Mentre l’AI sta trasformando settori come il retail, la sanità, l’istruzione superiore e la finanza, anche il networking – la colonna portante della nostra infrastruttura digitale – sta attraversando un’evoluzione radicale. Da parte sua, Juniper guida questo cambiamento integrando nelle proprie soluzioni di rete modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), generative AI (GenAI), large experience models (LEM), dati utente sintetici (Marvis® Minis) e assistenti virtuali di rete (VNA). In questo articolo parlerò dei progressi compiuti da Juniper in queste innovazioni e di come risolvono sfide concrete, favoriscono la semplicità e l’efficienza operativa e liberano i team IT da compiti ripetitivi a favore di iniziative strategiche.
Un nuovo scenario: il networking incontra l’AI
La rete è sempre stata al centro delle operazioni IT, ma i metodi tradizionali come la gestione tramite CLI, l’esame di dashboard complesse e la lettura di log infiniti, oggi non sono più sostenibili. Sta infatti prendendo forma un nuovo paradigma, che segna il passaggio dalla gestione dei singoli elementi di rete (access point, switch, router) alla gestione olistica dell’esperienza utente, dall’endpoint al cloud. Oggi, assicurarsi che AP, switch e router siano operativi e con le spie verdi accese è sempre importante, ma non più sufficiente: ciò che conta davvero è essere in grado di prevedere e garantire esperienze utente di alto livello. L’intelligenza artificiale in cloud per le operazioni IT (AIOps) non è più un’aggiunta opzionale, ma una componente fondamentale per trasformare il modo in cui le organizzazioni progettano, implementano e gestiscono le proprie infrastrutture di rete.
Pensiamola in questo modo: mentre le reti tradizionali reagiscono ai problemi nel momento in cui si presentano, una rete AI-native li anticipa e li risolve in modo proattivo. È un cambiamento paragonabile al passaggio da un approccio reattivo da “pronto intervento” a un ecosistema strategico, quasi auto-gestito. È un’evoluzione resa necessaria dalla crescente complessità degli ambienti digitali moderni, in cui applicazioni come videoconferenze, transazioni online e formazione a distanza richiedono connettività costante e ad alte prestazioni.
In un mondo in cui i team IT sono sovraccarichi e i volumi di dati sono sempre più difficili da gestire, c’è un’assoluta urgenza di AIOps funzionali. L’AI diventa un copilota affidabile che rafforza l’esperienza umana, assicurando il funzionamento fluido ed efficiente delle reti, anche mentre aumentano richieste e minacce.
Parlare con la rete: la potenza degli LLM e della GenAI
Immagina se la tua rete potesse conversare con te, rispondendo a domande come: “Ci sono utenti insoddisfatti?” o “Cosa sta causando i rallentamenti del traffico VPN?”. Non si tratta di un sogno futuristico: è ciò che sta accadendo oggi grazie all’integrazione di LLM (Large Language Models) e GenAI nelle soluzioni Juniper.
Le operazioni di rete tradizionali richiedono spesso di decifrare log criptici e muoversi tra interfacce complesse. Con l’uso di LLM e GenAI, le soluzioni Juniper permettono ai team IT di interagire con la rete utilizzando un linguaggio naturale. In pratica, puoi fare una domanda in un inglese colloquiale e ottenere risposte chiare, proattive e immediatamente applicabili.
Pensa a un professionista IT in un grande ambiente retail, alle prese con i picchi di traffico della stagione natalizia e con interruzioni improvvise. Invece di trascorrere ore a interpretare i dati, può semplicemente chiedere: “Ci sono aree che stanno causando problemi di connettività?”. Grazie alla sua interfaccia conversazionale, l’assistente AI Marvis traduce la domanda in una diagnostica di rete precisa, identifica la causa del problema e propone azioni correttive immediate.
Molte organizzazioni sono sopraffatte non solo dalla mole di dati generati dalla rete, ma anche dalla carenza di personale qualificato per gestirli e interpretarli. L’interfaccia conversazionale offerta da Marvis AI Assistant riduce sensibilmente questo ostacolo: trasforma la gestione della rete da un labirinto tecnico a un dialogo guidato, più semplice, che riduce i tempi di inattività e alleggerisce il carico quotidiano sui team IT.
Immagina un responsabile IT ospedaliero che deve garantire il flusso continuo di dati sensibili tra reparti e gestire i servizi di telemedicina. Con la GenAI al comando, Marvis AI Assistant diventa il ponte tra la complessità dell’ambiente digitale e il linguaggio umano semplice ed essenziale che serve per mantenere l’eccellenza operativa.
La scienza dietro gli insight basati sull’esperienza: i LEM
Tra le innovazioni più dirompenti nel nostro portfolio c’è l’impiego dei LEM (Large Experience Models), che rappresentano un salto di qualità nel modo in cui prevediamo e preveniamo i problemi di rete prima che si trasformino in disservizi per gli utenti.
I LEM sono modelli avanzati di deep learning, addestrati su ampi dataset relativi alla collaborazione video, in grado di correlare l’esperienza utente in tempo reale con specifiche caratteristiche della rete. Per esempio, se gestisci la rete di un campus universitario e ricevi segnalazioni di problemi nello streaming video durante le lezioni online, un LEM è in grado di analizzare grandi volumi di dati di rete per individuare rapidamente quali elementi stanno influenzando negativamente l’esperienza utente e suggerire rimedi efficaci.
I cosiddetti SHapley Additive exPlanations (SHAP) spiegano in modo trasparente le decisioni prese dal modello. In altre parole, oltre a prevedere un problema, il LEM ti dice anche perché una determinata caratteristica di rete o un segmento specifico stanno causando un’esperienza non soddisfacente. Gli SHAP aiutano a identificare la causa principale: una VPN mal configurata, access point Wi-Fi sovraccarichi o switch sottodimensionati. Questa doppia capacità consente ai team IT di intervenire all’origine del problema, che sia una policy QoS errata in un punto vendita o una latenza della rete di un istituto che compromette la didattica a distanza.
