo o núcleo separado dos conectores específicos de cada ambiente — os mesmos workflows puderam ser reutilizados em diferentes nuvens .
• Deploy automatizado via compilador customizado: As equipes validaram um compilador que adapta automaticamente os workflows no momento da implantação. Ele traduz a lógica abstrata para formatos nativos (como Delta Live Tables para Databricks e Flink SQL para open-source) e adiciona conectores específicos sem necessidade de retrabalho manual .
• Data fabric preparado para o mundo de agentes de IA: A plataforma oferece produtos de dados "query-time" que calculam métricas derivadas no momento da leitura, sem duplicar dados; compartilhamento "zero-copy" para consumo leve de dados entre domínios; e um mecanismo para alimentar seletivamente camadas temporais superiores na nuvem, onde agentes de IA executam tarefas retrospectivas, como análise de causa raiz .

O agente inteligente do data fabric

Além da camada de infraestrutura, a PoC demonstrou um agente de data fabric movido a IA que simplifica as operações. Usando comandos simples em linguagem natural, o agente pode gerar novos produtos de dados, solicitar validação humana e implantar a pipeline automaticamente — acelerando a inovação com menos esforço manual .

Em um mundo dominado por agentes, o mesmo mecanismo permite a comunicação entre agentes: outros agentes de IA podem solicitar produtos de dados dinâmicos sob demanda interagindo diretamente com o agente do data fabric .

Por que isso importa: a ofensiva mais ampla da Nokia em redes autônomas

A PoC com a Databricks é uma peça de uma estratégia maior. No mesmo dia, a Nokia anunciou uma expansão de sua colaboração com a AWS para rodar seu Autonomous Networks Fabric na nuvem da AWS, com disponibilidade prevista para o segundo semestre de 2026 .

Os principais elementos dessa expansão:

• Autonomia de rede nível 4: As operadoras ganham acesso a serviços avançados de IA e nuvem necessários para operações de rede altamente autônomas .
• Quatro capacidades centrais unificadas: O Fabric integra Unified Data Management entre domínios, Agentic AI para operações de serviço, simulações de Digital Twin para avaliação proativa de impacto e Intent-Based Networking para ações automatizadas em malha fechada .
• Serviços de IA como base: As soluções usarão serviços de IA/ML da AWS, incluindo Amazon Bedrock e Amazon SageMaker, para escalabilidade elástica e ampla escolha de modelos .
• Resultados com clientes já relatados: Operadoras que usam o portfólio autônomo da Nokia já reportaram taxas de automação superiores a 90%, prazos de entrega de serviço de quatro horas ou menos, redução de até 85% no tempo de implantação de slices de rede e até 50% menos incidentes que afetam clientes .

Nokia também atualizou seu portfólio de IA agêntica

No evento DTW Ignite, a Nokia apresentou sua Autonomous Networks Agent Library — um conjunto de agentes de IA pré-construídos para segurança, garantia e operações de serviço. A biblioteca cobre identificação de ataques "zero-day", raciocínio sobre anomalias, triagem de eventos, solução de problemas em ordens de serviço e coordenação multiagente. A Nokia relata ganhos de produtividade de 60% a 80% em comparação com operações de segurança tradicionais .

Outras atualizações incluem uma renovação do Autonomous Networks Suite com opções de implantação on-premise, otimização de qualidade de serviço VoLTE e experiência aprimorada para assinantes de RAN; atualizações na plataforma MantaRay de gerenciamento e orquestração de serviços com funcionalidade de controlador RAN inteligente não em tempo real (non-real-time RIC); e um framework de autenticação adicionado ao WaveSuite para redes ópticas .

O que vem a seguir

A Nokia e a Databricks planejam continuar a colaboração para aprimorar as capacidades de redes autônomas, ajudando as operadoras na transição para um futuro onde aplicações de IA acessem, correlacionem e ajam sobre grandes volumes de dados de rede em tempo real .

Já a Nokia e a AWS estão comprometidas com uma agenda de inovação colaborativa que combina os modelos de IA treinados em telecom e o conhecimento de domínio da Nokia com os serviços de IA da AWS para entregar operações de rede cada vez mais autônomas. As empresas planejam ir ao mercado juntas para ajudar as operadoras a evoluir suas pilhas operacionais e desbloquear novas fontes de receita .