¿Qué es una red autónoma?

Una red autónoma es una red avanzada impulsada por inteligencia artificial (IA) que puede optimizarse automáticamente con mínima o ninguna intervención humana. Al aprovechar la IA y el aprendizaje automático (ML), datos de alta calidad y en tiempo real, y una arquitectura de red basada en la nube segura y escalable mejora la confiabilidad, seguridad y eficiencia, lo que reduce drásticamente la complejidad de la administración de red tradicional. 

Al igual que los automóviles autónomos —que alguna vez se consideraron ciencia ficción—, una red autónoma se está acercando a convertirse en realidad. Del mismo modo en que los vehículos autónomos han evolucionado desde la operación manual hasta la conducción asistida, y en última instancia hasta la operación sin conductor, las redes van por un camino similar. Están pasando de una gestión manual y reactiva a una optimización proactiva y autónoma, capaz de autoconfigurarse, autooptimizarse y autorrepararse.

 

¿Por qué se necesita una red autónoma?

Una conectividad confiable no es solo un lujo, sino que es vital para el negocio. Las organizaciones necesitan redes que ofrezcan experiencias sin problemas, de alto rendimiento y seguras en todo momento y para todos los casos de uso. Las limitaciones de recursos de red, incluida la escasez de habilidades de TI, hacen que la administración manual de red sea insostenible. Simultáneamente, las redes se están volviendo más complejas y las amenazas de seguridad están aumentando. Estas presiones combinadas impulsan la necesidad de IA y redes autónomas.

 

¿Cuáles son los beneficios de una red autónoma?

Una red autónoma transforma las operaciones de red al reducir la complejidad, mejorar la seguridad y optimizar la experiencia del usuario.

Eficiencia mejorada

La automatización del flujo de trabajo basada en la IA minimiza la resolución manual de problemas, lo que permite a los equipos de TI centrarse en iniciativas estratégicas en vez de en el mantenimiento rutinario de la red.

Rendimiento mejorado

Al detectar y resolver problemas proactivamente, una red de conducción autónoma mejora la confiabilidad y reduce el tiempo de inactividad.

Mejor escalabilidad

El tiempo de incorporación y configuración se reduce en gran medida mediante el uso del autoaprovisionamiento para nombrar los dispositivos dinámicamente y asignarlos a sitios, y para aplicar perfiles de configuración de dispositivos.

Seguridad más sólida

La seguridad también se ve fortalecida, ya que los algoritmos de IA pueden identificar y mitigar rápidamente amenazas antes de que afecten a las operaciones.

Experiencia del usuario mejorada

La automatización de extremo a extremo garantiza que las redes se adapten dinámicamente a las demandas del tráfico de red, ofreciendo un rendimiento excepcional para el usuario final.

Al adoptar una red autónoma, las organizaciones obtienen una infraestructura lista para el futuro que es más escalable, segura y resiliente.

 

¿Cómo funciona una red autónoma?

Una red autónoma utiliza algoritmos avanzados de IA y aprendizaje automático (ML), impulsados por grandes cantidades de datos de alta calidad y una arquitectura escalable, segura y basada en la nube. Utiliza alertas en tiempo real, clasificadores y mecanismos de priorización para identificar problemas, recomendar soluciones y ejecutar correcciones. Con el tiempo, a medida que las capacidades de la IA se hacen más avanzadas y precisas, la red se vuelve cada vez más capaz de administrarse a sí misma con mínima intervención humana o del todo sin ella.

Cómo funciona en la práctica:

  • Fase de aprendizaje: La red se monitorea a sí misma y construye una línea base del comportamiento normal de la red.
  • Fase de decisión: Con el uso de modelos de IA, la red predice problemas potenciales y toma decisiones sobre cómo responder.
  • Fase de acción: La red aplica automáticamente esas decisiones para resolver problemas.

 

¿Cuáles son las etapas de una red autónoma?

Una red autónoma evoluciona en cinco etapas de sofisticación. A medida que las empresas adoptan cada nuevo nivel de automatización de red, desbloquean redes más confiables, seguras y ágiles que se adaptan a las demandas en evolución en tiempo real:

  1. Recolección de datos: Los datos de alta calidad de la red se recopilan en tiempo real para proporcionar los insumos necesarios para los algoritmos de IA y ML.
  2. Información clave: Los análisis basados en la IA procesan estos datos de red para generar perspectivas, identificando tendencias de rendimiento, interrupciones potenciales o ineficiencias dentro de la red.
  3. Recomendaciones: Con base en esta información clave, la red genera recomendaciones para optimizar el rendimiento o resolver problemas. Estas sugerencias se priorizan para abordar las preocupaciones más apremiantes.
  4. Conducción autónoma controlada: La red comienza a hacer ajustes de manera autónoma, pero TI mantiene la supervisión. Si bien puede tomar acciones correctivas, TI aún puede intervenir si es necesario para garantizar que la red funcione como se espera.
  5. Conducción autónoma completa: La IA puede tomar el control total, haciendo ajustes y optimizaciones en tiempo real sin la necesidad de intervención humana. Los equipos de TI cambian el enfoque a actividades más estratégicas a medida que la red se vuelve capaz de manejar tareas de administración de rutina.

 

¿Cuáles son las capacidades clave de una red autónoma?

