KI revolutioniert alle Branchen vom Einzelhandel über das Gesundheitswesen bis hin zur Hochschulbildung und zum Finanzwesen – und diesen Umwälzungen unterliegen auch Unternehmensnetzwerke als Rückgrat unserer digitalen Infrastruktur. Wir bei Juniper übernehmen eine führende Rolle in diesem Wandel und integrieren Large Language Models (LLMs), generative KI (GenAI), Large Experience Models (LEMs), synthetische Benutzerdaten (Marvis® Minis) sowie virtuelle Netzwerkassistenten (VNAs) in unsere Netzwerklösungen. In dem vorliegenden Beitrag berichte ich über den Fortschritt von Juniper bei diesen Innovationen und darüber, wie sie vorhandenen Herausforderungen begegnen und gleichzeitig zu mehr Simplizität und betrieblicher Effizienz beitragen, sodass IT-Teams mehr Zeit für strategische Initiativen bleibt.
Die digitale Landschaft im Wandel: KI trifft auf Unternehmensnetzwerke
Das Netzwerk war schon immer das Herzstück des IT-Betriebs, aber die herkömmlichen Herangehensweisen – das Verwalten über Befehlszeilenschnittstellen, das Navigieren in komplexen Dashboards, das Brüten über endlosen Protokolldateien – werden zunehmend untragbar. Es findet ein Paradigmenwechsel statt, weg vom einfachen Verwalten der Netzwerkelemente (z. B. AP, Switch, Router) hin zum Verwalten der Benutzererfahrung in Client-to-Cloud-Anwendungen. Natürlich müssen Unternehmen weiterhin dafür sorgen, dass APs, Switches und Router einwandfrei funktionieren, doch es ist wichtiger geworden, eine gute Benutzererfahrung prognostizieren und sicherstellen zu können. Heute ist AIOps (Cloud AI for IT Operations) nicht mehr nur ein Zusatz, sondern wird rasch zu einer Grundanforderung für die transformative Entwicklung, Bereitstellung und Wartung von Unternehmensnetzwerken.
Im Prinzip kann man es folgendermaßen zusammenfassen: Während herkömmliche Netzwerke nur auf Probleme reagieren können, nimmt ein KI-natives Unternehmensnetzwerk Probleme vorweg und behebt sie proaktiv. Dies ist eine Transformation weg von der reaktiven Schadensbekämpfung hin zu einem strategischen, fast schon sich selbst verwaltenden Ökosystem. Diese Evolution entsteht als Reaktion auf immer komplexer werdende, moderne digitale Umgebungen, in denen eine durchgängige, leistungsstarke Konnektivität unverzichtbar ist für Anwendungen wie Videokonferenzen, Online-Transaktionen und Remote-Lernen.
Angesichts des akuten Fachkräftemangels in der IT und der schier erdrückenden Datenflut ist die Notwendigkeit für AIOps heute so groß wie nie zuvor. KI wird zum zuverlässigen Copiloten, der den menschlichen Sachverstand erweitert und für einen störungsärmeren und effizienteren Betrieb von Unternehmensnetzwerken selbst bei schnell steigenden Anforderungen und Bedrohungen sorgt.
Das Netzwerk im Gespräch: die Leistung von LLMs und GenAI
Stellen Sie sich vor, dass Ihr Unternehmensnetzwerk sich mit Ihnen unterhält und Ihnen Fragen wie „Gibt es unzufriedene Benutzer?“ oder „Was ist die Ursache für die Verzögerungen in unserem VPN-Datenverkehr?“ beantwortet. Dies ist kein Zukunftstraum, sondern bei Juniper dank der Integration von LLMs und GenAI bereits Realität.
Ein herkömmlicher Netzwerkbetrieb erfordert oft das Entziffern kryptischer Protokolldateien und das Navigieren durch zahllose Schnittstellen. Mithilfe der durch LLMs und GenAI ergänzten Lösungen von Juniper interagieren IT-Teams heute in natürlicher Sprache mit dem Netzwerk. Sie stellen Ihre Fragen in normaler Alltagssprache und erhalten klare, verwertbare, proaktive Erkenntnisse.
Nehmen wir zum Beispiel eine IT-Fachperson im Einzelhandel, die mitten im turbulentesten Feiertagsgeschäft mit Spitzen im Datenverkehr und unerwarteten Ausfällen zu kämpfen hat. Statt stundenlang Daten auszuwerten stellt sie die Frage „Gibt es Bereiche, die Konnektivitätsprobleme bereiten?“. Über seine Gesprächsschnittstelle übersetzt unser KI-gestützter Assistent Marvis die Anfrage in spezielle Netzwerkdiagnosen, findet die Ursache und empfiehlt Maßnahmen für die sofortige Abhilfe.
