Como parte de la tendencia hacia una mayor automatizaci\u00f3n e inteligencia en las redes empresariales, la Inteligencia Artificial (IA) y el aprendizaje autom\u00e1tico (Machine Learning o ML) son cada vez m\u00e1s demandados, porque la capacidad de identificar program\u00e1ticamente los problemas de la red y proporcionar un diagn\u00f3stico instant\u00e1neo de problemas complejos es muy poderosa.<\/p>\n\n\n\n
La aplicaci\u00f3n de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning a la gesti\u00f3n de redes pueden permitir la consolidaci\u00f3n de la informaci\u00f3n procedente de m\u00faltiples plataformas de gesti\u00f3n para el an\u00e1lisis central.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n
En lugar de que el personal de TI peine manualmente los informes de diversos dispositivos y aplicaciones, el aprendizaje de la m\u00e1quina puede hacer diagn\u00f3sticos r\u00e1pidos y automatizados de los problemas.<\/p>\n\n\n\n
El director senior y analista de Gartner, Josh Chessman, expuso el problema para el trabajador de TI que el aprendizaje autom\u00e1tico est\u00e1 dise\u00f1ado para resolver: \u201cTengo todas estas herramientas de monitoreo, y todas me dicen que algo est\u00e1 mal, pero no me dicen d\u00f3nde est\u00e1. La mayor fortaleza de este material hoy en d\u00eda es que puede identificar \u2018tienes 26 eventos de siete herramientas diferentes, y todos ellos son sobre un problema de red\u201d.<\/p>\n\n\n\n
Es dif\u00edcil decir con qu\u00e9 rapidez las empresas est\u00e1n comprando sistemas de IA y ML, pero los analistas admiten que la adopci\u00f3n est\u00e1 en las primeras etapas.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n
Un punto de fricci\u00f3n es la confusi\u00f3n sobre lo que significan exactamente la IA y el ML<\/strong>. Aquellos que se imaginan que la IA es capaz de identificar sin esfuerzo los intentos de intrusi\u00f3n y de analizar y optimizar los flujos de tr\u00e1fico, se sentir\u00e1n decepcionados.<\/p>\n\n\n\n
Asimismo, no hay una definici\u00f3n r\u00edgida entre los dos t\u00e9rminos. En general, ambos describen el mismo concepto: algoritmos que pueden leer datos de m\u00faltiples fuentes y ajustar sus resultados en consecuencia. Seg\u00fan los expertos, la IA se aplica con mayor precisi\u00f3n a expresiones m\u00e1s s\u00f3lidas de esa idea que a un sistema que puede identificar la fuente de un problema espec\u00edfico en una red inform\u00e1tica empresarial.<\/p>\n\n\n\n
\u201cProbablemente estamos utilizando demasiado el t\u00e9rmino IA, porque algunas de estas cosas, como el mantenimiento predictivo, ya llevan un tiempo en el campo\u201d, dijo Jagjeet Gill, un director de la pr\u00e1ctica de estrategia de Deloitte.<\/p>\n\n\n\n
Otro punto de fricci\u00f3n para muchos sistemas de ML es la compatibilidad cruzada<\/strong>. Gran parte de lo que hay en el mercado actualmente toma la forma de un proveedor que a\u00f1ade una nueva caracter\u00edstica a uno de sus productos existentes.<\/p>\n\n\n\n
Hay sistemas de ML agn\u00f3sticos para la administraci\u00f3n de la red. Moogsoft y BigPanda son dos de los nombres m\u00e1s grandes en el campo, pero es m\u00e1s com\u00fan encontrar caracter\u00edsticas de ML que se combinan con productos de vendedores espec\u00edficos. \u201cAs\u00ed que toma Netscout. Tiene algo de ML, y hace un buen trabajo, pero se centra en los [productos] de Netscout\u201d, dijo Chessman.<\/p>\n\n\n\n
Independientemente de los obst\u00e1culos que la tecnolog\u00eda tiene que superar, el ML probablemente har\u00e1 el trabajo de muchos profesionales de la tecnolog\u00eda de la informaci\u00f3n mucho m\u00e1s f\u00e1cil, seg\u00fan Peter Suh, el jefe de la pr\u00e1ctica de redes de Accenture en Am\u00e9rica del Norte. \u201cTener ese tipo de herramientas y soluciones va a ser bueno\u201d, dijo. \u201cTe ayudar\u00e1 a caminar a trav\u00e9s de lo que est\u00e1 pasando en la red en un momento dado\u201d.<\/p>\n\n\n\n
Aunque tambi\u00e9n es un paso potencial en la direcci\u00f3n de la automatizaci\u00f3n completa de la red, tambi\u00e9n podr\u00eda resultar en la p\u00e9rdida de puestos de trabajo para el personal de TI, eso no es probable que suceda en el futuro inmediato, seg\u00fan Chessman, de Gartner. Lo que es m\u00e1s probable es que\u00a0el ML ayude a liberar al personal de TI para que trabaje en actividades m\u00e1s generadoras de ingresos<\/strong>, en lugar de apagar incendios, dijo. \u201cLa automatizaci\u00f3n completa est\u00e1 todav\u00eda a a\u00f1os y a\u00f1os de distancia\u201d.<\/p>\n\n\n\n
Fuente: cio.com.mx<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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