Rolul rețelelor în infrastructura IA, adesea trecut cu vederea

Organizațiile investesc sume mari în GPU-uri, servere, modele și capacitatea de calcul necesară pentru a pune IA în producție. Însă IA agentică impune rețelei cerințe diferite.

Un chatbot așteaptă, de regulă, ca cineva să-i pună o întrebare, în timp ce unui agent i se poate atribui o sarcină, acesta poate interacționa cu diferite sisteme și aplicații, poate lua decizii și poate acționa. Pe măsură ce agenții preiau tot mai multe activități în cadrul întreprinderii, o mare parte din acestea se vor desfășura fără ca cineva să stea la tastatură.

Potrivit raportului State of Infrastructure in the Agentic AI Era al Google Cloud, 83% dintre organizații afirmă că au nevoie de modernizarea infrastructurii pentru a susține sisteme autonome de nivelul necesar producției. Și, deși puterea de calcul face parte din ecuație, organizațiile trebuie să acorde prioritate și rețelei, deoarece aceasta va trebui să susțină activități care nu urmează tiparele obișnuite ale unui angajat uman.

Sfârșitul rețelei de la 9 la 17

De zeci de ani, rețelele întreprinderilor au fost proiectate în mare măsură în funcție de modul în care lucrează oamenii. Angajații se conectează la aplicații, accesează date și folosesc servicii cloud pe parcursul zilei de lucru, generând tipare de trafic relativ previzibile, care influențează arhitectura și operarea rețelei.

IA și sistemele agentice schimbă această ecuație. Agenții pot executa sarcini și pot interacționa oricând cu aplicații, API-uri, surse de date și alți agenți, generând fluxuri de trafic mai continue și mai dinamice în rețelele de campus, centrele de date, mediile cloud și WAN. Pe măsură ce implementările se extind, rețelele trebuie să susțină dependențe din ce în ce mai complexe, ceea ce face ca performanța, latența, reziliența și securitatea să fie esențiale pentru o execuție fiabilă.

Aceste cerințe scot la iveală și limitele modelelor tradiționale de NetOps, care se bazează pe instrumente de monitorizare pentru identificarea problemelor și pe operatori umani pentru investigarea și remedierea lor. Noua generație de NetOps trebuie să depășească gestionarea dispozitivelor și evenimentelor individuale și să înțeleagă, cap-coadă, dependențele dintre aplicații și agenți, folosind o vizibilitate mai profundă, corelarea bazată pe IA și analiza cauzei principale, precum și automatizarea inteligentă pentru a optimiza proactiv și a remedia problemele.

Oportunitatea constă în trecerea de la rețele gestionate cu ajutorul IA la rețele operate prin inteligență bazată pe IA și autonomie guvernată. Echipele de rețea pot petrece mai puțin timp depanând probleme repetitive și mai mult timp definind politici, stabilind limite de siguranță și optimizând arhitecturile. Sfârșitul rețelei de la 9 la 17 nu înseamnă doar că rețelele funcționează non-stop, 24/7; este vorba despre o schimbare fundamentală a factorilor care determină cererea de rețea și a modului în care rețelele trebuie proiectate, securizate și operate pentru a susține un ecosistem permanent activ de sisteme inteligente și autonome.

De la câteva instrumente de IA la flote de agenți

Majoritatea organizațiilor se află încă într-o etapă în care IA este ușor de gestionat, cu copiloți, asistenți și aplicații de IA utilizate în diferite departamente ale companiei.

Cu toate acestea, IBM a constatat că doar 11% dintre liderii chestionați sunt pe deplin pregătiți pentru amploarea implementării agenților IA așteptate în următoarele 12 luni. Pe măsură ce implementările cresc, echipele de rețea vor avea mai multe activități de înțeles și mai multe probleme de investigat, adesea fără personal suplimentar care să se ocupe de ele.

De aceea, este important să se reducă timpul pe care inginerii îl petrec căutând prin tablouri de bord, adunând informații și escaladând întrebări de rutină. Oferirea către echipe, atunci când au nevoie, a informațiilor operaționale relevante și a îndrumărilor pentru depanare poate facilita și transmiterea expertizei între echipe, în loc să se depindă de un număr mic de specialiști cu experiență pentru a răspunde la fiecare întrebare. Expertiza oamenilor este folosită mai bine pentru deciziile care necesită discernământ, cum ar fi definirea politicilor, stabilirea limitelor și evaluarea riscurilor.

Rețeaua trebuie să aibă un loc la masa strategiei IA

Planificarea IA începe adesea cu modelele, aplicațiile, datele și resursele de calcul, însă rețelele ar trebui să facă parte din discuții încă de la început. Agenții au nevoie de contextul potrivit pentru a formula recomandări utile, iar în operațiunile de rețea asta înseamnă să înțeleagă cum se leagă între ele informațiile despre utilizatori, dispozitive și aplicații, în loc să analizeze o alertă sau o valoare izolată.

Acest context ajută echipele să identifice mai repede sursa unei probleme și să decidă ce au de făcut în continuare. Supravegherea umană rămâne importantă, mai ales pe măsură ce agenții dobândesc mai multă autonomie, ceea ce impune limite bine definite pentru acțiunile pe care le pot întreprinde independent și controale care să asigure respectarea acestor limite. Înainte de a decide dacă să acționeze în baza unei recomandări, echipele ar trebui să poată vedea și de ce a fost formulată aceasta și pe ce informații s-a bazat.

Gartner estimează că, până în 2029, cel puțin 70% dintre organizațiile care folosesc agenți IA în operațiunile IT vor avea probleme grave legate de servicii, securitate sau costuri, cauzate cel puțin parțial de controale deficitare. De aceea, vizibilitatea, automatizarea, fiabilitatea și controlul trebuie integrate încă de la început în planurile pentru infrastructura IA.

Construirea unei infrastructuri pentru o întreprindere IA permanent activă

IA agentică schimbă modul de utilizare a rețelelor întreprinderilor. Activitatea nu mai depinde atât de mult de momentele în care angajații sunt conectați, iar echipele de rețea vor trebui să gestioneze această schimbare fără ca volumul de muncă necesar operării rețelei să crească în același ritm.

Companiile nu trebuie să-și reorganizeze complet rețelele, dar, pe măsură ce utilizarea inteligenței artificiale se extinde, ar trebui să identifice posibilele puncte slabe ale infrastructurii actuale, mai ales acolo unde echipele nu au vizibilitatea necesară pentru a depista rapid problemele, unde timpii de răspuns încep să se înrăutățească sau unde depanarea de rutină presupune în continuare multă muncă manuală.

O rețea concepută pentru un program de lucru de la 9 la 17 va trebui să facă loc uneia care să permită oamenilor, aplicațiilor și agenților să lucreze împreună, adesea după programe foarte diferite și cu viteze foarte diferite. În cele din urmă, eficiența acestei infrastructuri se va reflecta în indicatorii care contează deja pentru companii: mai puține întreruperi, rezolvarea mai rapidă a problemelor, experiențe mai bune pentru utilizatori și mai puțin timp petrecut în căutarea cauzelor problemelor.