Viele Unternehmen sind nicht nur mit der schieren Menge an Netzwerkdaten überfordert, sondern haben auch zu wenig entsprechend qualifiziertes Personal, um richtig damit umzugehen. Die durch Marvis AI bereitgestellte Konversationsschnittstelle erleichtert diese Herausforderung. Durch sie wird das technische Labyrinth des Netzwerkmanagements zu einer geführten Konversation mit mehr Klarheit und weniger Ausfallzeiten – und der Alltag von IT-Teams wird leichter.
Stellen wir uns alternativ den IT-Leiter eines Krankenhauses vor, der dafür sorgen muss, dass kritische Patientendaten nahtlos zwischen den Stationen fließen, und der sich gleichzeitig um telemedizinische Dienste kümmern muss. Unter der Führung von GenAI wird der KI-gestützte Assistent Marvis zur Brücke zwischen der komplexen digitalen Umgebung und der einfachen, menschenorientierten Sprache, die für die Aufrechterhaltung operativer Exzellenz notwendig ist.
Die Wissenschaft hinter erfahrungsbasierten Erkenntnissen: LEMs
Eine der disruptivsten Innovationen in unserem Portfolio ist der Einsatz von LEMs. Diese stellen einen erheblichen Entwicklungssprung bei der Vorhersage und Vorbeugung von Netzwerkproblemen und damit von Benutzerfrustration dar.
LEMs sind fortgeschrittene Deep-Learning-Modelle und werden mit großen Videokollaborations-Datensätzen trainiert, die helfen, Benutzererfahrungen mit Netzwerkfunktionen in Beziehung zu setzen. Wenn Sie beispielsweise das Campusnetzwerk einer Hochschule verwalten und Ihnen Beschwerden über schlechtes Videostreaming in Onlinevorlesungen zu Ohren kommen, kann ein LEM die Netzwerkdatenströme sehr schnell durchsuchen, vorhersagen, welche Netzwerkfunktionen zur schlechten Benutzererfahrung beitragen könnten, und zur Problemlösung beitragen.
Die Erklärung der Entscheidungen des Modells liefern SHapley Additive exPlanations (SHAPs). Mit anderen Worten: Das LEM prognistiziert Probleme und SHAPs erklären, auf welche Weise eine bestimmte Netzwerkfunktion oder ein Netzwerksegment zur schlechten Benutzererfahrung beiträgt. Sei es ein schlecht konfiguriertes VPN, überlastete WLAN Access Points oder ein leistungsschwacher Switch – SHAPs identifizieren die Ursache. Diese Kombination ermöglicht es IT-Teams, Probleme im Keim zu ersticken – beispielsweise eine schlecht abgestimmte QoS-Einstellung auf einer Handelsplattform oder Netzwerklatenz, die Studierende am Online-Lernen hindert.
Der zentrale Wert eines LEM liegt in seiner Vorhersagefähigkeit. Indem sie Probleme prognostizieren, bevor Benutzer diese zu spüren bekommen, können IT-Teams frühzeitig eingreifen. Dadurch werden sie von reaktiven Problembändigern zu proaktiven Strategen. Besonders wertvoll ist diese Befähigung in Gesundheitseinrichtungen, wo auch ein kurzzeitiger Ausfall zu Unterbrechungen in der lebenswichtigen Patientenversorgung führen kann.
Das selbstheilende Netzwerk: Marvis Actions und Marvis Minis
Wie wäre es, wenn ein Unternehmensnetzwerk Probleme nicht nur identifizieren, sondern auch automatisch beheben könnte, in einer selbstheilenden, selbstkorrigierenden Umgebung? Hier kommen Marvis Actions und Marvis Minis ins Spiel.
Marvis Actions ist die autonome Komponente von Marvis AI, die potenzielle Netzwerkprobleme mithilfe einer speziellen „Actions“-Ansicht ans Licht holt. IT-Teams erhalten nicht einfach nur eine Liste von Problemen, sondern klare, nach Prioritäten geordnete Empfehlungen zu deren Lösung. Sei es eine Lücke in der WLAN-Abdeckung in einem Geschäft oder ein instabiler Switch-Port, der in einem Uni-Campus für Konnektivitätsprobleme sorgt, Marvis Actions liefert einen entsprechenden Plan.
In vielen Fällen können IT-Administratoren Marvis Actions erlauben, Probleme autonom zu beheben. Im „selbstheilenden“ Modus kann das Unternehmensnetzwerk sich bei gewöhnlichen Problemen selbst korrigieren, ohne dass ein Mensch eingreifen muss – das spart wertvolle Zeit und Ressourcen und verkürzt Ausfallzeiten.
