5 formas en que AIOps está impulsando mejores redes minoristas

Como las innovaciones en inteligencia artificial (IA) dominan las noticias, probablemente ya haya escuchado cómo la IA para operaciones de TI (AIOps, por sus siglas en inglés) está destinada a revolucionar casi todo. Lo siguiente que debería estar en su radar es algo llamado AI Networking, que será particularmente relevante para los responsables de redes inalámbricas, cableadas o de área amplia (WAN).

Antes de explorar esta nueva faceta de la innovación en IA, retrocedamos un paso. Revisar algunas definiciones para comprender mejor las características clave de una solución de IA eficaz y le dará claridad sobre cómo la IA, el aprendizaje automático (ML) y la automatización pueden ayudar a su organización minorista.

¿Qué puede hacer AIOps por su equipo de TI?

AIOps, término acuñado por Gartner, es una solución que usa Big Data y ML para automatizar procesos de operaciones de TI, como detección de anomalías y determinación de causalidad. Es como DevOps en el sentido de que consolida la gestión del servicio y rendimiento, combinándola con la automatización para ofrecer conocimientos continuos que habiliten su mejora.

Entonces, ¿dónde encajan en la ecuación los servicios de redes, almacenamiento y soporte? Gartner aclaró estos roles en un nuevo término: AI Networking. Subconjunto de AIOps, AI Networking es considerado un modo más eficiente de gestionar las operaciones de red de Día 2: la fase posterior al diseño e implementación, cuando su equipo analiza y optimiza el sistema de red moderno.

Para reiterar, AIOps se refiere a la infraestructura más amplia administrada por sus equipos de información y operaciones (I&O). AI Networking, por otro lado, se encuentra dentro de la infraestructura más amplia, pero es específica para funcionar con sus redes cableadas, inalámbricas y WAN. AIOps –y más específicamente AI Networking– le proporciona automatización inteligente, para que pueda ver y responder rápidamente a los problemas de conectividad, o incluso evitar interrupciones en la red. Dado el gran volumen de servicios basados en nube, usuarios digitales y dispositivos IoT en las distintas ubicaciones que su red minorista soporta, AI Networking le permite manejar este trabajo mucho más rápido de lo que es humanamente posible.

Casos de uso para AI Networking

Las soluciones inteligentes impulsadas por la IA ya están ayudando a los profesionales de TI, a resolver los mayores retos de las redes minoristas en la actualidad. A continuación, enumeramos algunos ejemplos de casos de uso empresariales. 

• Gestión remota de múltiples tiendas. Hoy en día, es habitual ver equipos de TI centralizados gestionando ubicaciones dispersas. Teniendo esto en cuenta, las funciones de AI Networking brindan visibilidad casi en tiempo real de la actividad de red dondequiera que ésta se lleve a cabo. Ello incluye determinar qué dispositivos están conectados a las redes, identificar sitios que tienen problemas con LAN o WAN, y recopilar automáticamente registros de datos esenciales. Los equipos también reciben alertas impulsadas por IA que les ayudan a clasificar los tópicos de resolución de problemas más urgentes.

• Identificación precisa de temas. De la misma forma en que los modelos de ML están diseñados para señalar patrones de comportamiento y sus desviaciones, los conocimientos y alertas de AI Networking le ayudarán a descubrir problemas de gateways inalámbricos, cableados y WAN que las herramientas tradicionales no ven. Por ejemplo, AI Networking puede ayudarle a ver la diferencia entre un dispositivo que se comporta mal por una falla de hardware o si es algo intermitente que una actualización de firmware podría resolver.

• Mejora en el trayecto de los usuarios. Los clientes modernos no sólo buscan productos que satisfagan sus necesidades; también exigen experiencias de alta calidad en las tiendas. Subsecuentemente, las áreas de TI deben hallar formas de ofrecer un acceso excepcional, tanto a visitantes como a empleados, en un entorno en el que la experiencia tecnológica suele ser escasa, y la resolución de problemas en sitio puede resultar difícil. Las funciones más avanzadas de AI Networking abordan este desafío recomendando cómo aumentar el rendimiento de la red, sin actualizaciones costosas, y cumpliendo al mismo tiempo con las expectativas operativas y las experiencias de los clientes.

