A IA está se infiltrando rapidamente em todos os aspectos de nossas vidas: o ChatGPT nos ajuda a redigir nossos e-mails, táxis autônomos nos dão carona do aeroporto para casa e agora temos músicas geradas por IA vencedoras de prêmios Grammy. De fato, não se pode negar o impacto positivo da IA no mundo, mas essa tecnologia muitas vezes incompreendida também traz em si um enorme potencial para mentiras e exageros.
Para onde quer que olhemos hoje em dia, vemos um produto ou serviço supostamente “gerado por IA” ou “com tecnologia de IA”. E com as redes, isso não é diferente. A triste realidade é que esses termos têm sido usados de maneira tão exagerada, que acabou ficando difícil separar a verdadeira inovação em IA daquilo que nós aqui na Juniper chamamos de “lavagem de IA”.
E veja bem, eu compreendo o valor de marketing que o termo “lavagem de IA” representa. Antigamente, quando eu trabalhava no Mist Systems, antes da onipresença da AIOps, grande parte do meu trabalho consistia em garantir que a sigla mágica “IA” fosse usada em todos os nossos conteúdos, sempre que possível. O fato de a Mist AI ser realmente uma IA era bastante favorável, e para ser sincero, esse era um dos nossos principais diferenciais. Mas o valor da estratégia de marketing não deve ser subestimado.
Na Juniper, a Mist AI continua sendo um dos nossos principais diferenciais. Mas, agora, meu foco não está mais em usar o termo IA como um chamariz de marketing, mas sim em ajudar as equipes de TI dos clientes a eliminarem os ruídos da IA e terem acesso real aos benefícios quantificáveis e tangíveis da Plataforma AI-Native Networking.
Por isso, quero detalhar as diferenças funcionais críticas entre alguns dos nossos concorrentes que passaram por uma lavagem de IA e a simplicidade, a produtividade e o desempenho que uma verdadeira plataforma AI-Native Networking pode oferecer.
Distinguindo entre fato e realidade sobre a IA
Nem todas as IAs são iguais. Algumas soluções levam a fama, mas não oferecem uma verdadeira inteligência acionável, e existem somente para acabar com o seu orçamento e decepcionar seus clientes e outras partes interessadas. Outras soluções representam um novo universo de experiências de rede excepcionais, tanto para usuários quanto para operadores, com diminuição da quantidade de tíquetes de incidente (“trouble tickets”) de até 90% (às vezes, até mais do que isso) e redução de 85% das despesas operacionais (OpEx). Mas como diferenciá-las? Para distinguir entre os exageros da IA e a realidade da AI-Native, minha sugestão é que você se pergunte estas questões:
- A IA é transparente? O fornecedor tem IA explicável? Ele consegue demonstrar como a IA é aprimorada com o tempo? Não dá para confiar naquilo que não conseguimos ver.
- O fornecedor conta com bons dados? E por quanto tempo esses dados vêm sendo coletados? Em essência, até mesmo o melhor aplicativo de IA é apenas uma concha vazia de potencial se não tiver os dados certos para alimentá-lo.
- O fornecedor utiliza sua própria IA? Se o seu fornecedor não confia em suas próprias soluções de IA e não as usa internamente, por que você deveria? Dica: você não deveria. Alerta de spoiler: Nós confiamos na nossa IA e a usamos internamente.
- É possível comprovar? A verdadeira IA é mensurada por meio de resultados, não por meio de jargões de marketing. Você não pode correr o risco de ser a cobaia da IA de alguém. Procure soluções testadas e comprovadas, nas quais você possa confiar.
Fortalecendo a confiança por meio de transparência
A confiança é a base da adoção da IA para qualquer empresa, e isso começa com transparência total. Na Juniper, nossa IA explicável tem o orgulho de poder demonstrar a lógica por trás de seus modelos de IA. Seguimos princípios de inovação centrais que fazem com que nossa IA seja inclusiva, intencional, segura e motivada por uma missão. Além disso, oferecemos clareza quanto aos dados que coletamos e à forma como esses dados são usados e protegidos.
