La IA ha cautivado la imaginación de todo el mundo, incluso la de quienes trabajan en el sector de las redes. Tim Pearson y Kailem Anderson analizan algunos de los casos de uso innovadores de AIOps de Ciena, y cómo y cuándo la IA, incluido el Machine Learning y la GenAI, mejoran significativamente las operaciones de red y servicios para nuestros clientes.

El interés por la IA se ha disparado en los últimos años y ya está transformando la forma de buscar y comunicar información. La aplicación de técnicas de IA para mejorar y automatizar las operaciones de redes y servicios se conoce ahora comúnmente como AIOps. Ciena ha estado a la vanguardia de la innovación en AIOps durante años, integrando potentes análisis y algoritmos sofisticados a nuestras carteras de software Navigator Network Control Suite (Navigator NCS) y Blue Planet Intelligent Automation. Como se muestra en el diagrama a continuación, Blue Planet y Navigator NCS son carteras de software complementarias pero independientes que trabajan juntas para impulsar las estrategias de AIOps de los clientes.

Figura 1: Ofertas de software complementarias de Ciena para la implementación de AIOps

Hace poco nos sentamos con los expertos Tim Pearson, vicepresidente de Gestión de Línea de Productos para Navigator NCS de Ciena, y Kailem Anderson, vicepresidente de Cartera e Ingeniería, para Blue Planet, una división de Ciena para hablar sobre las innovadoras aplicaciones AIOps que Ciena impulsa en la actualidad y compartir de qué manera los recientes avances en IA están creando nuevas oportunidades.

Los proveedores de servicios creen que la IA tiene el potencial de mejorar drásticamente las operaciones del ciclo de vida

P: En una encuesta reciente del personal de TI y telecomunicaciones en todo el mundo, casi el 60 % de los encuestados cree que el uso de la IA mejorará le eficiencia operativa de la red en un 40 % o más. ¿Les sorprende esta estadística?

Figura 2: La mayoría de los encuestados cree que la IA mejorará la eficiencia operativa de la red en un 40 % o más

Tim: Para nada. Hemos sido testigos de la enorme adopción de aplicaciones de inteligencia artificial en nuestra vida cotidiana y el sector de redes no es diferente. La aplicación de la IA a diversos casos de uso, como la automatización de la optimización, la resolución de problemas y el monitoreo, ofrece grandes ventajas para las operaciones de red.

Kailem: A mí tampoco me sorprenden estos resultados. En los últimos años hemos observado un aumento de los niveles de adopción de análisis, IA y aprendizaje automático en nuestra base de clientes. Esto es especialmente cierto para mejorar la garantía y la eficacia del análisis de causas raíz, donde ofrecemos varios casos de uso predefinidos y listos para usar.

Elija sus casos de uso y tecnologías clave para maximizar el valor de AIOps

P: ¿Cuáles son algunas de las principales tecnologías y casos de uso de AIOps que pueden aportar un valor empresarial real?

Tim: El ML sin duda puede ayudar en la garantía de servicios, especialmente en las redes de múltiples capas. Los operadores ya aprovechan la telemetría de red histórica y en tiempo real de los equipos para optimizar rutas, canales, ancho de banda o espectro con el fin de cumplir los acuerdos de nivel de servicio (SLA). Y ahora, las técnicas avanzadas de IA pueden ofrecer información aún más precisa y práctica para tomar decisiones de optimización inteligentes.

Por ejemplo, la aplicación Fiber Health Assurance de Ciena utiliza ML para identificar las causas probables de las desviaciones en las mediciones de fibra, de modo que los operadores puedan rectificar los problemas en forma proactiva. Por ejemplo, ajustar la ruta óptica podría evitar que los enlaces IP superpuestos sean reenrutados con frecuencia. Asimismo, si las mediciones de la relación señal/ruido (SNR) son sólidas, se podrían ajustar los parámetros ópticos para permitir una mayor capacidad de los enlaces IP. Esto ayuda a los proveedores a extraer más capacidad de sus activos de red, reduciendo el CAPEX.

Figura 3: Fiber Health Assurance en acción

Kailem: El ML también es útil para detectar y mitigar fallas proactivamente. Silent Fault Detection (SFD) de Blue Planet ayuda a los operadores a identificar la causa de los problemas de servicio en ‘puntos ciegos en las operaciones’, como en los entornos de red óptica pasiva (PON), donde el equipo no genera alarmas, pero las degradaciones en el rendimiento suelen ocurrir debido a conectores sueltos, cables de conexión ópticos doblados, etc.

El SFD funciona analizando la intersección de rutas de servicio buenas y malas y utiliza nuestro algoritmo de ML para determinar la causa raíz más probable de las interrupciones. También correlaciona y suprime múltiples eventos sintomáticos, reduciéndolos a una sola ‘alarma inteligente’ accionable para ayudar a los operadores a localizar el problema más rápidamente en sus redes complejas de múltiples dominios y múltiples proveedores. Según las pruebas con clientes, hemos visto resultados muy positivos, con reducciones cuantificables de los problemas de red que afectan al servicio.

