مدراء شبكات تكنولوجيا المعلومات ، احذروا: الذكاء الاصطناعي ليس رصاصة سحرية
انضم إلى كبار المديرين التنفيذيين في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، لمعرفة كيف يدمج القادة استثمارات الذكاء الاصطناعي ويحسنونها لتحقيق النجاح.. يتعلم أكثر
إذا كان هناك ثابت واحد في عالم التكنولوجيا ، فهو شد الحبل المستمر بين الضجيج والواقع. لقد رأيت هذا يحدث كلما ظهرت تقنية “تحويلية” جديدة إلى الساحة. مع ظهور الذكاء الاصطناعي (AI) ، يعود الأمر إلى المستقبل حيث نسأل كيف سيغير هذا التقدم الواعد إدارة الشبكة.
من الناحية النظرية ، يجب أن يغير الذكاء الاصطناعي قواعد اللعبة. ستكون فرق الشبكة قادرة على تحديد المشكلات في الوقت الفعلي والاستباق في نقاط المشاكل المحتملة قبل أن تصبح حرجة. الشيء نفسه ينطبق على تتبع أنماط حركة المرور وإدارة أداء الشبكة. النتيجة: استخدام أفضل لسعة الشبكة ، ومكالمات دعم أقل ، ومستخدمين أكثر سعادة.
ولكن قبل الاندفاع ، يجب على مديري الشبكات إلقاء نظرة فاحصة على ما يعنيه انتقال الذكاء الاصطناعي عمليًا ومحاولة فصل الضجيج عن الواقع.
قم بتقييم البنية التحتية الخاصة بك
مع تزايد التعقيد وانتشار الأجهزة بوتيرة قياسية ، أصبحت وظائف مديري الشبكات أكثر صعوبة. لا تزال ميزانيات تكنولوجيا المعلومات تتقلص ، ومع المنظمات التي تتطلع إلى تقليل الإنفاق على دعم الشبكة ، تعمل أقسام تكنولوجيا المعلومات الممتدة بمستويات ضعيفة بشكل خطير.
حدث
تحويل 2023
انضم إلينا في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، حيث سيشارك كبار المسؤولين التنفيذيين في كيفية دمج استثمارات الذكاء الاصطناعي وتحسينها لتحقيق النجاح وتجنب المزالق الشائعة.
سجل الان
هذا هو المكان الذي يمكن لفرق الشبكة استخدام الذكاء الاصطناعي فيه للخروج من الثغرة.
تُترجم القدرة على معالجة المشكلات وحلها بسرعة أكبر إلى تقليل وقت تعطل الشبكة وتحسين أداء الشبكة – كل ذلك مع خفض التكاليف الإجمالية لتكنولوجيا المعلومات. كما أنه يساعد في تقديم تجربة رائعة للعملاء مع عدد أقل من مكالمات الدعم وشكاوى أقل.
فيما يلي مثال واقعي لكيفية مساعدة الصناعة في دعم ذلك. من خلال دمج الذكاء الاصطناعي في حلول الشبكات ، يمكن لمقدمي التكنولوجيا تهيئة الظروف التي عندما يبلغ العميل عن مشكلة ما ، يأخذون لقطة للشبكة بأكملها ويقومون بتشغيل البيانات من خلال محرك تعليمي لمعرفة ما حدث.
يضمن استخدام محرك AI / ML الذي يتعلم من المشكلات التي تظهر على شبكات العملاء الأخرى عدم تكرار المشكلات بمجرد رؤيتها في أي مكان آخر. يعد هذا توفيرًا كبيرًا للوقت حيث يمكن أن تظهر المشكلات في أي مكان. قد يكون هناك خلل متصل بأحمال البرامج على نقطة وصول. أو ربما يكون في الشبكة الداعمة. ولكن بمساعدة الذكاء الاصطناعي ، يمكن للمؤسسة الآن الحصول على صورة دقيقة لما يحدث في جزء صغير من الوقت الذي كانت تستغرقه سابقًا لاستكشاف المشكلة وإصلاحها.
افتح البيانات الضخمة
سيكون الذكاء الاصطناعي مفيدًا بشكل خاص عندما يتعلق الأمر بتحليل الكم الهائل من قياس العميل عن بُعد الناتج عن البنية التحتية للشبكة. في الماضي ، كانت الطريقة الوحيدة لاستخراج المعلومات من كل هذه البيانات هي بمساعدة خبراء (ذوي رواتب عالية) يعرفون طريقهم للتغلب على تقنيات الشبكات المختلفة. ومع ذلك ، إذا لم تتمكن الشركة من توفير الموظفين المناسبين ، فإن هذه المجموعة من البيانات القيمة تظل غير مستغلة إلى حد كبير. يتم تضخيم هذا بشكل خاص عندما ينشر العملاء حلول الشبكة من بائعين مختلفين ، مما يمنع رؤية واحدة في الشبكة.
