Racionalización y Optimización de la Gestión de Redes con IA
Los entornos de red modernos son complejos, y gestionarlos supone un reto considerable, sin hablar de la optimización del rendimiento. El trabajo remoto, tecnologías emergentes como la IA y el IoT, y las nuevas preocupaciones sobre ciberseguridad hacen que la gestión de redes sea mucho más sofisticada que hace apenas cinco años.
Extreme Networks realizó recientemente una encuesta a más de 200 CIOs y responsables de TI de alto nivel, y descubrió que las principales prioridades incluyen la seguridad de las redes, la integración de redes y seguridad, y la evaluación de la IA.
Además, la optimización de redes es una de las mayores preocupaciones para los líderes tecnológicos: el 86% de los encuestados informó que planea actualizar su red en los próximos 18 meses.
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Entonces, ¿cómo pueden estas prioridades —seguridad, IA y redes— combinarse para facilitar la vida de los profesionales de TI?
Uso de IA para simplificar la gestión de redes
Uno de los enfoques fundamentales para comenzar es a través de la IA, que mejorará las operaciones de TI mediante la integración de inteligencia artificial. La IA presenta un caso de uso tangible y práctico para la red empresarial, ya que aprovecha sus capacidades para mejorar la automatización, filtrar el ruido y reducir las señales falsas a través de plataformas especializadas de AIOps.
Integrar IA en la gestión de redes es un paso necesario hacia la automatización y la optimización. Ayuda a mantener los acuerdos de nivel de servicio, previene interrupciones, monitoriza la seguridad de la red y filtra alertas. Para los administradores de red, esto se traduce en mayor eficiencia, permitiéndoles centrarse en aspectos más estratégicos, como alinear la infraestructura de red con los objetivos empresariales.
En mayor detalle, la IA puede monitorizar la red, identificar y abordar proactivamente anomalías, y reducir significativamente el tiempo que los administradores dedican a responder a falsas alarmas.
Otra ventaja de la IA es que proporciona una visibilidad ampliada, abriendo la puerta a la analítica de redes —un recurso empresarial frecuentemente desaprovechado que puede utilizarse para la toma de decisiones empresariales y la planificación futura.
Impulsando las redes en la nube con IA
No es ningún secreto que a los CIOs les encanta la nube. Nuestra encuesta muestra que el 92% de los encuestados coincide en que la gestión de redes basada en la nube ayuda a enfrentar retos de personal, abordar cuestiones de seguridad y proporcionar analítica de red.
Sin embargo, gestionar entornos cloud híbridos representa el segundo mayor reto cotidiano para los líderes de TI (teniendo en cuenta su infraestructura actual de red), solo por detrás de la protección ante amenazas cibernéticas.
La IA simplifica la gestión de redes en la nube al mejorar la visibilidad en todos los entornos cloud. También puede utilizarse para gestionar una sola red que conecte campus, centros de datos y sucursales —cableado, inalámbrico, SD-WAN, IoT y más allá. Unificar los endpoints reduce el riesgo y optimiza el uso de la nube, lo que es el siguiente paso esencial para los líderes tecnológicos ante plantillas distribuidas y presupuestos decrecientes.
Evolución del rol de los gestores de red
Otra consideración importante es cómo evolucionará el papel del gestor de red en el nuevo mundo de la IA. La IA nunca reemplazará totalmente al gestor humano de redes, sino que hará el rol más eficiente y productivo, permitiendo eliminar tareas rutinarias diarias para que gestores y administradores puedan centrarse en optimizar el rendimiento, detectar amenazas de seguridad y mejorar las operaciones de manera proactiva.
En última instancia, el papel de la IA es asistir en la gestión, configuración y solución de problemas de red, mediante la automatización y la intervención humana. Este equilibrio es clave para comprender y asimilar la IA en las operaciones de red.
A lo largo del tiempo, los CTOs deben apoyar a los gestores de red proporcionando recursos educativos sobre el trabajo con IA y las mejores prácticas para analizar los datos que las herramientas de IA utilizan y generan.
