Simplificación y optimización de la gestión de redes con IA

Entonces, ¿cómo pueden converger estas prioridades —la seguridad, la AI y las redes— para facilitar el trabajo de los profesionales de TI? 

Uso de la AI para agilizar la gestión de redes

Una de las formas fundamentales de empezar es mediante la AI, que mejorará las operaciones de TI gracias a la integración de la inteligencia artificial. La AI ofrece un caso de uso tangible y práctico para la red empresarial, ya que aprovecha capacidades para mejorar la automatización, filtrar el ruido y reducir las señales falsas mediante plataformas de AIOps especializadas.

Integrar la AI en la gestión de redes es un paso necesario hacia la automatización y la optimización. Ayuda a mantener los acuerdos de nivel de servicio, evitar interrupciones, supervisar la seguridad de la red y filtrar alertas. Para los administradores de redes, esto se traduce en una mayor eficiencia, lo que les permite centrarse en cuestiones más estratégicas, como alinear la infraestructura de red con los objetivos empresariales. 

De forma más específica, los equipos pueden utilizar herramientas de supervisión de redes basadas en AI para identificar y abordar anomalías de forma proactiva, y reducir significativamente el tiempo que los administradores de redes dedican a responder a falsas alarmas.

Otra ventaja de la AI es que proporciona una visibilidad ampliada, abriendo la puerta al análisis de redes, un recurso empresarial que a menudo no se aprovecha y que puede utilizarse para la toma de decisiones empresariales y la planificación futura. 

¡Principales plataformas de AI!

1. 

   Snowflake Data Cloud

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   4.7

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2. 

   Dataiku

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3. 

   Gradient Labs

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Impulsar las redes basadas en la nube con AI

No es ningún secreto que a los CIO les encanta la nube. Nuestra encuesta muestra que el 92 % de los encuestados está de acuerdo en que la gestión de redes basada en la nube ayuda a afrontar los desafíos relacionados con la plantilla, aborda las preocupaciones de seguridad y proporciona análisis de redes.

Sin embargo, gestionar entornos de nube híbrida constituye el segundo mayor desafío cotidiano para los líderes de TI (teniendo en cuenta su infraestructura de red actual), solo por detrás de la protección contra las ciberamenazas. 

La AI simplifica la gestión de redes en la nube al mejorar la visibilidad en los distintos entornos de nube. También puede utilizarse para respaldar la gestión de una única red que conecte el campus, el centro de datos y las sucursales: redes cableadas e inalámbricas, SD-WAN, IoT y mucho más. Unificar los terminales reduce el riesgo y optimiza el uso de la nube, lo que constituye el siguiente paso esencial para los líderes tecnológicos que afrontan plantillas distribuidas y presupuestos cada vez más reducidos. 

Evolución del papel de los responsables de redes

Otro aspecto que debe considerarse es cómo evolucionará el papel de los responsables de redes en el nuevo mundo de la AI. La AI nunca sustituirá por completo al responsable humano de redes, sino que hará que su función sea más eficiente y productiva, al eliminar las tareas rutinarias del día a día para que los responsables y administradores puedan centrarse en optimizar el rendimiento, detectar amenazas de seguridad y mejorar las operaciones de forma más proactiva. 

En última instancia, el papel de la AI es respaldar la gestión, la configuración y la resolución de problemas de las redes mediante la automatización y la intervención humana. Este equilibrio es fundamental para comprender e integrar la AI en las operaciones de red. 

Con el tiempo, los CTO deberían apoyar a los responsables de redes proporcionándoles recursos educativos sobre cómo trabajar con AI y sobre las mejores prácticas para analizar los datos que utilizan y generan las herramientas de AI.

Comprender qué datos utiliza la AI para completar sus tareas ayudará a los responsables de redes a gestionar eficazmente las herramientas de AI, al entender sus limitaciones y su potencial para mejorar la actividad de la red. Esto garantizará la implementación satisfactoria de la AI en la red, con el resultado final de agilizar y optimizar el rendimiento de la red.

