En los últimos cinco años, la inteligencia artificial (IA) ha proliferado en todo el mundo de las redes impulsada por la complejidad y la escala de las infraestructuras, emergiendo como una tecnología transformadora para optimizar las redes y mejorar la eficiencia y la confiabilidad. Sin embargo, según Eduardo Kassner, director de datos y director general de datos e IA de Microsoft, la IA en las redes vivirá o morirá según su utilidad básica para realizar tareas centrales y fundamentales, y de lo contrario fracasará en todo lo demás.
Al presentar un discurso de apertura en Extreme Connect 2024, el director de productos y tecnología de Extreme Networks, Nabil Bukhari, dijo que en las redes, las posibilidades con la IA son ilimitadas, pero eso normalmente resulta en dos emociones en partes iguales: emoción y miedo.
“Cuando es tan emocionante que puedes hacer cualquier cosa con él, es [also] Da miedo que puedas hacer cualquier cosa con él”, dijo.
“En Extreme, creemos en innovar en tecnología y en llevar estas tecnologías de manera práctica, reflexiva y segura para que puedas usarlas ahora en casos de uso, para los desafíos que enfrentas hoy, y poder aportar valor a los equipos. empresas y sus clientes”, dijo Bukhari.
Para Kassner de Microsoft, la cuestión del miedo y la emoción conduce a la confianza. En primer lugar, señaló que la IA no nació ayer y que existe desde la década de 1950. Sin embargo, dijo que muchos quieren hablar de ello como si fuera nuevo y que la implementación de la IA en las redes es fundamentalmente costosa.
“Se necesita un científico de datos para entrenar modelos”, dijo. “Se necesita mucha computación. Necesitas muchos datos. Necesitas mucho dinero. Y luego pagas la producción y necesitas más dinero. [There are] muchos casos de uso que luego gastarás [large] cantidades de dinero para utilizar la IA. Y necesitas IA general y no solo IA generativa [GenAI].”
Al abordar la cuestión de la confianza, Kassner dijo que todo el mundo comienza con las mismas cinco preguntas básicas. “La primera pregunta es, ¿mis datos van a ser privados? La segunda es: ¿voy a estar seguro y cumplir? La tercera es, si tengo éxito [in AI deployment], y hago escala, ¿cómo administro la escalabilidad? El cuarto, que podría ser intercambiable con el tercero, es cómo manejo el costo, porque esto puede salir caro. Y por último, pero no menos importante, hay que ser preciso”.
Valor agregado
Teniendo esto en cuenta, Kassner enfatizó la necesidad de que la configuración de IA simplemente funcione y agregue valor al trabajo en cuestión, sin importar cuántas funciones pueda admitir. Utilizando una analogía automovilística, preguntó: “Si te subes a un camión e intentas encenderlo y no enciende, ¿realmente te importa si tiene cinturón de seguridad? Entonces mi punto es simple. La IA muere cuando es útil y cumple el propósito que querías que hiciera primero, luego [otherwise] fallará en todo lo demás. Entonces, mucha gente comprende que hay muchos escenarios en los que esto no será práctico.
“Pero hay escenarios que son increíblemente útiles”, afirmó. “Tienes que poner la conversación de confianza en la pieza que te resulte útil, porque no vas a crear un lenguaje informático cada vez que crees una aplicación. No creará una base de datos cada vez que necesite almacenar algunos datos.
“Y cuando lo divides en escenarios, cuando lo divides en una tarea específica y dices: ‘Esto es para lo que voy a usarlo y este es el beneficio que obtendré’, entonces es un escenario de alto valor. Y es por eso que estamos viendo [AI grow] más rápido que cualquier otra tecnología… Podemos poner un sistema en producción en cuatro o cinco semanas. Y sería [offer] todo [such as] cumplimiento [and be] seguro, escalable, rentable y preciso. Para nosotros, cada componente de la IA o GenAI se rige exactamente por las mismas reglas que todo lo demás dentro de Microsoft Azure. Y esa es la diferencia, para que podamos construir un sistema que cumpla en todos sus componentes con privacidad, soberanía, cumplimiento, etc.