Consideraciones para elegir soluciones impulsadas por IA

Aunque cada solución de AIOps permite automatizar la eficiencia hasta cierto punto, algunas soluciones ofrecen significativamente más capacidades que otras. Las opciones más innovadoras cubren las tareas de Día 0 y Día 1, así como las responsabilidades de Día 2. Para encontrar una solución que aborde de manera integral sus necesidades de redes minoristas, debe tener en cuenta estos atributos:

1. Ser intuitiva y eficaz. Además de un panel optimizado, otras características de una solución AIOps innovadora incluyen búsqueda en lenguaje natural integrada, para ayudarle con las actividades básicas de Día 0, como configurar un identificador de set de servicio (SSID) o una red de invitados. Para necesidades más avanzadas, las mejores soluciones le permiten aprovechar capacidades como establecer automáticamente una base de rendimiento y comportamiento de cada una de sus ubicaciones sin ninguna configuración manual de las expectativas de nivel de servicio. ¿Qué significa esto? En pocas palabras, que debe buscar una solución que aumente los esfuerzos de todo su equipo, desde los miembros más antiguos hasta los más nuevos.

2. Capacidad para detectar anomalías de comportamiento. El cambio de conducta es señal clara de una falla inminente en el dispositivo o una violación de seguridad. Por ello, debe buscar una solución de AI Networking en la que tanto la IA como el ML están entrenados con datos de miles de implementaciones y millones de dispositivos y endpoints, junto con tecnologia de clustering que le ayuda a diferenciar cada ubicación por tamaño, cantidad de dispositivos de red utilizados y cuántos clientes se conectan a diario. Al combinar datos extremos con la información interna que generan sus ubicaciones, una herramienta avanzada de AI Networking ofrece información precisa para clasificar anomalías de comportamiento.

3. Generación de conocimientos prácticos. En el mejor de los casos, AI Networking debería ir más allá de los cálculos numéricos básicos y la elaboración de listas de problemas para resolver u optimizar oportunidades. Las soluciones AIOps más avanzadas presentan sus hallazgos como recomendaciones prácticas. Dichas sugerencias podrían variar desde cambiar la configuración de access points (APs) Wi-Fi de una ubicación para reducir el consumo de energía, hasta reemplazar un cable entre un AP específico y un interruptor para eliminar la fuente de problemas de intermitencia inalámbrica. Información práctica como ésta le ayudará a eliminar la resolución manual de temas, las conjeturas y las largas tareas forenses.

4. Enfoque Zero Trust. Las mejores soluciones usan métodos AIOps y AI Networking en toda su red para maximizar la eficiencia, y esto incluye mejorar la seguridad. Las funciones Zero Trust (confianza cero) impulsadas por IA le brindan información precisa del cliente y visibilidad sobre a qué aplicaciones acceden dispositivos IoT o invitados, y si éstos muestran cambios de conducta. Por ejemplo, si un terminal punto de venta (PoS) parece mostrar un comportamiento itinerante, o empieza a comunicarse con recursos desconocidos, una solución “best-in-class” de AI Networking podría marcar esto como una anomalía de conducta, para identificar rápidamente el origen de algún problema.

5. IA integrada en la arquitectura de red. Además de un enfoque completo, las soluciones de IA más inteligentes provienen de proveedores de redes que integran AI Networking en su arquitectura general, desde dispositivos de red hasta plataformas de administración. De esta manera, el proveedor reduce los costos de adquisición y mantenimiento, minimiza las tareas de configuración manual y disminuye el tiempo necesario para desarrollar competencias en toda su organización. Como regla general, es más probable que las soluciones estrechamente integradas provean información de mayor valor sin costo adicional.

Al pensar en una solución de red adecuada, se debe explorar cómo la IA desempeña un papel en ella. Actualmente, las redes siempre activas son una ventaja competitiva en el panorama minorista, por lo que es importante considerar cómo AIOps puede brindar información útil, ayudarlo a automatizar tareas para liberar recursos de TI para proyectos de mayor valor y proporcionarle la capacidad, para mejorar los resultados competitivos y de negocio en general.