Se c’è una costante nel mondo della tecnologia, è il continuo braccio di ferro tra hype e realtà. L’abbiamo visto ogni volta che una nuova tecnologia “trasformativa” arriva sulla scena. Con l’emergere dell’intelligenza artificiale (AI – Artificial Intelligence), si torna al futuro e ci si chiede come questo promettente progresso cambierà la gestione delle reti. In teoria, l’intelligenza artificiale dovrebbe cambiare le carte in tavola. I team che gestiscono la rete saranno in grado di identificare i problemi in tempo reale e di anticipare i potenziali problemi prima che diventino critici. Lo stesso vale per il monitoraggio dei modelli di traffico e la gestione delle prestazioni della rete. Il risultato è un migliore utilizzo della capacità, un minor numero di chiamate di assistenza e utenti più soddisfatti. Prima, però, i manager di rete dovrebbero esaminare più da vicino cosa significhi in pratica una transizione verso l’intelligenza artificiale e cercare di separare il clamore dalla realtà.
Fare il punto sulla propria infrastruttura
La complessità in aumento e la proliferazione dei dispositivi a un ritmo record, rendono il lavoro dei manager di rete sempre più difficile. I budget IT continuano a ridursi e i reparti IT sono sempre più in difficoltà, costretti a operare a livelli pericolosamente bassi.
È proprio qui che i team di rete possono utilizzare l’intelligenza artificiale per tirarsi fuori dai guai.
La capacità di risolvere più rapidamente i problemi si traduce in una riduzione dei tempi di inattività della rete e in un miglioramento delle prestazioni, il tutto riducendo i costi IT complessivi. Inoltre, si contribuisce a offrire un’esperienza eccellente e costante ai clienti, con meno chiamate di assistenza e meno reclami.
Ecco un esempio reale di come il settore potrebbe contribuire a sostenere tutto ciò. Integrando l’intelligenza artificiale nelle soluzioni di rete, i fornitori di tecnologia possono creare condizioni in cui, quando un cliente segnala un problema, viene scattata un’istantanea dell’intera rete e i dati vengono passati attraverso un motore di apprendimento per capire cosa è successo.
L’utilizzo di un motore AI/Machine learning, che impara dai problemi riscontrati sulle reti di altri clienti, garantisce che i problemi, una volta riscontrati, non si ripetano altrove. Si tratta evidentemente di un enorme risparmio di tempo, poiché i problemi possono ripresentarsi ovunque. Un problema potrebbe essere legato al caricamento del software su un access point, o forse è dovuto alla rete di supporto. Ma con l’aiuto dell’intelligenza artificiale, ora si può ottenere un quadro granulare di ciò che sta accadendo in una frazione del tempo che sarebbe stato necessario in precedenza.
AI e rete: sbloccare i big data
L’intelligenza artificiale si rivela particolarmente utile quando si tratta di analizzare l’immensa quantità di telemetria dei clienti generata da un’infrastruttura di rete. In passato, l’unico modo per estrarre informazioni da tutti questi dati era l’aiuto di esperti (lautamente pagati) che conoscevano a fondo le diverse tecnologie di rete. Tuttavia, se un’azienda non poteva permettersi il personale adatto, questo tesoro di dati preziosi rimaneva largamente sottoutilizzato. Questo problema si amplifica particolarmente quando i clienti utilizzano soluzioni di fornitori diversi, impedendo così di avere un’unica visione della rete.
Con l’aiuto degli strumenti di intelligenza artificiale, le aziende possono ora risolvere questo problema relativamente ai big data e ottenere le informazioni necessarie per rispondere alle domande dei reparti IT:
- Quali siti e clienti hanno un’esperienza di rete scadente?
- Quali sono le cause principali delle scarse prestazioni?
- Quali siti funzionano a pieno regime e quali modifiche alla rete sono necessarie per migliorare la situazione?
- È possibile eseguire una scansione automatica della rete su base continuativa per mantenere una buona postura di sicurezza della rete?
- I dispositivi IoT stanno introducendo vulnerabilità di sicurezza?
- I servizi di rete funzionano bene durante i momenti di picco?
Applicare l’AI alla rete in modo oculato
Non c’è dubbio che l’intelligenza artificiale stia diventando sempre più importante per la gestione delle reti, e con l’aumento della potenza di elaborazione, la tecnologia continuerà a migliorare. Ma occorre essere intelligenti nell’utilizzarla: non bisogna ignorare il fatto che l’AI non deve essere applicata indiscriminatamente.
Alcune attività manuali e banali è ancora meglio lasciarle automatizzare. Ad esempio, non è necessario che l’AI emetta patch di rete. Ecco perché ritengo che non tutto possa o debba essere affidato all’intelligenza artificiale, che può diventare costosa quando si implementano questo tipo di soluzioni.
Per prima cosa occorre concentrarsi sul caso d’uso. Quale problema aziendale stiamo cercando di risolvere? Può sembrare rudimentale, ma troppe volte questa domanda di base viene ignorata.
Secondo: è adatto alle nostre esigenze economiche? Ogni azienda deve rispettare un budget. Assicuriamoci che l’implementazione dell’AI non faccia saltare i conti.
Terzo: testiamo l’AI per assicurarci che la rete che abbiamo implementato fornisca davvero i risultati desiderati. Sta aiutando a risolvere il problema aziendale? Come lo sta facendo? Funziona in modo affidabile?
Scegliere gli strumenti di AI in modo pragmatico, non basandosi sull’hype
Esistono numerosi strumenti in circolazione. Alcuni sono basati sull’intelligenza artificiale, altri no. Non bisogna farsi trascinare dal clamore, bensì assicurarsi di scegliere quelli che risolvono il nostro specifico problema, altrimenti, le spese aumenteranno in modo esponenziale.
Occorre soprattutto tenere presente che questa trasformazione dell’AI non avverrà da un giorno all’altro. Nel corso degli anni, abbiamo assistito a questa situazione ogni pochi anni, mentre i mercati trovavano il giusto equilibrio tra l’entusiasmo e l’eccessiva fiducia nelle nuove tecnologie: è meglio pianificare gli sviluppi per gradi.
Man mano che l’AI inizia a riscuotere maggiore fiducia e la rete si automatizza, possiamo sviluppare le capacità di conseguenza. Si tratta di un viaggio che richiede tempo, ma la pazienza sarà ripagata.