Comprender qué datos utiliza la IA para realizar su tarea ayudará a los gestores de red a administrar eficazmente las herramientas de IA, entendiendo sus límites y su potencial para mejorar la actividad de la red. Esto garantizará una implementación exitosa de la IA en la red, cuyo objetivo final será automatizar y optimizar el rendimiento de red.
Transición hacia la IA generativa en la gestión de redes
La IA puede ser increíblemente poderosa, pero para todas las organizaciones, la IA generativa (GenAI) probablemente tendrá un efecto aún más transformador.
La gestión de TI es compleja y extensa, y es imposible que incluso los profesionales de TI más experimentados conozcan todo sobre las operaciones. GenAI simplifica y agiliza la gestión de TI y de redes.
GenAI permite a los profesionales de TI trabajar más rápido e inteligentemente al extraer conocimiento de la documentación, la red y los datos de dispositivos para brindar información proactiva y en tiempo real. Para los administradores y gestores de red, esto hace que la resolución de problemas, las operaciones y la detección de amenazas de seguridad sean más sencillas y fluidas.
Para los CIO y líderes de TI, esto se traduce en optimizar recursos, minimizar costos indirectos y reducir los costos operativos para liberar más tiempo e inversión para impulsar la innovación de productos (y los ingresos) hacia adelante.
Con el tiempo, las capacidades de análisis habilitadas por GenAI serán aún más innovadoras y personalizadas según las necesidades de gestión de tu red. Su capacidad para proporcionar respuestas rápidas y precisas a preguntas técnicas, buscando información específica en documentos técnicos, ahorrará una cantidad significativa de tiempo y será aún más útil a medida que la IA utilice datos operativos para adaptar sus recomendaciones al entorno de red en el que está trabajando.
Usemos seguridad de red como ejemplo. Bajo un marco de Acceso a la Red de Confianza Cero, que se está convirtiendo en un estándar de la industria en el panorama actual de amenazas, se implementan controles estrictos sobre todos los usuarios y dispositivos de una red y se verifica continuamente que son quienes dicen ser y no han sido comprometidos por actores maliciosos. Esto puede resultar abrumador para los equipos de TI que deben implementarlo solos, especialmente si no están familiarizados con la estrategia. Sin embargo, una herramienta GenAI que tenga acceso a documentación técnica y datos sobre el entorno de red puede proporcionar respuestas a preguntas relacionadas con solo hacer clic en un botón, acelerando los plazos y reduciendo el error humano.
En general, GenAI tiene el poder de ofrecer resolución proactiva y automatizada de problemas mediante análisis predictivos y monitoreo continuo, requiriendo cada vez menos intervención y asistencia humana.
Red optimizada en acción
Uno de los mejores casos de estudio sobre transformación de redes que aprovechan la IA que he visto proviene de la Universidad Oral Roberts (ORU). ORU recibió recientemente su clase entrante más grande hasta la fecha, lo que significa más dispositivos y usuarios en el campus de los que el equipo de TI había tenido que soportar anteriormente. Esto, junto con el mayor uso de tecnología, transmisión de video e incluso elementos como AR/VR en las aulas, podría crear un desastre en la gestión de la red.
Sin embargo, debido a que ORU ha implementado IA, puede optimizar fácilmente su red y garantizar que los equipos de TI cuenten con la información más actualizada disponible al responder a posibles problemas y asegurar que todos en el campus tengan el ancho de banda necesario para que el aprendizaje nunca se vea interrumpido. Las falsas alarmas de red se reducen al mínimo y el equipo de TI tiene a su disposición recomendaciones personalizadas según el entorno específico de ORU, haciéndolos más ágiles y capaces de responder mejor a las necesidades de estudiantes y personal.
Reflexiones finales
Si bien la optimización de red puede ser una tarea significativa, es necesario para mantenerse a la par con las amenazas de ciberseguridad actuales, entornos de TI distribuidos e integraciones de IA. Por suerte, la IA —en particular las herramientas GenAI— está disponible para reducir significativamente la carga de trabajo manual y simplificar esta transformación, facilitando que todos puedan avanzar hacia sus futuros objetivos.
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