Por meio de feedback de loop fechado e aprendizado reforçado, nossa IA está sempre melhorando sua eficácia com o passar do tempo. Com mais de 10 anos de desenvolvimento e treinamento de IA, construímos profundo conhecimento no assunto para determinar quais são os dados mais relevantes. E somos um dos únicos fornecedores a oferecer uma arquitetura de nuvem de microsserviços para processamento rápido e insights jamais vistos antes.
Mas, sobretudo, nossas ações condizem com nossas palavras. A Juniper é o ÚNICO fornecedor de redes que utiliza ativamente seus próprios AIOps no suporte ao cliente. Sim, é isso mesmo que você acabou de ler. Nossa equipe de sucesso do cliente utiliza diariamente os mesmos insights de IA que fornecemos aos nossos clientes. Nossas equipes de ciência de dados e sucesso do cliente sempre trabalharam juntas, desde o começo, desvendando os desafios mais comuns das redes e desenvolvendo colaborativamente ferramentas de IA que consigam detectar e solucionar problemas com rapidez sem intervenção humana.
Acostumando-se com o uso da IA
Quando a confiança na IA já está estabelecida, o próximo passo é conseguir aplicá-la de maneira confortável. Quanto mais você vivenciar a IA fornecendo resultados realísticos, mais você vai querer utilizar essa tecnologia e contar com ela para expandir sua eficiência, produtividade e valor.
E vamos ser bem claros: o real valor da IA depende dos resultados que ela fornece. Uma solução de AI-Native Networking real deve reduzir as ineficiências, aumentar a produtividade e aprimorar as experiências do usuário, quantitativamente. Muitos dos nossos clientes enxergam a Mist AI e o Marvis como extensões virtuais das suas equipes de TI. Eles passaram a confiar que nossa tecnologia detecta consistentemente problemas que os humanos não detectam, fornecendo insights mais profundos, tornando suas operações de TI mais eficientes e identificando e resolvendo problemas de rede antes que afetem as experiências do usuário.
- Cidade de Parkland (Flórida/USA), Halfords, UMass Amherst e ServiceNow : todos esses clientes afirmaram ter alcançado uma redução de 90% (ou mais) nos tíquetes de incidentes relacionados às redes.
- O CitizenM Hotels e a Cidade de Filadélfia conseguem gerenciar com eficiência redes expansivas que apresentam desempenho ideal com o mínimo de funcionários de TI.
- O Dartmouth College conta com o Marvis para economizar tempo, evitar inatividade e aprimorar as experiências dos usuários, conforme detalhado nesta publicação do blog.
O ceticismo é positivo. É por isso que incentivamos os clientes a testarem e conferirem nossa IA por si próprios. Aprenda com casos de uso do mundo real e comece com uma prova de conceito. Valide o desempenho e a funcionalidade dos nossos modelos de IA no nosso Ops4AI Lab. Afinal de contas, como já falamos, é preciso ver para crer. E nós podemos mostrar para você.
O que podemos esperar: o futuro das redes está na autonomia
A visão de longo prazo da IA nas redes não se resume à TI aumentada, com pontos de automação limitados, mas tem a ver com o gerenciamento e a otimização das redes totalmente autônomas. A Juniper ocupa posição de liderança nessa jornada rumo a uma Self-Driving Network™. Com mais de uma década de experiência em IA e com os mais avançados recursos de IA do setor, estamos no caminho certo para uma rede totalmente autônoma em termos de detecção, reparação e configuração. Em última instância, essa rede tirará das costas da sua equipe de TI as preocupações com rede e possibilitará que ela se concentre em iniciativas mais estratégicas.
Que tal eliminar os ruídos da IA e conhecer em primeira mão o que são os recursos nativos de IA? Participe conosco do AI-Native NOW: Journey to the Self-Driving Network (Jornada rumo à Self-Driving Netword) para vivenciar os cinco estágios da jornada necessários para se alcançar uma rede totalmente autônoma, e saber como a Juniper vem entregando valor real aos nossos clientes líderes do setor atualmente.