Figura 4: Silent Fault Detection ayuda a detectar fallas en los entornos PON

P: Parece que todo el mundo se está subiendo al tren de la IA generativa (GenAI). ¿Existe una oportunidad para la GenAI en las operaciones de redes y servicios?

Kailem: Sí, existe un gran interés por parte de los operadores que están considerando la GenAI y los grandes modelos de lenguaje (LLM) para optimizar sus operaciones y mejorar la experiencia del cliente. En este momento, estamos viendo que muchos de ellos están investigando opciones como alinearse con un LLM hiperescalador específico, así como iniciativas como la Global Telecom AI Alliance (GTAA) que establece una visión para los LLM específicos de las telcos.

Para simplificar estas decisiones, Blue Planet ha presentado recientemente un marco abierto que ofrece a los operadores la flexibilidad de un modelo de IA "Trae tu propio dispositivo" para optimizar sus operaciones y OSS. El AI Studio proporciona un entorno de alojamiento y ejecución que ayuda a los operadores a integrar modelos de IA en forma no restrictiva, de modo que no dependan de ningún LLM específico, además de gestionar casos de uso de IA de Blue Planet como SFD (descrito anteriormente), aquellos desarrollados por los propios equipos de ciencia de datos de los operadores o por terceros. Esta capacidad de gestionar diferentes modelos de IA acelera el cambio a operaciones basadas en IA y proporciona un nivel de preparación para el futuro a medida que se desarrollan nuevos modelos.

Tim: Es importante que cada proveedor de servicios o de nube elija con buen criterio el caso de uso clave que más se beneficiará de la nueva tecnología para lograr el mejor resultado para su organización. En conversaciones con nuestros clientes, muestran gran interés en aplicar la GenAI para ayudar a acelerar y automatizar los flujos de trabajo operativos, muchas veces dejando las decisiones finales en manos del personal operativo (automatización con el humano en el bucle). Esto implica el uso de la GenAI y el procesamiento de lenguaje natural (PLN) para integrar datos específicos del dominio, en contexto, como parte de un flujo de trabajo específico para proporcionar respuestas precisas.

Un motor de GenAI incluso puede basarse en eso para interactuar directamente con la red a través de llamadas a API. Esa es una forma completamente nueva de automatizar las operaciones, más allá de los métodos tradicionales de DevOps. Ahora estamos trabajando en herramientas basadas en GenAI para acelerar significativamente la escritura de aplicaciones de automatización.

Curiosamente, una mayor automatización también está impulsando la necesidad de una visualización más avanzada en nuestras interfaces de usuario para que los equipos operativos puedan hacer el seguimiento del progreso de los flujos de automatización de varios pasos y asegurar que cumplan con la intención del negocio.

P: ¿Cuáles son los principales beneficios de este caso de uso de GenAI?

Tim: Principalmente se trata de reducir el OPEX. Al utilizar herramientas de GenAI para acelerar los flujos de trabajo de resolución de problemas, aprovisionamiento y planificación, el personal operativo puede realizar su trabajo más rápido. Como consecuencia, todo el negocio se vuelve más ágil. Los clientes realmente lo valoran.

Además, los equipos se liberan de tareas repetitivas que consumen mucho tiempo y pueden dedicar tiempo y esfuerzo a la creación e introducción de nuevos servicios para su base de clientes. ¡Otra ventaja para el cliente!

Figura 5: Cómo se utiliza la GenAI para ayuda conversacional en las operaciones de red

P: Cuando los proveedores de servicios y de nube piensan en implementar una estrategia de AIOps, ¿por dónde deberían comenzar?

Kailem: El punto de partida esencial es identificar el caso de uso operativo y utilizar la tecnología de IA adecuada para lograr el resultado deseado para el negocio. Aunque GenAI es la tecnología que más atención está atrayendo últimamente, tal vez no sea la mejor solución para el caso de uso identificado. La buena noticia es que AIOps ya ha sido probada en la cartera de automatización de Blue Planet durante varios años y cuenta con múltiples casos de uso predefinidos disponibles en la actualidad. Por lo tanto, los proveedores pueden aprovechar estas ofertas y luego ampliarlas a partir de ahí.

Tim: Estamos escuchando que los casos de uso de múltiples capas y múltiples proveedores pueden obtener beneficios significativos del uso de IA para correlacionar y analizar grandes cantidades de datos de red, para la detección proactiva de fallas, la garantía del servicio y la optimización del rendimiento. Actualmente, este análisis en las distintas capas requiere mucho tiempo y trabajo manual. Pero la IA puede inferir la mejor solución muy rápidamente, una vez que los modelos de IA estén entrenados y validados. En general, esto significa que los proveedores de servicios y de nube obtienen mejores conocimientos con mayor rapidez para hacer evolucionar sus redes y satisfacer las demandas del mercado en rápida evolución.

P: Gracias a los dos por compartir sus puntos de vista sobre hacia dónde se dirige el mercado en la integración de las tecnologías de IA a las operaciones de redes y servicios. ¡Definitivamente es un momento emocionante!

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