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Sábado, Noviembre 11, 2017 - 14:35

Para 2020, la consultora IDC estima que el mercado de la Inteligencia Artificial obtenga un valor de 47.000 millones de dólares a nivel global. La IA se ha convertido en una palabra de moda, y lo que una vez se realizó solo en las películas de ciencia ficción, ahora es una realidad floreciente en los procesos de TI.

De hecho, el año pasado, la Casa Blanca (USA) alentó a las agencias federales a explorar todas las posibilidades que IA podía ofrecer, y la Administración de Servicios Generales (GSA) lanzó programas para permitir la adopción federal de IA.

Además, un estudio reciente de Deloitte descubrió que la Inteligencia Artificial podría ahorrar al gobierno de Estados Unidos 1.200 millones de horas, 41.100 millones de dólares anuales y aumentar la velocidad de entrega de la misión al automatizar los procesos.

Sin embargo, antes de que el gobierno pueda aprovechar los avances como la IA hoy, las agencias deben dar algunos pasos clave. Un área donde Extreme Networks ha implementado cambios fundamentales para dar paso a la tecnología de Inteligencia Artificial es la red.

Es por ello que Rubén Sánchez, director regional Latam, Extreme Networks, explicó cómo las organizaciones pueden comenzar a desarrollar su tecnología de red para aprovechar las capacidades de IA en el futuro cercano.

 Automatización

La automatización de la red es un paso significativo hacia la Inteligencia Artificial que puede proporcionar una mejor entrega de la misión en la actualidad. Aprovechando las capacidades de automatización dentro de la red, se pueden lograr eficiencias inmediatas. Los procesos automatizados brindan a los profesionales de TI el tiempo necesario para enfocarse de manera proactiva en otros esfuerzos clave como mejorar la ciberseguridad y los entregables de la misión, en lugar de focalizarse en los eventos cotidianos de "reparación de fallas".

La automatización de la red mejora la eficiencia operativa en toda la empresa y puede abordar las preocupaciones actuales sobre el gasto de mantenimiento de TI que restringen la mayoría de los presupuestos.

Visibilidad

A medida que se expande el volumen, la velocidad y la variedad de datos en la red, la visibilidad integral del estado operacional y el tipo de tráfico dentro de la red se vuelve crítico. La visibilidad generalizada de la red permite a las organizaciones identificar rápidamente los problemas, acelerar el tiempo medio de remediación y mejorar los niveles generales de servicio.

La visibilidad en la red también es necesaria para permitir una automatización más inteligente. Para que la automatización sea "inteligente", los flujos de trabajo deben generarse estratégicamente en función del conjunto único de necesidades de una organización. La automatización no debe enfocarse desde una perspectiva única para todos. Por el contrario, la visibilidad de los problemas y procesos comunes garantizará que la automatización se adapte a los eventos comunes de la organización y, por lo tanto, es de naturaleza eficiente y se aplica a las funciones que son más rentables.

Aprendizaje automático

Con el crecimiento exponencial de datos que se espera que aumente año tras año, es esencial que las organizaciones usen lo que tienen a su favor. Aquí es donde no solo se necesita automatización y visibilidad, sino también donde el aprendizaje automático (Machine Learning - ML) entra en juego.

Aprovechar el ML es un paso que las organizaciones pueden tomar para que su TI pueda aprender y adaptarse en consecuencia.

A través de ML, la TI tiene la capacidad de mantener un registro y reconocer diferentes tipos de eventos de red, como fallas, congestiones, diversas anomalías de seguridad y otros problemas, y luego crear modelos para pronosticar dónde aplicar recursos u otras acciones.

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