Una encuesta realizada a profesionales de TI y redes ha descubierto que casi todos (el 97 %) de ellos consideran que el uso de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (AA) para impulsar la automatización en entornos de redes de área amplia definidas por software (SD-WAN) es una consideración importante. Para algunos, se considera fundamental. La investigación revela que se espera que la tecnología de IA impulse la automatización y la eficiencia operativa en entornos SD-WAN complejos. La encuesta a 374 representantes de organizaciones de EE. UU. y Canadá involucradas con tecnología de redes fue realizada por el Enterprise Strategy Group (ESG) de TechTarget, que señala que los entornos SD-WAN deberán volverse más dinámicos con el tiempo a medida que la TI se vuelva altamente distribuida y más compleja. La encuesta muestra que los equipos de operaciones de red reconocen la necesidad de ser más proactivos y acelerar el tiempo medio de detección (MTTD) y el tiempo medio de reparación (MTTR). Se espera que la IA, el ML y la automatización ayuden. De los profesionales de redes encuestados, el 40% identificó la detección de actividad anómala, el 39% citó el análisis predictivo para la detección temprana de problemas y el 39% nombró la resolución acelerada de problemas como las características más importantes de estas tecnologías para sus entornos SD-WAN. Otros usos de la IA serán proporcionar recomendaciones, optimizar el rendimiento y, una vez que sea completamente confiable, automatizar la remediación sin intervención manual. Dado el mayor riesgo de una superficie de ataque más grande, los analistas de Enterprise Strategy Group señalan que es prometedor que las organizaciones estén planeando aprovechar el entorno SD-WAN de estas maneras para permitir una detección más rápida. Los proveedores de equipos de red agregan capacidades de IA Dado que los profesionales de redes aprecian los beneficios que la IA puede ofrecer a las operaciones de red, los proveedores de equipos de red han estado ocupados agregando IA y ML a sus carteras de productos, extendiendo la inteligencia artificial para operaciones de TI (AIOps) para respaldar las operaciones de red. Por ejemplo, en febrero, Cisco inauguró Cisco Live 2024 con el lanzamiento de lo que llama redes, seguridad y observabilidad enriquecidas con IA, diseñado para brindar a las empresas la visibilidad y los conocimientos que necesitan para conectar y proteger toda su huella digital y desarrollar resiliencia digital. La empresa afirmó que estaba en una posición única para revolucionar la forma en que la infraestructura y los datos se conectan, proteger a las empresas de todos los tamaños y abordar los desafíos centrales de sus clientes. En abril, Extreme Networks presentó AI Expert, que dice que ha sido creado para extraer datos de la red y más allá para mejorar el rendimiento y la eficiencia operativa. AI Expert combina datos de aplicaciones y dispositivos en toda la red para establecer inteligencia sobre el rendimiento y la experiencia. Extreme dice que el servicio curará los datos empresariales para proporcionar información, automatizar las operaciones y crear alertas cuando detecte anomalías como sobrecarga de la red, degradación o puntos muertos de Wi-Fi, entre otros. Según Extreme Networks, AI Expert está diseñado para convertir los conocimientos en experiencia y acciones, recomendando acciones preventivas y optimizaciones de red basadas en indicadores clave de rendimiento empresarial. Extreme crea sugerencias y mejores prácticas para solucionar problemas, resolverlos o abordarlos de manera proactiva. En junio, Juniper Networks presentó una nueva oferta de productos, diseñada para utilizar la IA para redes para generar aún más valor para los entornos WAN empresariales que ofrecen experiencias SD-WAN aseguradas con AIOps proactivas. Marvis Minis, el gemelo de experiencia digital de Juniper creado para mejorar las operaciones de red, se ha ampliado a SD-WAN. Marvis Minis puede diagnosticar problemas de autenticación reales sin necesidad de usuarios o dispositivos. Según Juniper, esta mejora significa que las pruebas de velocidad de WAN se pueden ejecutar continuamente para verificar las velocidades de enlace y tomar medidas de forma proactiva si se detectan problemas, sin que los usuarios tengan que estar presentes. El producto de garantía de WAN de Juniper ahora puede capturar paquetes de forma proactiva en el momento de un incidente grave para ayudar a identificar y solucionar problemas difíciles de encontrar, evitando visitas al sitio costosas y que consumen mucho tiempo. Finalmente, los nuevos conocimientos de la aplicación ofrecen a los operadores de red una visualización