AI dringt in hoog tempo door in elk aspect van ons leven: ChatGPT helpt ons bij het schrijven van e-mails, zelfrijdende taxi’s brengen ons van het vliegveld naar huis en nu wint met AI gegenereerde muziek ook al Grammy Awards. Hoewel AI onmiskenbaar een positieve impact heeft op de wereld, schuilt in deze vaak moeilijk te begrijpen technologie ook een enorm risico op hypes en grootspraak.
Tegenwoordig worden we overal geconfronteerd met producten en services die zogenaamd “AI-aangedreven” of “AI-gestuurd” zijn. En dat geldt ook voor netwerken. De trieste werkelijkheid is dat deze termen zo vaak worden gebruikt dat het nu moeilijk is om echte AI-innovatie te onderscheiden van wat wij bij Juniper ‘AI washing’ noemen.
Natuurlijk zie ik de marketingwaarde van AI washing ook wel. Toen ik vroeger bij Mist Systems werkte, voordat AIOps alom aanwezig was, bestond mijn werk grotendeels uit zorgen dat we het magische acroniem ‘AI’ in al onze content gebruikten, overal waar dat maar mogelijk was. Het hielp dat Mist AI echte AI was, en eerlijk gezegd was dat een van onze belangrijkste onderscheidende kenmerken. Maar de waarden van de marketingstrategie mogen niet worden onderschat.
Bij Juniper is Mist AI nog steeds een van onze belangrijkste onderscheidende kenmerken. Maar tegenwoordig richt ik me niet meer op het gebruik van AI als een flitsende marketingterm, maar help ik de IT-teams van klanten om de AI-ruis te negeren en de tastbare, meetbare voordelen te ervaren van het AI-native netwerkplatform van Juniper.
Laten we de belangrijkste, functionele verschillen op een rijtje zetten, met aan de ene kant een aantal van onze concurrenten die aan AI washing doen, en aan de andere kant de eenvoud, productiviteit en prestaties van echte AI-native netwerken.
Feiten van fictie scheiden als het gaat om AI
Niet alle AI is gelijkwaardig. Sommige oplossingen krijgen het stempel AI zonder echte, bruikbare intelligentie te leveren en dienen alleen om uw budget op te slokken en uw klanten teleur te stellen. Andere oplossingen bieden een nieuwe wereld aan uitzonderlijke netwerkervaringen voor zowel gebruikers als operators, met tot wel 90% minder probleemmeldingen en 85% lagere OpEx (soms zelf nog lager). Maar hoe kiest u de juiste? Om de AI-hype te onderscheiden van de AI-native werkelijkheid, moedig ik u aan uzelf een aantal eenvoudige vragen te stellen:
- Is de AI transparant? Biedt de leverancier Explainable AI? Kan deze laten zien hoe de AI voortdurend verbetert na verloop van tijd? U kunt niet zomaar vertrouwen op iets wat u niet kunt zien.
- Hebben ze betrouwbare data? En hoelang verzamelen ze die data al? Uiteindelijk is zelfs de beste AI-applicatie slechts een leeg omhulsel als deze niet wordt voorzien van de juiste data.
- Gebruikt de leverancier diens eigen AI? Als uw leverancier diens eigen AI-oplossing niet vertrouwt en niet intern gebruikt, waarom zou u dat dan wel doen? Hint: doe dat dus niet. Spoiler: wij doen dat wel.
- Waar is het bewijs? Echte AI wordt beoordeeld op resultaten, niet op marketingjargon. U kunt niet het risico lopen iemands AI-proefkonijn te zijn. Zoek naar beproefde, bewezen oplossingen waarop u kunt vertrouwen.
Vertrouwen opbouwen op basis van transparantie
Vertrouwen vormt de basis voor de ingebruikname van AI in elke onderneming en dat begint bij volledige transparantie. Bij Juniper toont onze explainable AI trots de logica achter onze AI-modellen. We houden ons aan core innovatieprincipes die onze AI inclusief, weloverwogen, veilig en doelgericht maken. Daarbij zijn we open over welke gegevens er worden verzameld, hoe deze worden gebruikt en hoe ze worden beveiligd.
