오늘날의 까다로운 기술 환경에서 AI는 최종 사용자 경험을 시각화하고 파악하기 어려운 네트워크 문제를 해결하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 하지만 모든 AI가 똑같이 만들어진 것은 아닙니다. 

정보에 기반한 의사 결정, 위험 절감, 사용자 도입 증가, 거버넌스 개선, 더 빨라진 시스템 개선 등 온전한 이익을 누리려면 AI가 내리는 결정을 완전히 이해하고 신뢰하는 것이 중요합니다. 문제는 기존의 AI로는 IT 팀이 알고리즘을 통해 의사 결정이 처리되는 방식을 파악하기가 어렵다는 점에 있습니다. AI의 의사 결정 프로세스를 추적하고 이해할 수 있으려면 설명 가능한 AI(explainable AI, XAI)가 필요합니다.   

웨비나를 통해 주니퍼 데이터 과학자 및 ServiceNow와 함께 기존의 블랙박스 AI와 제대로 설명 가능한 AI의 차이점에 관해 알아보십시오. 예시에서 보듯 주니퍼 Mist의 다양한 AI 기능을 사용하여 머신 알고리즘의 작동 방식과 기반이 되는 과학을 설명하며, 궁극적으로는 사용자 경험을 들여다 볼 수 있습니다. 또한 다음에 관해서도 배울 수 있습니다. 

• AI로 결과를 달성하여 네트워크와 네트워크 운영에 긍정적인 영향을 미치는 방식을 이해함으로써 AI에 대한 신뢰를 높이는 방법 
• 사용자 무선 연결 중 발생한 인증 이상과 같이 문제에 대한 실시간 인사이트를 제공하여 Wi-Fi 경험을 개선한 고객 사례 
• AI로 문제를 선제적으로 파악하고 해결하여 최적의 사용자 경험을 제공하는 방법 
• 설명 가능성을 도구로 사용하여 자신 있게 네트워킹 벤더의 AI 제품을 평가하는 방법