Il valore chiave di un LEM è la sua capacità predittiva. Anticipando i problemi prima che incidano sugli utenti, i team IT possono intervenire subito, passando da un troubleshooting di tipo reattivo a una strategia proattiva. Questa capacità è particolarmente utile in ambito sanitario, dove anche un’interruzione temporanea della rete può compromettere servizi critici per i pazienti.
La rete che si ripara da sola: Marvis Actions e Marvis Minis
Immagina una rete in grado non solo di identificare i problemi, ma anche di risolverli automaticamente, creando un ambiente che si corregge e si autogestisce. È qui che entrano in gioco Marvis Actions e i Marvis Minis.
Marvis Actions è il componente self-driving di Marvis AI che individua potenziali problemi di rete attraverso una vista dedicata, chiamata “Actions”. In questo caso, i team IT non si trovano semplicemente davanti a un elenco di problemi, ma ricevono raccomandazioni chiare e prioritarie su come risolverli. Marvis Actions ha sempre una soluzione, sia per una zona con scarsa copertura Wi-Fi in un punto vendita, che per una porta switch instabile in un campus aziendale.
Per molte di queste azioni, gli amministratori di rete possono autorizzare Marvis Actions a eseguire automaticamente le correzioni. Questa modalità “self-healing” consente alla rete di risolvere autonomamente i problemi più comuni, senza necessità di intervento manuale, con un notevole risparmio di tempo e risorse e una significativa riduzione dei downtime.
Ad affiancare Marvis Actions ci sono i Marvis Minis, un gemello digitale che simula il comportamento degli utenti. Questi “utenti sintetici” testano continuamente la rete imitando le attività reali, come tentare l’accesso alla rete Wi-Fi aziendale o la connessione a un’applicazione cloud, identificando in modo proattivo eventuali criticità prima ancora che vengano segnalate dagli utenti reali.
Possiamo pensare ai Marvis Minis come a un sistema di allerta precoce della tua rete. In un ospedale molto trafficato, ad esempio, questo gemello digitale potrebbe individuare un errore di configurazione nel DHCP o nell’ARP, con il rischio di compromettere i sistemi di emergenza. In quel caso, Marvis Actions interviene proponendo o avviando direttamente le azioni correttive.
Il vantaggio del networking AI-native di Juniper
Nell’era digitale, scegliere il partner giusto è fondamentale. La costante attenzione di Juniper verso l’innovazione nel networking AI-native non ci serve solo per stare al passo con i trend tecnologici, ma per ripensare radicalmente il modo in cui funzionano le reti. Ecco perché il nostro approccio fa la differenza:
- Efficienza operativa migliorata: grazie a insight basati su AI e processi automatizzati, i team IT possono smettere di rincorrere i problemi e concentrarsi su iniziative strategiche per far crescere il business
- Semplificazione della complessità: le nostre soluzioni rendono accessibile il mondo tradizionalmente complesso della gestione delle reti, traducendo i dati tecnici in raccomandazioni chiare e attuabili
- Risoluzione proattiva dei problemi: modelli predittivi come LEM e meccanismi self-healing integrati in Marvis Actions riducono i downtime e migliorano l’esperienza utente complessiva, che si tratti di punti vendita durante gli orari di punta o istituti universitari con classi virtuali
- Sicurezza e conformità: l’automazione e il monitoraggio continuo aiutano a identificare e risolvere potenziali vulnerabilità prima che possano essere sfruttate, rafforzando una postura di sicurezza solida in tutti i settori industriali
- Sostenibilità senza compromessi: integrando la sostenibilità nella progettazione e nell’ingegneria, i chip ottimizzati, i form factor ridotti e la gestione energetica AI-native di Juniper Networks offrono un’efficienza energetica eccezionale senza compromettere le prestazioni
- Team IT potenziati: affidando le attività di routine all’automazione intelligente, i professionisti IT possono dedicarsi a iniziative di innovazione, ottimizzazione e crescita
Quando scegli Juniper, non stai semplicemente acquistando hardware e software di rete: stai investendo in un futuro in cui la tua rete è in grado di comprendere e ottimizzare sé stessa in modo intuitivo. Immagina un contesto sanitario in cui le interruzioni di rete non distolgono più l’attenzione dell’IT dalla cura dei pazienti. Oppure una catena retail in cui la rete anticipa eventuali criticità durante un flash sale, garantendo esperienze fluide ai clienti. Con il nostro approccio AI-native, tutto questo è già realtà.
Un invito verso un futuro di reti più intelligenti e sicure
Il nostro percorso verso reti intuitive e self-driving è solo all’inizio, e il potenziale per ridefinire il tuo panorama digitale è oggi realmente esteso. Se vuoi scoprire come queste innovazioni AI-native possono trasformare le tue operazioni di rete, qualunque sia il settore industriale in cui operi – sanità, retail, istruzione superiore o altro – parliamone subito.
Scopri di più su come le soluzioni di networking AI-native di Juniper stanno stabilendo nuovi standard per l’intero settore. Richiedi una demo, prenota una consulenza o contattaci per valutare insieme come adattare le nostre soluzioni alle tue esigenze specifiche. Non lasciarti sfuggire la registrazione della nostra recente presentazione al Mobility Field Day 13. Ti invito ad ascoltare anche The Q&AI Podcast, dove analizzo il potenziale trasformativo dell’AI nei diversi settori insieme a innovatori e leader di pensiero di livello mondiale.