fácil de usar del tráfico que atraviesa la SD-WAN. GenAI ayuda a los administradores de red Una de las áreas más prometedoras para implementar IA más allá de AIOps en redes son los casos de uso de IA generativa (Gen AI). Se reconoce ampliamente que existe una crisis de habilidades de TI. En un artículo publicado en SearchNetworking, una publicación hermana de Computer Weekly, John Burke, director de tecnología de Nemertes Research, escribió sobre cómo los presupuestos de TI limitados están generando una brecha de habilidades en redes. Señaló que las personas que ingresan a la profesión de TI tienden a centrarse en desarrollar habilidades que se puedan aplicar en roles de TI más generales en lugar de desarrollar experiencia en operaciones de red. En lugar de intentar contratar administradores de red con el conjunto de habilidades adecuado para realizar las tareas administrativas que se les requerirá emprender al administrar configuraciones complejas de redes de TI corporativas, GenAI podría ayudar al personal de TI menos experimentado o a los profesionales de TI que no trabajan en redes de TI a administrar redes de manera efectiva. Cuando la IA generativa alcance un nivel suficiente de maduración, podría ayudar a los equipos de red a automatizar tareas rutinarias, responder a incidentes y dar cuenta de la fuerza laboral reducida, entre otros beneficios. John Burke, Nemertes Research Burke cree que GenAI está evolucionando hacia una tecnología versátil que eventualmente podría respaldar muchas tareas de operaciones de red. «Cuando la IA generativa alcance un nivel suficiente de maduración, podría ayudar a los equipos de red a automatizar tareas rutinarias, responder a incidentes y dar cuenta de la fuerza laboral reducida, entre otros beneficios», dice. En efecto, la herramienta GenAI actúa como copiloto de un administrador de red. Según Burke, una forma en la que GenAI podría implementarse en redes es para ayudar a los equipos de redes sobrecargados a crear una documentación más completa y legible para los humanos de sus redes. Por ejemplo, los profesionales de redes podrían usar una herramienta GenAI para leer archivos de configuración e inventario, datos de mapeo de red y otras notas que ya hayan desarrollado. La herramienta generaría descripciones escritas completas, incluso diagramas en algunos casos. Si los equipos de redes superponen GenAI, con su aptitud para el lenguaje natural, en herramientas de inteligencia artificial de aprendizaje automático, Burke cree que podrían manejar mayores cargas de trabajo, incluso cuando los niveles de personal de red empresarial disminuyan. Como ejemplo, dice que una vez que se haya capacitado adecuadamente en la sintaxis de configuración de diferentes herramientas de red, GenAI podría ayudar al personal de redes a crear políticas de red. «Si los administradores de red ingresan descripciones verbales de la intención de la red en una herramienta GenAI, la herramienta puede generar comandos para implementar esas intenciones», dice. “Lo mismo ocurre a la inversa: una herramienta GenAI puede analizar las configuraciones y crear una descripción de lo que hará la red, y los profesionales de la red pueden comparar el resultado con la intención”. Llevando esto más lejos, GenAI también podría utilizarse para revisar las configuraciones, lo que ayudaría a los profesionales de TI cuando realizan auditorías de red. También se habla mucho de cómo GenAI puede ayudar a los programadores. Para Burke, GenAI podría proporcionar fragmentos de programas, escribir la estructura, comprobar la sintaxis y ofrecer comentarios para ayudar a los profesionales de la red a crear scripts de red. Sin embargo, añade: “Los ingenieros de red no deberían utilizar inmediatamente el código que proporcionan las herramientas GenAI sin dudarlo. GenAI puede dar a los equipos de red una ventaja en un proyecto, pero aún así deberían comprobar, modificar y completar los códigos antes de la ejecución”. El futuro de la IA en las SD-WAN La funcionalidad habilitada para IA que ahora está disponible en las herramientas de administración de red demuestra que la industria ha reconocido la complejidad de las redes corporativas que respaldan entornos de TI empresariales altamente distribuidos. Estas herramientas avanzadas ofrecen el potencial de hacer que dichas redes sean más manejables. El desafío que enfrenta la industria es que la complejidad de las redes aumentará, lo que impondrá aún mayores exigencias a los profesionales de las redes. Si bien los expertos de la industria no anticipan la aparición de una gestión de redes totalmente automatizada, es probable que cualquier ayuda que pueda ofrecer un asistente de IA sea más que bienvenida.