L’intelligenza artificiale (AI) è in circolazione da un po’, essendo stata trasformata per la prima volta in un campo di studio nel 1959 presso il Dartmouth College (un cliente Juniper Mist). Eppure negli ultimi mesi, l’interesse per l’intelligenza artificiale si è espanso notevolmente con l’introduzione di ChatGPT e dei modelli linguistici di grandi dimensioni (Large Language Models, LLM).
Sebbene i LLM rappresentino un enorme passo avanti nel campo dell’AI, è pericoloso presumere che sostituiscano la necessità di assistenti di rete virtuali basati sull’AI esistenti come Marvis. Sì, un’interfaccia conversazionale generativa li rende estremamente facili da usare e straordinariamente dettagliati nelle risposte. Tuttavia, le loro risposte si basano sui dati acquisiti durante uno snapshot nel tempo specifico e possono essere facilmente influenzati per fornire risposte errate. Ciò li rende attualmente inadatti per la comprensione e la risoluzione dei problemi in tempo reale.
Lo scenario migliore è quello in cui i LLM vengono usati per aumentare le capacità conversazionali di un assistente di rete virtuale (VNA) esistente. Ed è esattamente ciò che ha annunciato oggi Juniper al Mobility Field Day 9.
L’interfaccia LLM di Marvis menziona anche le risorse per ulteriori informazioni, oltre alle risorse in inglese. Ciò consente agli amministratori IT di ottenere le informazioni necessarie con un tasso di risposta quasi immediato, garantendo la migliore esperienza utente possibile. Ecco alcuni esempi concreti:
Integrazione di dati di terze parti da Zoom: Marvis apprende da più esperienze utente!
Juniper ha inoltre annunciato un’altra rivoluzionaria funzionalità di Marvis, progettata per risolvere un problema molto comune in molte reti aziendali: le esperienze negative di videoconferenza. Troppo spesso è difficile determinare la causa radice delle chiamate interrotte o pixelate. Si tratta di un’interferenza Wi-Fi? Latenza WAN? Elevato utilizzo della CPU su un notebook? O è l’applicazione stessa?
Marvis ora si integra con Zoom per risolvere questa situazione. Più nello specifico, Marvis estrae i dati dal client Zoom e dal cloud Zoom e li correla con informazioni specifiche della rete per determinare la causa radice di un’esperienza video negativa. Inoltre, Marvis apprende quali sono le cause delle esperienze Zoom negative nel tempo, consentendo di comprendere le tendenze e identificare le anomalie per l’identificazione (e la correzione) proattiva e predittiva delle cause radice. Ciò offre ai team IT un vantaggio competitivo nella riduzione del tempo medio di riparazione (MTTR, Mean Time To Repair) dei problemi di Zoom e, in molti casi, consente di ridurre completamente i ticket di assistenza di Zoom.
Le informazioni dettagliate di Zoom possono essere raccolte usando l’interfaccia conversazionale di Marvis. Ad esempio, come mostrato di seguito, gli utenti possono chiedere a Marvis di elencare tutti gli utenti di Zoom e di risolvere i problemi di una specifica sessione di Zoom. Grazie a questa integrazione, garantire la fluidità e l’efficacia delle videochiamate non è mai stato così semplice.
Juniper espande costantemente Marvis per sfruttare nuovi strumenti di data science e origini dati per offrire le migliori esperienze per l’utente e l’operatore. LLM e Zoom sono gli ultimi di una lunga storia di progressi del VNA, risalenti al primo lancio di Marvis nel 2018. Per quanto riguarda l’utilizzo di AIOps per l’automazione, la conoscenza approfondita e la garanzia di qualità da client a cloud, Marvis continua a definire lo standard nel settore del networking.
Risorse aggiuntive:
- Blog: Access Assurance
- Pagina prodotto di Marvis
- Datasheet di Marvis
- Pagina prodotto di AP24
- Datasheet di AP24
P.S. Non siamo maghi. Non siamo neanche ciarlatani dell’AI. Dai un’occhiata dietro le quinte per scoprire come l’AI diventa realtà.
Dichiarazione d’intenti sui prodotti
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