Por Rubén Sánchez, Director Regional LATAM,
Extreme Networks.
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.
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