Las capacidades clave de una red de conducción autónoma incluyen:

  • Operaciones autónomas: Monitorea continuamente la salud de la red y de las aplicaciones en todo el ecosistema, identificando y abordando problemas en tiempo real sin intervención manual.
  • Análisis predictivo y garantía: Dado que utiliza IA y aprendizaje automático, la red anticipa fallas o degradaciones del rendimiento antes de que afecten al usuario final.
  • Autoconfiguración: La red puede configurar automáticamente nuevos servicios, dispositivos y aplicaciones sin configuración manual.
  • Autorreparación: Diagnostica y repara problemas automáticamente, lo que minimiza el mal rendimiento o el tiempo de inactividad.
  • Autooptimización: La red monitorea constantemente el rendimiento y se ajusta para obtener velocidad, confiabilidad y eficiencia óptimas, como el reenrutamiento para evitar congestión o fallos.
  • Automonitoreo: Rastrea continuamente el flujo de datos, el rendimiento del dispositivo y la salud general de la red, con el fin de detectar patrones inusuales que pueden indicar problemas de rendimiento.
  • Seguridad adaptable: La red identifica amenazas de seguridad, como malware, phishing o ataques de denegación de servicio (DoS), y toma medidas correctivas.
  • Redes basadas en la intención (IBN): Cuando los operadores describen los resultados empresariales que desean alcanzar, la red convierte esos objetivos en la configuración necesaria para lograrlos.
  • Aplicación de políticas: La red aplica políticas de seguridad, control de acceso y calidad de servicio (QoS) automáticamente en todos los dispositivos conectados.

 

¿Cómo llegan los usuarios a confiar en las redes autónomas?

A medida que una red se vuelve más autónoma, los equipos de TI deben desarrollar la confianza en la toma de decisiones de la IA. Esta confianza se cultiva en el tiempo a través de un rendimiento y transparencia consistentes. A medida que la IA aprende y mejora continuamente, debería demostrar su capacidad para hacer evaluaciones precisas e impulsar optimizaciones de red en todo el ecosistema, lo que en última instancia mejora la eficiencia general. Este desarrollo continuo fomenta la confianza en su eficacia.

Para solidificar aún más la confianza, los proveedores deben proporcionar transparencia en los procesos de toma de decisiones de la IA, a menudo denominados IA explicable (XAI). Al detallar las tecnologías que impulsan estas decisiones (como el aprendizaje por refuerzo, el procesamiento del lenguaje natural y los árboles de decisión), los proveedores ayudan a los equipos de TI a entender cómo la IA llega a sus conclusiones. Esta transparencia ofrece claridad y seguridad, lo que garantiza que las acciones tomadas por la red sean confiables y beneficiosas.

 

¿Una red autónoma eliminará la necesidad de personal de TI?

Una red autónoma revela información que los equipos de TI podrían pasar por alto, identifica rápidamente las causas raíz para ahorrar horas de resolución de problemas y se repara a sí misma para garantizar un rendimiento óptimo. El resultado es una red que funciona de manera más inteligente, para que los equipos de TI puedan centrarse en la innovación en lugar de tener que lidiar con problemas urgentes todo el tiempo.

Si bien una red autónoma no eliminará completamente los trabajos de TI, cambiará la naturaleza de las funciones de TI. Si bien algunas tareas rutinarias pueden automatizarse, la necesidad de profesionales capacitados para diseñar, administrar y supervisar estas redes seguirá siendo crucial. Aumentará la demanda de habilidades de nivel más alto, como la integración de IA, el análisis de big data y la planificación estratégica.

 

Juniper y la red autónoma

Con Mist AI y Marvis Virtual Network Assistant (VNA), Juniper impulsa el viaje hacia la red autónoma. Juntos, Mist AI y Marvis agilizan operaciones, mejoran la seguridad y ofrecen experiencias de usuario excepcionales mientras reducen la complejidad operativa.

Mist AI recopila continuamente datos de telemetría abundantes de dispositivos de red y aplicaciones en tiempo real, los agrega dentro de una nube de microservicios segura y escalable, y aplica años de capacitación en IA para ofrecer información procesable, recomendaciones proactivas y capacidades de autorreparación de red. Este enfoque optimiza el rendimiento, agiliza las operaciones de red y reduce la carga sobre los equipos de TI.

Con más de una década de entrenamiento y desarrollo de la IA, Mist AI ha avanzado constantemente en eficacia e inteligencia, progresando a través de etapas clave de la automatización de redes: recopilación de datos, generación de conocimientos, recomendaciones accionables, capacidades de autorreparación y, eventualmente, redes totalmente autónomas. A medida que las capacidades de la IA evolucionan, Mist AI empodera a los equipos de TI al reducir la resolución manual de problemas, lo que permite a la red tomar decisiones basadas en datos y tomar acciones autónomas. Esta evolución continua ayuda a las empresas a mantenerse un paso adelante de los problemas de rendimiento, mantener una salud óptima de la red y crear una infraestructura de red más resistente, segura y eficiente.

Marvis VNA, impulsado por Mist AI, actúa como una extensión valiosa del equipo de TI, identificando eventos críticos que afectan el rendimiento y proporcionando pasos de remediación recomendados a través de Marvis Actions. El uso de Marvis no requiere conocimiento ni habilidades especializadas porque se basa en una interfaz conversacional que aprovecha el procesamiento y entendimiento del lenguaje natural (NLP y NLU), los grandes modelos de lenguaje (LLM) y la IA generativa (GenAI) para ofrecer interacciones intuitivas.

Preguntas frecuentes

¿Dónde puedo obtener más información sobre el camino hacia la red autónoma?

Independientemente de la etapa en la que se encuentre en su transformación digital, hay múltiples maneras de obtener más información sobre las cinco etapas del viaje hacia la red autónoma, incluyendo: