La IA se está infiltrando rápidamente en todos los aspectos de nuestras vidas: ChatGPT nos ayuda a escribir nuestros correos electrónicos, los taxis autónomos nos llevan a casa desde el aeropuerto y ahora tenemos música generada por IA que está ganando premios Grammy. Si bien el impacto positivo de la IA en el mundo es innegable, esta tecnología a menudo mal entendida también contiene un tremendo potencial para la exageración y la hipérbole.
Hoy en día, dondequiera que miremos, nos encontramos con otro producto o servicio que supuestamente está “impulsado por IA” o “controlado por IA”. Y las redes no son diferentes. La triste realidad es que estos términos se han usado tanto que ahora es difícil distinguir efectivamente la verdadera innovación en IA de lo que en Juniper llamamos “lavado de imagen con IA”.
Entiendo el valor de marketing que representa el lavado de imagen con IA. Cuando trabajé en Mist Systems en los inicios, antes de que AIOps estuviera en todas partes, gran parte de mi trabajo era asegurarme de que usáramos ese acrónimo mágico “IA” en todo nuestro contenido, siempre que fuera posible. Ayudó el hecho de que Mist AI fuera IA real y, para ser justos, fue uno de nuestros principales diferenciadores. Pero el valor de la estrategia de marketing no debe subestimarse.
En Juniper, Mist AI sigue siendo uno de nuestros diferenciadores principales. Pero hoy, mi enfoque ha cambiado desde usar la IA como una llamativa palabra de moda de marketing a ayudar a los equipos de TI de los clientes a superar el ruido de la IA y experimentar los beneficios tangibles y cuantificables de la plataforma de red nativa de la IA de Juniper.
Por lo tanto, tomémonos un minuto para analizar las diferencias funcionales críticas entre algunos de nuestros competidores equipados con IA y la simplicidad, productividad y rendimiento que la verdadera red nativa de la IA puede ofrecerle.
Separar los hechos de la ficción en cuanto a la IA
No toda la IA se crea de la misma forma. Algunas soluciones llevan la etiqueta sin ofrecer información real y procesable, y sólo existen para vaciar su presupuesto y decepcionar a sus electores. Otras soluciones representan un nuevo mundo de experiencias de redes excepcionales tanto para usuarios como para operadores, con hasta (o a veces más de) un 90 % menos de tickets de problemas y un 85 % menos de costos operativos. ¿Pero cómo saber cuál? Para separar la propaganda sobre la IA de la realidad de la IA nativa, lo animo a que se haga algunas preguntas sencillas:
- ¿La IA es transparente? ¿El proveedor tiene una IA explicable? ¿Y pueden mostrarle cómo la IA mejora continuamente con el tiempo? No puede confiar en lo que no ve.
- ¿Tienen buenos datos? ¿Por cuánto tiempo estuvieron recolectándolos? En esencia, incluso la mejor aplicación de IA es solo una cáscara vacía de potencial sin los datos adecuados para alimentarla.
- ¿El proveedor usa su propia IA? Si su proveedor no confía en sus soluciones de IA y las utiliza internamente, ¿por qué debería hacerlo usted? Pista: No debería. No queremos arruinarle la sorpresa: Nosotros sí confiamos.
- ¿Dónde está la prueba? La IA real se mide por resultados, no por jerga de marketing. No puede permitirse el lujo de ser el conejillo de indias de la IA de alguien. Busque soluciones probadas y comprobadas en las que pueda confiar.
Construir la confianza a través de la transparencia
La confianza es la base de la adopción de la IA en cualquier empresa, y eso comienza con una transparencia total. En Juniper, nuestra IA explicable muestra con orgullo la lógica detrás de nuestros modelos de IA. Nos adherimos a los principios de innovación principales que hacen que nuestra IA sea inclusiva, intencional, segura e impulsada por una misión. Y estamos abiertos acerca de cómo recolectamos los datos, cómo se usan y cómo se protegen.
A través de retroalimentación de circuito cerrado y aprendizaje reforzado, nuestra IA mejora constantemente su eficacia a lo largo del tiempo. Con más de 10 años de desarrollo y capacitación en IA, hemos desarrollado una profunda experiencia en el dominio para determinar qué datos son más importantes. Y somos uno de los únicos proveedores que ofrece una arquitectura de nube de microservicios para un procesamiento rápido y conocimientos sin precedentes.
Lo más importante es que practicamos lo que predicamos. Juniper es el ÚNICO proveedor de redes que utiliza activamente su propio AIOps en soporte al cliente. Lea esa última oración de nuevo. Nuestro equipo de éxito del cliente confía diariamente en los mismos conocimientos de IA que brindamos a nuestros clientes. Desde el primer día, nuestros equipos de ciencia de datos y éxito del cliente han trabajado juntos, descubriendo desafíos de red comunes y desarrollando en colaboración herramientas de IA que pueden detectar y resolver problemas rápidamente sin intervención humana.
Cómo familiarizarse con la IA
Una vez establecida la confianza en la IA, el siguiente paso es cultivar la comodidad con su aplicación. Cuanto más compruebe que la IA ofrece resultados en el mundo real, más querrá adoptar la tecnología y depender de ella para aumentar su eficiencia, productividad y valor.
Y seamos muy claros: la IA es tan valiosa como los resultados que ofrece. Una verdadera solución de redes nativas de IA debería reducir cuantitativamente las ineficiencias, aumentar la productividad y mejorar las experiencias de los usuarios. Muchos de nuestros clientes ven a Mist AI y Marvis como extensiones virtuales de sus equipos de TI: han aprendido a confiar en la tecnología para detectar constantemente problemas que los humanos pasan por alto, brindando información más profunda, haciendo que sus operaciones de TI sean más eficientes e identificando y resolviendo problemas de red antes de que afecten las experiencias de los usuarios.
- La ciudad de Parkland, Florida, Halfords, UMass Amherst y ServiceNow han informado un 90 % (o más) de reducción en tickets de problemas relacionados con la red.
- CitizenM Hotels y la Ciudad de Philadelphia son capaces de gestionar de manera eficiente redes expansivas que ofrecen un rendimiento óptimo con un mínimo de personal de TI.
- Dartmouth College confía en Marvis para ahorrar tiempo, evitar tiempos de inactividad y mejorar la experiencia de los usuarios, como se detalla en esta publicación del blog
El escepticismo es saludable. Por eso animamos a nuestros clientes a que prueben y verifiquen nuestra IA por sí mismos. Aprenda de casos de uso de la vida real y comience con una prueba de concepto. Valide el rendimiento y la funcionalidad de sus modelos de IA en nuestro Ops4AI Lab Después de todo y como dije anteriormente, hay que ver para creer. Déjenos que le mostremos.
Pensando en el futuro: El futuro de las redes es autónomo
La visión a largo plazo de la IA en redes no es solo una TI aumentada con áreas limitadas de automatización: es una gestión y optimización de redes totalmente autónomas. Y Juniper está liderando este viaje hacia una Self-Driving Network™ (red autónoma). Con más de una década de experiencia en IA y las capacidades de IA más avanzadas de la industria, estamos en camino hacia una red totalmente autodetectable, autorreparable y autoconfigurable. En última instancia, liberará a su equipo de TI de la carga de la red, lo que les permitirá centrarse en iniciativas más estratégicas.
¿Está listo para atravesar el ruido de la IA y ver por sí mismo cómo es la IA nativa real? Acompáñenos en AI-Native NOW: realice un viaje a la red autónoma para experimentar las cinco etapas del viaje necesarias para lograr una red totalmente autónoma, y conozca cómo Juniper ofrece valor real a nuestros clientes líderes en la industria hoy.
