Latinoamérica. Rubén Sánchez, Director Regional LATAM de Extreme Networks, destaca que la consultora IDC estima que para el año 2020, el mercado de la Inteligencia Artificial obtenga un valor de $47,000 millones de dólares a nivel global. La IA se ha convertido en una palabra de moda, y lo que una vez se realizó solo en las películas de ciencia ficción, ahora es una realidad floreciente en los procesos de TI. De hecho, el año pasado, la Casa Blanca (USA) alentó a las agencias federales a explorar todas las posibilidades que IA podía ofrecer, y la Administración de Servicios Generales (GSA) lanzó programas para permitir la adopción federal de IA.
Además, un estudio reciente de Deloitte descubrió que la Inteligencia Artificial podría ahorrar al gobierno de Estados Unidos 1,200 millones de horas, $41.100 millones de dólares anuales y aumentar la velocidad de entrega de la misión al automatizar los procesos. Sin embargo, antes de que el gobierno pueda aprovechar los avances como la IA hoy, las agencias deben dar algunos pasos clave. Un área donde Extreme Networks ha implementado cambios fundamentales para dar paso a la tecnología de Inteligencia Artificial es la red. A continuación, exploraré cómo las organizaciones pueden comenzar a desarrollar su tecnología de red para aprovechar las capacidades de IA en el futuro cercano:
Automatización
La automatización de la red es un paso significativo hacia la Inteligencia Artificial que puede proporcionar una mejor entrega de la misión en la actualidad. Aprovechando las capacidades de automatización dentro de la red, se pueden lograr eficiencias inmediatas. Los procesos automatizados brindan a los profesionales de TI el tiempo necesario para enfocarse de manera proactiva en otros esfuerzos clave como mejorar la ciberseguridad y los entregables de la misión, en lugar de focalizarse en los eventos cotidianos de "reparación de fallas". La automatización de la red mejora la eficiencia operativa en toda la empresa y puede abordar las preocupaciones actuales sobre el gasto de mantenimiento de TI que restringen la mayoría de los presupuestos.
Las soluciones de orquestación de Internet of Things (IoT) como Extreme Networks Workflow Composer pueden ayudar a facilitar estos esfuerzos de automatización. Con EWC, las organizaciones pueden automatizar todo el ciclo de vida de la red integrando flujos de trabajo en múltiples dominios de TI para la automatización de extremo a extremo. Esta solución permite mejorar sus operaciones de TI e impulsar una mayor agilidad comercial. Lo que solía requerir cualquier cantidad de servidores, almacenamiento y administradores de red para aprovisionar y solucionar problemas de servicios, ahora se puede orquestar con herramientas, como EWC, utilizando lenguajes programáticos que pueden utilizar interfaces programáticas de aplicaciones (API) para efectuar cambios basados en flujos de trabajo preconstruidos que desencadenan eventos específicos sin intervención humana. Estas capacidades de automatización son el precursor de la Inteligencia Artificial en toda la empresa.
Las redes de hoy en día requieren un volumen de datos mucho mayor que nunca. IoT y la transformación digital centrada en la Nube están superando los límites de las redes actuales. Con tantos conjuntos de datos únicos, la automatización podría ser la diferencia entre interrupciones de red y conectividad de red.
Visibilidad
A medida que se expande el volumen, la velocidad y la variedad de datos en la red, la visibilidad integral del estado operacional y el tipo de tráfico dentro de la red se vuelve crítico. La visibilidad generalizada de la red permite a las organizaciones identificar rápidamente los problemas, acelerar el tiempo medio de remediación y mejorar los niveles generales de servicio.
La visibilidad en la red también es necesaria para permitir una automatización más inteligente. Para que la automatización sea "inteligente", los flujos de trabajo deben generarse estratégicamente en función del conjunto único de necesidades de una organización. La automatización no debe enfocarse desde una perspectiva única para todos. Por el contrario, la visibilidad de los problemas y procesos comunes garantizará que la automatización se adapte a los eventos comunes de la organización y, por lo tanto, es de naturaleza eficiente y se aplica a las funciones que son más rentables.
Aprendizaje automático
Con el crecimiento exponencial de datos que se espera que aumente año tras año, es esencial que las organizaciones usen lo que tienen a su favor. Aquí es donde no solo se necesita automatización y visibilidad, sino también donde el aprendizaje automático (Machine Learning - ML) entra en juego. Aprovechar ML es un paso que las organizaciones pueden tomar para que su TI pueda aprender y adaptarse en consecuencia. A través de ML, la TI tiene la capacidad de mantener un registro y reconocer diferentes tipos de eventos de red, como fallas, congestiones, diversas anomalías de seguridad y otros problemas, y luego crear modelos para pronosticar dónde aplicar recursos u otras acciones. Al aprovechar los avances en ML, se puede trazar y definir automáticamente estos eventos recurrentes en tiempo real, comprender mejor las conexiones entre ellos y, hasta cierto punto, predecir qué evento ocurrirá a continuación. Esta forma de conocimiento permite construir sobre los pasos previos para un nivel aún más profundo de automatización de TI "inteligente": la piedra angular de llegar a IA hoy y desplegarlo en toda la empresa mañana.
Si bien la automatización de red mejorada, la visibilidad y el aprendizaje automático pueden no tener la misma reputación que las palabras de moda como la Inteligencia Artificial, es algo que las organizaciones pueden aprovechar hoy, sin dudarlo. Mediante la identificación de áreas estratégicas en la empresa donde se pueden implementar la automatización y la visibilidad, las organizaciones pueden comenzar a reducir los costos de mantenimiento y crear oportunidades para instalar eficiencias administrativas a medida que trabajan para cumplir su misión. Es fundamental que todo tipo de empresas inviertan hoy en soluciones para mejorar la red, de modo que en el futuro, puedan realmente obtener los beneficios previstos de la Inteligencia Artificial.
