Inteligencia artificial para redes: ¿Qué es y por qué son tecnologías clave?
Podemos definir a la Inteligencia Artificial (IA) como un software que realiza una tarea similar a un humano experto en el tema, por esta razón se usa la palabra “artificial”. En TI, la inteligencia artificial para redes es aquella que permite reducir la complejidad para el crecimiento de estas.
Con el creciente número de dispositivos, datos y personas conectadas, administrar la infraestructura de TI es más complejo. Aunado a esto, la mayoría de los presupuestos para TI son fijos o reducidos. Por lo tanto, las organizaciones requieren una mejor manera de administrar esta complejidad y, para ello, buscan la ayuda de la inteligencia artificial para redes.
Tecnologías clave de IA
Para que la inteligencia artificial para redes pueda ser exitosa, requiere de Machine Learning (ML o aprendizaje automático en español). El ML, emplea el uso de algoritmos para analizar datos, aprender de ellos y poder realizar predicciones sin la necesidad de instrucciones explícitas.
El ML ha evolucionado a modelos estructurados más complejos gracias a las mejoras en las capacidades de procesamiento y almacenamiento. Así, por ejemplo, el Deep learning (DL o aprendizaje profundo en español), utiliza redes neuronales para lograr mayores niveles de información valiosa y automatización.
Otra de las tendencias que han impulsado el desarrollo de la inteligencia artificial para redes es el Natural Languaje Processing (NLP o procesamiento de lenguaje natural en español). El NLP, emplea el reconocimiento vocal y basado en palabras. De esta forma, facilita la comunicación entre humano y máquina a través de pistas y consultas de lenguaje natural.
¿Cómo crear un sistema de inteligencia artificial para redes?
Los equipos de TI, requieren de una estrategia adecuada de inteligencia artificial para redes para poder satisfacer los requisitos actuales de la red. A continuación, mencionamos algunos de los elementos tecnológicos necesarios para una estrategia.
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Datos:
La inteligencia artificial para redes desarrolla su inteligencia mediante la recopilación y análisis de datos. Por esta razón, la solución de ésta se vuelve más inteligente si hay una mayor cantidad de datos recopilados. Para las aplicaciones en tiempo real que implican dispositivos perimetrales altamente distribuidos (IoT y móviles), es necesario recopilar los datos desde cada dispositivo. De esta manera, se procesarán de una forma local o cerca de una computadora periférica o en la nube mediante algoritmos de IA.
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Conocimiento específico del dominio:
Las soluciones de inteligencia artificial para redes necesitan datos etiquetados basados en conocimientos específicos de cada dominio. Estos ayudarán a la IA a descomponer el problema en segmentos pequeños que pueden usarse para entrenar los modelos de IA.
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Caja de herramientas de ciencia de datos:
Tras dividir el problema en segmentos de metadatos específicos para cada dominio, éstos están listos para entrar en el mundo del ML y del Big Data. Se requieren técnicas como ML para analizar los datos y poder ofrecer información valiosa procesable.
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Asistente de red virtual:
El filtrado colaborativo es una técnica de ML que puede aplicarse para ordenar grandes conjuntos de datos. De igual forma, se identifican y relacionan aquellos que forman una solución de inteligencia artificial para redes a un problema particular.
El asistente de red virtual puede operar en un entorno inalámbrico como experto virtual de la red que ayuda a resolver problemas complejos. Es decir, permite las mejoras automatizadas.
En NGIN Services, ofrecemos soluciones para tu negocio pensando en el desarrollo empleando la inteligencia artificial para redes. Contáctanos. Espera la continuación de este texto donde hablaremos de los beneficios prácticos, y las soluciones que ofrece.