Ergänzt wird Marvis Actions durch Marvis Minis – den digitalen Zwilling, der Benutzerverhalten simuliert. Diese „synthetischen Benutzer“ führen kontinuierliche Netzwerktests durch, indem sie typisches Benutzerverhalten simulieren. Beispielsweise versuchen sie, sich in ein Unternehmens-WLAN einzuloggen oder die Verbindung mit einer Cloud-Anwendung herzustellen. Mögliche Hindernisse werden so gefunden, bevor die menschlichen Benutzer ein Problem melden.
Marvis Minis sind sozusagen das Frühwarnsystem Ihres Netzwerks. In einem voll ausgelasteten Krankenhaus könnte dieser digitale Zwilling zum Beispiel auf eine Fehlkonfiguration im DHCP oder ARP stoßen, die sich auf Notfallsysteme auswirken könnte. Auf diese Meldung hin tritt Marvis Actions in Aktion und empfiehlt Abhilfemaßnahmen oder beginnt gleich selbst mit deren Ausführung.
Vorteile des KI-nativen Unternehmensnetzwerks von Juniper
Der richtige Partner ist im digitalen Zeitalter von immenser Bedeutung. Die Arbeit an KI-nativen Unternehmensnetzwerken bei Juniper besteht nicht nur darin, technologischen Trends stets einen Schritt voraus zu sein; wir möchten auch die Betriebsweise von Netzwerken grundlegend neu ausrichten. Das ist aus den folgenden Gründen wichtig:
- Verbesserte betriebliche Effizienz: Mit KI-gestützten Erkenntnissen und automatisierten Abläufen sind IT-Teams nicht ständig mit der Behebung neuer Probleme beschäftigt und können sich auf strategische Initiativen konzentrieren, die zum Unternehmenswachstum beitragen.
- Simplizität statt Komplexität: Unsere Lösungen entmystifizieren den komplexen Dschungel des Netzwerkmanagements, indem sie technische Daten in klare, verwertbare Empfehlungen übersetzen.
- Proaktive Problemlösung: Prädiktive Modelle wie LEMs und selbstheilende Mechanismen innerhalb von Marvis Actions verkürzen Ausfallzeiten und verbessern die allgemeine Benutzererfahrung – sei es auf Handelsplattformen zu Spitzenzeiten oder in Hochschulen, die virtuelle Lehrangebote verwalten.
- Sicherheit und Compliance: Mit Automatisierung und kontinuierlicher Überwachung lassen sich potenzielle Schwachstellen aufdecken und patchen, bevor sie zum Angriffsziel werden. Das ist in allen Branchen wichtig für einen robusten Sicherheitsstatus.
- Nachhaltigkeit ohne Kompromisse: Juniper Networks bringt Nachhaltigkeit in Design und Technik ein. Die optimierte Siliziumtechnologie, der kleinere Formfaktor und das KI-native Energiemanagement erhöhen die außergewöhnliche Energieeffizienz, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.
- Befähigung von IT-Teams: Durch die Auslagerung von Routineaufgaben an smarte Automatisierungsfunktionen werden IT-Fachkräfte frei für Innovation, Optimierung und Wachstumsinitiativen.
Als Partner von Juniper erwerben Sie nicht einfach Hardware und Software für ein Unternehmensnetzwerk; Sie investieren vielmehr in eine Zukunft, in der Ihr Netzwerk sich intuitiv selbst versteht und optimiert. Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem das IT-Personal einer Gesundheitseinrichtung nicht mehr von Netzwerkstörungen an seiner Arbeit für die Patientenversorgung gehindert wird. Oder eine Handelskette, deren Netzwerk während einer Werbeaktion Probleme vorhersieht und für eine nahtlose Kundenerfahrung sorgt. Mit unserem KI-nativen Ansatz ist diese Zukunft bereits Realität.
Ihre Einladung in einer smartere, sicherere Zukunft für Unternehmensnetzwerke
Unser Weg hin zu autonomen, intuitiven Unternehmensnetzwerken hat gerade erst begonnen. Das Potenzial zur Umgestaltung Ihrer digitalen Landschaft war nie so groß wie heute. Wenn Sie bereit sind, die Transformationsmöglichkeiten dieser KI-nativen Innovationen für Ihren Netzwerkbetrieb zu erkunden, lassen Sie uns darüber reden − ganz gleich, in welcher Branche Sie tätig sind.
Erfahren Sie mehr darüber, wie die umfassenden Lösungen von Juniper für KI-native Unternehmensnetzwerke neue Standards setzen. Fordern Sie eine Demo an, vereinbaren Sie eine Beratung, oder melden Sie sich einfach bei uns. Lassen Sie uns besprechen, wie wir unsere Lösungen an Ihre ganz individuellen Herausforderungen anpassen können. Verpassen Sie nicht die Aufzeichnung unserer jüngsten Präsentation auf dem Mobility Field Day 13 und hören Sie in den Podcast The Q&AIrein, in dem ich mit weltweit führenden Innovationsträgern und Vordenkern über die transformative Kraft der KI in allen Branchen spreche.
