Las redes de IA: potencial y beneficios

Redes de IA

Las redes de Inteligencia Artificial tienen un gran potencial y pueden cambiar completamente la forma en que funcionan las redes de comunicación. Son una evolución de la Inteligencia Artificial aplicada a las operaciones de tecnología de la información (TI), lo que significa que combinan la IA y la infraestructura de red para automatizar y mejorar las operaciones de TI.

Estas redes de IA se centran principalmente en el ámbito de las redes de comunicación, como la conexión de centros de datos, el cableado, las redes inalámbricas, las redes locales (LAN), las redes de área amplia (WAN) y las redes definidas por software (SD-WAN), así como las redes en múltiples nubes.

El término «redes de IA» fue acuñado por Gartner en 2023, pero se refiere a funciones que otros han llamado redes basadas en intenciones, redes autónomas y redes autorreparables.

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Casos de uso de las redes de IA

Estas redes de IA tienen varios casos de uso:

  • Automatización de redes: Las redes de IA automatizan tareas como la configuración, monitorización y resolución de problemas de la red. Esto ayuda a mejorar el rendimiento, optimizar la asignación de recursos y reducir el tiempo de inactividad. También automatizan tareas como la configuración y gestión de incidentes, la actualización de software, y proporcionan recomendaciones y respuestas.
  • Optimización de ITSM: Las redes de IA pueden optimizar la gestión de servicios de TI (ITSM) al encargarse de los problemas de soporte más básicos de nivel 1 y 2, como restablecer contraseñas o solucionar fallos de hardware. Mediante el uso de procesamiento del lenguaje natural (PNL), chatbots y agentes virtuales, pueden responder a consultas de servicio comunes y ayudar a los usuarios a resolver problemas. La IA también puede identificar problemas más complejos y transmitirlos para obtener apoyo humano.
  • Mejora de la gestión y el rendimiento de la red: La IA puede analizar grandes cantidades de datos y tráfico de red para llevar a cabo un mantenimiento predictivo de la red. Los algoritmos pueden identificar patrones, anomalías y tendencias para anticipar problemas potenciales antes de que afecten el rendimiento o causen interrupciones en la red. Esto permite que los equipos de TI tomen medidas preventivas o correctivas para minimizar las interrupciones.

Además, las redes de IA pueden realizar otras funciones, como detectar fallos de hardware, identificar causas de problemas de latencia, responder a aumentos repentinos en la demanda de ancho de banda, determinar las razones de los tiempos de respuesta lentos del servidor y generar soluciones para problemas técnicos sin la necesidad de conocimientos específicos de proveedores.

En resumen, las redes de IA buscan transformar las operaciones de TI convencionales y hacer que las redes sean más inteligentes, adaptables, eficientes y confiables. Utilizan tecnologías de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y procesamiento del lenguaje natural para monitorear, solucionar problemas y proteger las redes.

Componentes principales de las redes de IA.

Las redes de IA son impulsadas por una variedad de tecnologías clave. El análisis predictivo es una de ellas, permitiendo a la IA comprender una red y sus políticas al analizar datos y modelos estadísticos. Esto implica el estudio de métricas, flujos de tráfico, tendencias y patrones para compararlos con líneas de base establecidas.

El reconocimiento de patrones y el análisis de tendencias son otros componentes esenciales. Los algoritmos pueden examinar datos históricos y en tiempo real para identificar patrones y tendencias significativas. Mediante el monitoreo y la observabilidad, la IA procesa datos de eventos y telemetría para detectar incidentes a medida que ocurren.

La correlación de eventos es otra capacidad fundamental de las redes de IA. Utilizando modelos de referencia, series temporales e información topológica, la IA puede comprimir y correlacionar eventos entre dominios de telemetría y eventos relacionados en grupos, lo que reduce la necesidad de intervención humana.

Las redes de IA también se enfocan en la resolución de problemas de circuito cerrado. Aprenden y mejoran constantemente las asociaciones entre eventos y respuestas humanas, ofreciendo recomendaciones o tomando medidas basadas en su entrenamiento y parámetros.

La utilización de genAI y grandes modelos de lenguaje (LLM) es una tendencia creciente en las redes de IA. Estas tecnologías pueden proporcionar sugerencias o crear planes de acción específicos y personalizados. Por ejemplo, un ingeniero podría solicitar a una interfaz similar a ChatGPT que diseñe una red de columna vertebral para admitir 400 servidores utilizando un proveedor específico, y la plataforma podría generar las configuraciones necesarias.

Los gemelos digitales son otro componente clave de las redes de IA. Al simular un entorno no productivo, las empresas pueden validar los impactos de los cambios en la red antes de implementarlos en el mundo físico. La combinación de IA y gemelos digitales también puede utilizarse en procesos de integración/entrega continua (CI/CD) para garantizar el funcionamiento esperado de la red.

Según las predicciones de Gartner, se espera que para 2026, el 50% de los proveedores de redes ofrezcan capacidades de gemelo digital en sus herramientas, en comparación con el 10% en 2023. Esto muestra la creciente importancia de los gemelos digitales en el campo de las redes de IA.