Czas na Agentic NOC już teraz

Współczesna sieć nie przypomina już swojego odpowiednika zaledwie kilka lat temu, po przejściu na pracę zdalną i erze szybkiego rozwoju sztucznej inteligencji i oprogramowania jako usługi. To, co kiedyś było scentralizowane i względnie przewidywalne, teraz jest skomplikowaną siecią platform chmurowych, urządzeń brzegowych, biur oddziałów i sieci domowych oraz systemów lokalnych.

Tradycyjne centra operacji sieciowych (NOC) nie były zaprojektowane z myślą o tym. Większość narzędzi monitorujących wciąż wymaga ręcznej korelacji danych z różnych systemów, co utrudnia utrzymanie widoczności i powoduje, że inżynierowie mają do czynienia z niekończącym się potokiem sprzecznych alertów, gdy muszą podejmować decyzje i rozwiązywać problemy szybko.

Dostawcy usług i zespoły IT w przedsiębiorstwach działają w podobnym środowisku pod presją. Marże są wąskie, a zespoły są mniejsze, ale standard dla cykli akwizycji klientów nie uległ zmianie. Gdy kontrakt staje się dochodowy dopiero po ośmiu do dziesięciu miesiącach, stawka utrzymania i wysokiej jakości doświadczenia klienta jest wysoka.

Całościowo, scena jest idealnie przygotowana dla agentic NOC.

Budowanie Agentic NOC

Według Gartner, chociaż tylko 17% organizacji obecnie wdrożyło agentic AI, 60% spodziewa się to zrobić w ciągu najbliższych dwóch lat. To kontynuuje agresywną krzywą adopcji od momentu, gdy technologia zaczęła zyskiwać na popularności dzięki swojej zdolności do aktywnego rozwiązywania problemów z danymi, a nie tylko biernego automatyzowania zdefiniowanych zadań.

Dla NOC, agentic AI jest różnicą między fragmentacją lub frustracją, szybszymi czasami rozwiązywania problemów, mniejszą liczbą awarii i bardziej kompletnym zrozumieniem środowiska. Aby te korzyści się ziściły, agentic NOC musi być zakotwiczony w współpracy między AI a operatorami ludzkimi. Szybkość nie jest ważniejsza niż dokładność i niezawodność, więc tam, gdzie AI może poprawić triage, analizę przyczyn i ostatecznie zalecić działania, osąd ludzki jest nadal niezbędny do tego ostatniego kroku walidacji.

Agentic NOC jest również definiowany przez dobrze zorganizowane dane. Dokładny inwentarz, spójne konwencje nazewnicze i widoczność na poziomie sieci w ruchu, trasowaniu i wydajności malują obraz tego, co się obecnie dzieje, jak sieć ma się zachowywać i jak problemy były rozwiązywane wcześniej. Bez tego widoku, każda analiza będzie niekompletna, a operatorzy nie mogą zautomatyzować tego, czego nie widzą ani nie rozumieją.

Pochwycenie wiedzy plemiennej również mieści się pod tym parasolem.

Największym zasobem NOC są mózgi jego inżynierów. Połączenie doświadczenia i intuicji, które pochodzi z lat diagnozowania i rozwiązywania problemów sieciowych, jest czymś, co nawet najbardziej zaawansowany model AI nie może odtworzyć bez pomocy. Dlatego ta wiedza plemienna musi być udokumentowana i przetłumaczona na format, który może być spożyty i ponownie wykorzystany. Closely-refined runbooks i scentralizowane pętle uczenia się również odgrywają rolę, zapewniając podstawę dla ludzkiego i maszynowego zachowania, aby skuteczniej identyfikować obszary do poprawy.

Prawdziwe korzyści

Problemy z IT i sieciami były przyczyną 23% najbardziej wpływowych awarii w 2024 roku. Ta sama analiza wykazała, że w ciągu ostatnich trzech lat, blisko 40% organizacji doświadczyło poważnej awarii w wyniku błędu ludzkiego. Ten wskaźnik awarii nie jest zrównoważony z żadnej perspektywy, biznesowej, inżynierskiej czy konsumenta. Wyjaśnia to jednak dokładnie, dlaczego agentic NOC jest tak kluczowy.

Obietnica agentic NOC nie polega na autonomii dla samej siebie, ale na szybszych i bardziej pewnych operacjach, opartych na rzeczywistej widoczności sieci. Gdy problem uderza w sieć, największa zwłoka często nie jest wykryciem, ale zrozumieniem, co się zmieniło, co zostało dotknięte i co robić dalej. Systemy agentic pomagają skompresować ten czas, zaczynając od przyspieszonej analizy przyczyn.

Różnica między identyfikacją przyczyny problemu w ciągu kilku minut a godzin lub nawet dni jest ogromna. Średni koszt jednej godziny przestoju sieci może przekroczyć 300 000 dolarów dla średnich i dużych przedsiębiorstw. W rzeczywistości, 41% raportuje koszty przestoju na poziomie od 1 miliona do ponad 5 milionów dolarów według niedawnego badania ITIC.