Transición a la AI generativa en la gestión de redes

La AI puede ser increíblemente potente, pero para todas las organizaciones, es probable que la AI generativa (GenAI) sea aún más transformadora. 

Las TI son complejas y extensas, y ni siquiera los profesionales de TI más experimentados pueden saberlo todo sobre las operaciones de TI. La GenAI simplifica y agiliza la gestión de TI y de redes. 

La IA generativa permite a los profesionales de TI trabajar de forma más rápida e inteligente al extraer información de la documentación, la red y los datos de los dispositivos para ofrecer información proactiva en tiempo real. Para los administradores y responsables de redes, esto facilita y hace más fluida la resolución de problemas, las operaciones y la detección de amenazas de seguridad.

Para los CIO y los líderes de TI, esto se traduce en optimizar los recursos, minimizar los gastos generales y reducir los costes operativos para disponer de más tiempo e inversión que impulsen la innovación de productos (y los ingresos). 

Con el tiempo, la información obtenida mediante la IA generativa será aún más innovadora y personalizada para las necesidades de gestión de su red. Su capacidad para proporcionar respuestas rápidas y precisas a preguntas técnicas mediante la búsqueda de información específica en documentos técnicos ahorrará una cantidad considerable de tiempo y será aún más útil a medida que la IA utilice los datos operativos para adaptar sus recomendaciones al entorno de red concreto en el que trabaja. 

Tomemos la seguridad de redes como ejemplo. En el marco del Acceso a la red de confianza cero, que se está convirtiendo en el estándar del sector en el panorama actual de amenazas, se implementan controles estrictos sobre todos los usuarios y dispositivos de una red, y se verifican continuamente para garantizar que son quienes dicen ser y que no han sido comprometidos por actores maliciosos. Esto puede resultar abrumador para los equipos de TI si tienen que implementarlo por su cuenta, especialmente si no están familiarizados con la estrategia. Sin embargo, una herramienta de IA generativa que tenga acceso a documentación técnica y datos sobre el entorno de red puede proporcionar respuestas a preguntas relacionadas con solo pulsar un botón, acelerando los plazos y reduciendo los errores humanos.

En general, la IA generativa tiene el poder de ofrecer una resolución de problemas proactiva y automatizada mediante análisis predictivos y supervisión continua, con cada vez menos intervención y asistencia humanas.

La red optimizada en acción

Uno de los mejores casos prácticos de transformación de redes mediante IA que he visto fue el de Oral Roberts University (ORU). ORU recibió recientemente a la promoción entrante más numerosa de su historia, lo que significa que el equipo de TI tuvo que dar soporte a más dispositivos y usuarios en el campus que nunca. Esto, combinado con el mayor uso de la tecnología, la transmisión de vídeo e incluso elementos como la realidad aumentada y virtual en las aulas, podría convertir la gestión de la red en una pesadilla. 

Sin embargo, como ORU ha aprovechado la IA, puede optimizar fácilmente su red y garantizar que los equipos de TI dispongan de la información más actualizada posible al responder a posibles problemas y asegurarse de que todos los usuarios del campus tengan el ancho de banda necesario para que el aprendizaje nunca se interrumpa. Las falsas alarmas de red se minimizan y el equipo de TI tiene acceso a recomendaciones personalizadas para el entorno específico de ORU, lo que le permite actuar con mayor agilidad y responder mejor a las necesidades de estudiantes y personal. 

Reflexiones finales

Aunque la optimización de redes puede ser una tarea importante, es necesaria para hacer frente a las amenazas de ciberseguridad actuales, los entornos de TI distribuidos y las integraciones de IA. Por suerte, la IA, y específicamente las herramientas de IA generativa, están disponibles para reducir significativamente la carga de trabajo manual y simplificar esta transformación, lo que facilita que todos avancen hacia sus objetivos futuros.

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