Door middel van closed-loop feedback en reinforced learning wordt de effectiviteit van onze AI continu verbeterd. Met meer dan 10 jaar aan AI-ontwikkeling en -training hebben we diepgaande expertise opgebouwd binnen dit domein en kunnen we goed bepalen welke data het belangrijkst zijn. Bovendien zijn we een van de weinige leveranciers die een microservice-cloudarchitectuur bieden voor snelle verwerking en ongeëvenaarde inzichten.
Het belangrijkst is dat we doen wat we zeggen. Juniper is de ENIGE netwerkleverancier die actief gebruikmaakt van diens eigen AIOps voor klantondersteuning. Lees die laatste zin nog eens. Ons klantsuccesteam vertrouwt elke dag weer op dezelfde AI-inzichten die we onze klanten ook bieden. Sinds het eerste uur werken onze teams voor datawetenschap en klantsucces samen aan gemeenschappelijke netwerkuitdagingen en de ontwikkeling van AI-tools waarmee problemen snel kunnen worden opgespoord en opgelost zonder menselijke tussenkomst.
Vertrouwd raken met AI
Zodra u voldoende vertrouwen hebt in AI, is de volgende stap om deze daadwerkelijk te gaan gebruiken. Hoe meer u merkt dat AI echte resultaten oplevert, hoe meer u de technologie zult omarmen en vertrouwen om uw efficiëntie, productiviteit en omzet te verhogen.
Laten we er geen doekjes om winden: AI is slechts zo waardevol als de resultaten die deze oplevert. Een echte AI-native netwerkoplossing moet in kwantitatieve zin inefficiënties verminderen, de productiviteit verhogen en de gebruikerservaringen verbeteren. Veel van onze klanten beschouwen Mist AI en Marvis als een virtuele uitbreiding van hun IT-teams. Ze vertrouwen erop dat de technologie consistent problemen opspoort die mensen over het hoofd zien. Hierdoor krijgen ze diepere inzichten, kunnen ze hun IT-activiteiten efficiënter uitvoeren en kunnen ze netwerkproblemen identificeren en oplossen voordat deze de gebruikerservaring negatief beïnvloeden.
- De stad Parkland Florida, Halfords, Mass Amherst en ServiceNow zagen allemaal een afname van 90% (of meer) in netwerkgerelateerde probleemtickets
- CitizenM Hotels en de stad Philadelphia kunnen op efficiënte wijze uitgebreide netwerken beheren die optimale prestaties leveren met een minimaal aantal IT-medewerkers.
- Dartmouth College vertrouwt op Marvis om tijd te besparen, downtime te voorkomen en de gebruikerservaring te verbeteren, zoals beschreven in deze blogpost
Een sceptische houding is gezond. Daarom moedigen we klanten aan om onze AI zelf te testen en te beoordelen. Leer van echte gebruikssituaties en begin met een proof of concept. Valideer de prestaties en functionaliteit van uw AI-modellen in ons Ops4AI Lab. Zoals ik eerder al zei: zien is geloven. Laat ons het bewijzen.
Vooruitkijken: de toekomst van netwerken is zelfsturing
De langetermijnvisie voor AI in netwerken is niet alleen maar augmented IT met beperkte automatisering, maar volledig autonoom netwerkbeheer en -optimalisatie. En Juniper leidt dit traject naar een Zelfsturend netwerk™. Met meer dan tien jaar aan AI-ervaring en de meest geavanceerde AI-mogelijkheden in de sector zijn we hard op weg naar een volledig zelfdetecterend, zelfherstellend en zelfconfigurerend netwerk. Uiteindelijk zal dit uw IT-team verlossen van de werklast die netwerkbeheer met zich meebrengt, zodat het team zich kan richten op meer strategische activiteiten.
Bent u klaar om de AI-ruis te doorbreken en zelf te ontdekken hoe echte AI-native eruitziet? Bezoek ons bij AI-Native NOW: Ontdek het Zelfsturende netwerk en ervaar de vijf trajectfasen die gepaard gaan met het realiseren van een volledig autonoom netwerk, en zie hoe Juniper vandaag de dag echte waarde levert aan onze toonaangevende klanten.