I jednak, rzeczywistość jest często bliższa tej drugiej, gdy operatorzy są proszeni o przeszukiwanie danych ręcznie. Z drugiej strony, narzędzia AI mogą przedstawić potencjalne przyczyny i dotknięte usługi oraz zalecić następne kroki w ciągu sekund. Gdy stawka finansowa jest tak wysoka, szybsza analiza przyczyn i bezpieczniejsze rozwiązywanie problemów stały się absolutną koniecznością.

Poza poprawą zadań taktycznych, agentic NOC działa jako ułatwiający wymianę wiedzy – łącząc ekspertyzę inżynierów z całej organizacji w wspólny zasób. Długoterminowo, ten proces tworzy ciągłą pętlę uczenia się, gdzie sukcesy i wyzwania z każdego incydentu służą do poinformowania i udoskonalenia zaleceń AI, gdy występują nowe incydenty.

Na przykład, jeśli firma ma do czynienia z uporczywymi problemami z wydajnością sieci i postanawia wdrożyć nowe urządzenie, aby poprawić wydajność, ale aktualizacja wymaga zmiany konfiguracji. W trakcie tego procesu coś pójdzie nie tak, a to spowoduje awarię. W erze agentic NOC, system AI mógłby skorelować telemetrię, topologię, stan urządzenia i ostatnie zmiany, wskazując operatorowi najbardziej prawdopodobną przyczynę w ułamku czasu. Pozytywny wpływ systemów agentic na operacje sieciowe jest wyraźny, a dane to potwierdzają.

McKinsey niedawno stwierdził, że autonomiczne rozwiązywanie problemów i naprawa w operacjach sieciowych zmniejszyły łączną liczbę biletów serwisowych o 70%, wraz z kosztami operacyjnymi o 55-80%, przy jednoczesnej poprawie czasu naprawy o 30-40%.

Wyzwania, na które należy zwrócić uwagę

Jednym z najczęstszych błędów, których dopuszczają się organizacje, jest zanurzenie się w AI bez ustanowienia niezbędnej bazy. Większość (70%) pracowników jest entuzjastycznie nastawiona do korzyści AI według KPMG, ale bez niezawodnych danych i dobrze udokumentowanych procesów, wartość tych systemów cierpi.

Zamiast tego, AI powinno być wprowadzane stopniowo. Budowanie agentic NOC jest podróżą. Ostatecznie, systemy powinny zacząć zajmować się bardziej zaawansowanymi i proaktywnymi przypadkami użycia, takimi jak wykrywanie wzorców w skokach temperatury lub identyfikowanie trendów w ponownych uruchomieniach urządzeń – oba te przypadki mogą być sygnałami nadchodzącej awarii. Na początku jednak, koncentrowanie się na mniejszych zadaniach, takich jak asystowanie w diagnostyce, pozostawia miejsce dla systemów, aby się uczyć i poprawiać.

Innym błędem jest myślenie, że każde działanie może skorzystać z automatyzacji. Dobra zasada jest taka, że gdy człowiek rozwiązuje ten sam problem wielokrotnie, to zadanie jest dobrym kandydatem do automatyzacji. Podejście stopniowe może również pomóc w budowaniu zaufania i pewności.

Od lutego 2025 roku, zaufanie do AI wśród pracowników w USA spadło o 33% według Deloitte, podczas gdy McKinsey’s 2026 AI Trust Index stwierdził, że nieprawidłowości danych są nadal największym problemem AI dla większości amerykańskich firm (74%), po których następują problemy z cyberbezpieczeństwem (72%). Pamiętaj, że raport KPMG stwierdził, iż amerykańscy pracownicy są entuzjastycznie nastawieni do przyjęcia AI? Raport również stwierdził, że tylko 41% jest skłonnych zaufać mu.

Wyprzedzenie nieufności wobec AI sprowadza się do zarządzania i wyjaśnialności. Jasne zasady operacyjne i ślady audytowe dają inżynierom jasne spojrzenie na to, jak agent AI doszedł do ostatecznej rekomendacji, a także mechanizmy do przechwycenia i rozwiązania błędów, zanim mogą one spowodować szkody. Zaufanie, zarządzanie i walidacja ludzka są tym, co odróżnia użyteczne operacje agentic od ryzykownej automatyzacji, dlatego celem agentic NOC nie powinno być usunięcie nadzoru ludzkiego, ale jego wzmocnienie.

Współczesna sieć wymaga wiele od dzisiejszych operatorów. Aby dotrzymać kroku, wysiłek ludzki musi przesunąć się od powtarzalnej diagnostyki w kierunku polityki, walidacji, zarządzania i nowych lub ryzykownych przypadków. Agentic AI pomaga uczynić ten przełom możliwym, identyfikując i rozwiązywując problemy wcześniej, bardziej skutecznie dzieląc się wiedzą między zespołami i czyniąc podejmowanie decyzji bardziej spójnym. Kontynuowana ewolucja i poprawa monitorowania i utrzymania sieci są zakorzenione w agentic AI.