Al enfatizar el concepto vital de comunidad, Eric McLaughlin, vicepresidente y gerente general del grupo de soluciones inalámbricas de Intel, dijo que se necesita un pueblo para construir una aplicación de IA exitosa, y que una implementación exitosa de IA para redes requeriría aportes de diferentes socios. .
“Nos unimos con una gran cantidad de componentes”, dijo. “La mayoría de nosotros tenemos algunos datos en este momento, pero yo no tengo todos los datos; Microsoft no tiene todos los datos. Necesita datos de diferentes socios. Necesita procesamiento en diferentes lugares de la red, directamente desde la nube dentro del dispositivo. Para que todo esto suceda y para ofrecer casos de uso que beneficien a los usuarios, todos tenemos que trabajar juntos.
“Entonces, ¿qué es importante? ¿Qué valor estás intentando impulsar? ¿Cuál es tu objetivo? ¿Que problema estas tratando de resolver? Comience allí y luego comience a construir el valor de ese caso de uso, el ROI de ese caso de uso y luego, la solución. Porque si no sabes lo que estás tratando de lograr y no conoces el objetivo al hacerlo, probablemente no llegarás a donde quieres de todos modos”.
Mientras los oradores principales enfatizaban la necesidad crítica de confiar en la IA y el ecosistema, Extreme Networks anunció el lanzamiento de Extreme Labs, un ecosistema con el objetivo declarado de permitir que la creatividad, la colaboración y la tecnología de vanguardia converjan para impulsar la innovación de tecnologías en etapa inicial, mostrando la tecnología a medida que se acerca a la disponibilidad comercial.
Y siguiendo con el tema de cómo la tecnología está impulsando la innovación en redes, el primer avance tecnológico será Extreme AI Expert. Aprovechando la inversión de Extreme en IA más allá de su oferta ExtremeCloud IQ CoPilot AIOps, la tecnología comprende un servicio GenAI al que se le atribuye la entrega de optimizaciones sustanciales y ahorros de costos en el diseño, implementación y gestión de redes y seguridad empresariales.
Extreme agregó que, a diferencia de los servicios que limitan y almacenan datos y conocimientos, AI Expert está diseñado para ir más allá del conocimiento de optimización de redes y productos públicos para brindar los mejores conocimientos. Combinará datos públicos con datos privados de los clientes, de forma segura, para crear recomendaciones proactivas que faciliten acelerar el descubrimiento de información y resolver problemas en un entorno de red.
Los beneficios incluyen potencialmente la capacidad de actuar como un experto en productos y servicios Extreme para ayudar a trabajar de forma más rápida e inteligente, accediendo a datos enriquecidos de cientos de miles de documentos fuente, traducidos a varios idiomas. Los datos se extraerán de una combinación del repositorio público, la base de conocimientos y la documentación del Centro de asistencia técnica global de Extreme.
AI Expert también se creó para extraer datos de la red y más allá para mejorar el rendimiento y la eficiencia operativa, combinando datos de aplicaciones y dispositivos en toda la red para establecer inteligencia sobre el rendimiento y la experiencia. Extreme dice que el servicio seleccionará datos empresariales para proporcionar información, automatizar operaciones y crear alertas cuando detecte anomalías como sobrecarga de la red, degradación o puntos muertos de Wi-Fi, entre otros.
AI Expert está diseñado para convertir los conocimientos en experiencia y acciones, recomendando acciones preventivas y optimizaciones de red basadas en KPI comerciales. Extreme crea sugerencias y mejores prácticas para solucionar problemas, resolverlos o abordarlos de forma proactiva.
AI Expert se encuentra actualmente en la etapa de vista previa tecnológica y Extreme espera comenzar a integrar la tecnología en las ofertas más adelante en 2024. “Colaborar con clientes y socios durante todo el ciclo de innovación les da voz y establece un estándar de excelencia, especialmente ahora que nos sumergimos por completo Nos encontramos en una era de convergencia de IA, redes y seguridad”, dijo Bukhari.