بمساعدة أدوات الذكاء الاصطناعي ، يمكن للمؤسسات الآن حل مشكلة البيانات الضخمة هذه والحصول على الأفكار التي يحتاجونها لمعالجة الأسئلة التي تواجه أقسام تكنولوجيا المعلومات ، بما في ذلك:
- ما هي المواقع والعملاء الذين يواجهون تجربة شبكة سيئة؟
- ما هي الأسباب الجذرية لضعف الأداء؟
- ما هي المواقع التي تعمل بكامل طاقتها ، وما هي تغييرات الشبكة المطلوبة لتحسين الوضع؟
- هل يمكن فحص الشبكة تلقائيًا بشكل مستمر للحفاظ على وضع أمان جيد للشبكة؟
- هل تقدم أجهزة إنترنت الأشياء ثغرات أمنية؟
- هل تعمل خدمات الشبكة بشكل جيد خلال أوقات الذروة في شبكتي؟
لا تتورط في الضجيج
ليس هناك شك في أن الذكاء الاصطناعي أصبح أكثر صلة بإدارة الشبكة طوال الوقت. ومع زيادة قوة المعالجة ، ستستمر التكنولوجيا في التحسن. لكن كن ذكيا بشأن كيفية استخدامه. لا تتجاهل حقيقة أن الذكاء الاصطناعي ليس شيئًا يجب تطبيقه بشكل عشوائي.
من الأفضل ترك بعض المهام العادية واليدوية آلية. على سبيل المثال ، لا تحتاج إلى الذكاء الاصطناعي لإصدار تصحيحات الشبكة. لهذا السبب أعتقد أنه لا يمكن أو يجب تسليم كل شيء إلى الذكاء الاصطناعي ، والذي يمكن أن يصبح باهظ الثمن عند نشر هذه الأنواع من الحلول.
ركز على حالة الاستخدام الخاصة بك. ما مشكلة العمل التي تحاول حلها؟ قد يبدو هذا بدائيًا ، لكن في كثير من الأحيان يتم تجاهل هذا السؤال الأساسي.
ثانيًا: هل يناسب اقتصادياتك؟ يجب على كل شركة الالتزام بالميزانية. تأكد من أن أي نشر للذكاء الاصطناعي لا يضر البنك.
ثالثًا ، اختبرها للتأكد من أن الشبكة التي نشرتها تحقق النتائج المرجوة حقًا. هل يساعدك في حل مشكلة العمل؟ كيف تفعل ذلك؟ وهل تعمل بشكل موثوق؟
اختر عمليا ، وليس على أساس الضجيج
هناك عدد من الأدوات هناك. بعضها مدعوم بالذكاء الاصطناعي ، والبعض الآخر ليس كذلك. لا تتورط في الضجيج. بدلاً من ذلك ، تأكد من اختيار العناصر التي تحل لك مشكلة. خلاف ذلك ، فإن نفقاتك ستزيد أضعافا مضاعفة.
الأهم من ذلك كله ، ضع في اعتبارك أن هذا التحول في الذكاء الاصطناعي لن يحدث بين عشية وضحاها. طوال مسيرتي المهنية ، رأيت هذا يحدث كل بضع سنوات حيث تقوم الأسواق بفرز التوازن المناسب بين الحماس والثقة المفرطة في التكنولوجيا الجديدة. كل هذا مثير ، لكن خطط لزيادة رحلتك.
عندما يبدأ الذكاء الاصطناعي في اكتساب المزيد من الثقة ويحدث المزيد من الأتمتة في الشبكة ، يمكنك بناء قدراتك وفقًا لذلك. هذه رحلة ستستغرق وقتًا وسيؤتي صبرك ثمارها. لذا ، خذها خطوة بخطوة.
Rad Sethuraman هو نائب الرئيس لإدارة المنتجات في Cambium Networks.
صانعي القرار
مرحبًا بك في مجتمع VentureBeat!
DataDecisionMakers هو المكان الذي يمكن للخبراء ، بما في ذلك الأشخاص التقنيين الذين يقومون بعمل البيانات ، مشاركة الأفكار والابتكارات المتعلقة بالبيانات.
إذا كنت تريد أن تقرأ عن الأفكار المتطورة والمعلومات المحدثة ، وأفضل الممارسات ، ومستقبل البيانات وتكنولوجيا البيانات ، انضم إلينا في DataDecisionMakers.
يمكنك حتى التفكير في المساهمة بمقال خاص بك!
قراءة المزيد من DataDecisionMakers
