Redes nativas de IA

¿Qué son las redes nativas de IA?

La adopción de redes nativas de IA ofrece una amplia variedad de beneficios, entre los que se encuentran los siguientes:

• Mayor eficiencia y rendimiento: los algoritmos de IA pueden optimizar las rutas de tráfico de red, gestionar la asignación de ancho de banda y reducir la latencia. Esto da como resultado un rendimiento de red más rápido y fiable, algo que resulta especialmente beneficioso para aplicaciones que requieren un uso intensivo del ancho de banda, como la transmisión de vídeo, la computación en la nube a gran escala y el apoyo a procesos de inferencia y entrenamiento de IA.
• Mantenimiento predictivo y reducción del tiempo de inactividad: al prever problemas antes de que ocurran, una red nativa de IA puede programar el mantenimiento de forma proactiva, reducir el tiempo de inactividad inesperado y solucionar los problemas antes de que afecten a los usuarios finales. Esto resulta especialmente crucial para las empresas en las que la disponibilidad de la red impacta directamente en las operaciones, los ingresos y la reputación.
• Seguridad mejorada: gracias a la capacidad de analizar grandes cantidades de datos de red en tiempo real, una red nativa de IA permite la detección temprana de anomalías y posibles amenazas de seguridad. Este enfoque proactivo de la seguridad ayuda a frustrar los ciberataques y proteger los datos confidenciales.
• Ahorro de costes: la automatización de las tareas de gestión de red reduce la necesidad de intervención manual y esto, a su vez, puede conllevar un importante ahorro de costes en términos de mano de obra y gastos operativos. Además, el mantenimiento predictivo puede evitar costosas reparaciones de emergencia y tiempos de inactividad.
• Escalabilidad y flexibilidad: una red nativa de IA puede adaptarse a demandas cambiantes sin necesidad de reconfiguración manual. Esta escalabilidad garantiza que la red pueda gestionar cargas crecientes y nuevos tipos de dispositivos sin problemas.
• Experiencias de usuario mejoradas: una red nativa de IA optimiza el rendimiento de la red en función del comportamiento y las preferencias del usuario, lo que garantiza experiencias siempre excepcionales para operadores de TI, empleados, consumidores y usuarios de servicios públicos de Internet.

Una buena IA comienza con los datos correctos. Para que una red nativa de IA sea más efectiva, necesita no solo recopilar grandes cantidades de datos, sino también datos de alta calidad. Los datos erróneos o los datos incorrectos pueden dar lugar a respuestas inexactas o sesgadas. Estos datos recopilados incluyen patrones de tráfico, métricas de rendimiento del dispositivo, estadísticas de uso de la red, registros de seguridad, estados de usuarios inalámbricos en tiempo real y telemetría de transmisión desde enrutadores, conmutadores y cortafuegos.

Los datos recopilados se analizan utilizando algoritmos de aprendizaje automático, GenAI e IA agéntica. Estos algoritmos están entrenados para reconocer patrones y anomalías en los datos. Dado que aprenden del comportamiento de la red a lo largo del tiempo, se desarrollan y mejoran, lo que les permite realizar predicciones y tomar decisiones más precisas.

Aplicar los procesos y métodos de IA explicable permite a los usuarios comprender y confiar en los resultados y la producción creados por los algoritmos de IA del sistema. Resulta esencial proporcionar información sobre cómo se utilizan los datos y de qué manera se evidencia su resultado.

Sobre la base del análisis y la fiabilidad de los datos, una red nativa de IA puede proporcionar la respuesta adecuada en tiempo real. El proceso de toma de decisiones es dinámico y ocurre en tiempo real, lo que permite que la red se adapte rápidamente a las condiciones cambiantes. Las posibles respuestas incluyen:

• Modelado predictivo: con la predicción de estados futuros de la red o problemas potenciales, puede pronosticar picos de tráfico o identificar puntos débiles en la red que son susceptibles a fallos o ataques.
• Autooptimización: con una red nativa de IA, si la IA detecta que una ruta particular suele congestionarse en determinados momentos, puede redirigir el tráfico de forma preventiva para mantener un rendimiento óptimo.
• Mantenimiento proactivo y autorreparación: la red puede identificar y diagnosticar problemas antes de que provoquen consecuencias graves, como fallos de hardware. También puede tomar acciones correctivas automáticamente, como reiniciar un dispositivo que no funciona o cambiar a sistemas de copia de seguridad.
• Mejora de la seguridad: cuando se detecta una amenaza potencial, la red puede implementar políticas de seguridad, como aislar los segmentos de red afectados o bloquear el tráfico malicioso.
• Gestión de la experiencia de usuario: las redes nativas de IA pueden adaptar el rendimiento de la red para satisfacer las demandas de los usuarios, ajustando las prioridades y los recursos en función del comportamiento y las preferencias del usuario.