Wraz z przyspieszonym postępem cyfryzacji i wykładniczym wzrostem danych korporacyjnych, sieci przestały być jedynie infrastrukturą techniczną, a stały się kluczowymi ośrodkami działalności i strategii brazylijskich firm. Najnowsze dane Gartnera wskazują, że do 2027 roku ponad 70% dużych organizacji w Brazylii będzie bezpośrednio polegać na analizie operacyjnej sieci, aby utrzymać przewagę konkurencyjną i bezpieczeństwo operacyjne.
W tym kontekście inteligentne wykorzystanie automatyzacji, uczenia maszynowego i analityki w czasie rzeczywistym staje się nie tylko czynnikiem wyróżniającym, ale także strategicznym wymogiem dla firm dążących do odporności, zwinności i zrównoważonego rozwoju. Ten ruch toruje drogę do ery inteligencji operacyjnej (OI) – scenariusza, w którym decyzje i korekty zachodzą w czasie rzeczywistym, w oparciu o kompleksowe dane i inteligentną automatyzację w sieciach korporacyjnych.
Wywiad operacyjny: decyzje w czasie rzeczywistym
Pierwotnie koncepcja IO odnosiła się do sfery IT – do śledzenia wskaźników serwerów, ruchu sieciowego, aplikacji i zabezpieczeń – ale obecnie rozciąga się na praktycznie każdą działalność operacyjną przedsiębiorstwa, dzięki upowszechnieniu się czujników, podłączonych urządzeń i zróżnicowanych źródeł danych.
Główną zaletą tej inteligencji w czasie rzeczywistym jest szybkość reakcji: problemy i możliwości można rozwiązać w momencie ich wystąpienia – a nawet przewidzieć, jak w przypadku konserwacji predykcyjnej. Innymi słowy, zamiast reagować na incydenty sieciowe dopiero po ich wpływie na użytkowników lub operacje, firmy zaczynają działać prewencyjnie i w oparciu o dane.
Takie podejście skraca przestoje, poprawia komfort użytkowania i zapobiega stratom operacyjnym. Na przykład, w sieci korporacyjnej opartej na wejściach/wyjściach, nagły wzrost opóźnienia na krytycznym łączu może wygenerować natychmiastowy alert, a nawet spowodować automatyczne dostosowanie routingu, zanim stanie się to poważniejszym problemem. Podobnie, anomalie w wykorzystaniu sieci mogą być stale wykrywane – wskazując na potrzebę zwiększenia przepustowości lub potencjalne zagrożenia bezpieczeństwa – co pozwala na natychmiastowe podjęcie działań naprawczych.
Koncepcja ta wpisuje się w koncepcję stosowaną na rynku IT pod nazwą AIOps (sztuczna inteligencja dla operacji IT), która polega na integracji sztucznej inteligencji i automatyzacji w celu optymalizacji operacji IT i sieci w sposób zintegrowany i autonomiczny.
Sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i automatyzacja w zarządzaniu siecią w czasie rzeczywistym.
Integracja sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego z automatyzacją sieci pozwala inteligentniej i bardziej autonomicznie rozwijać infrastrukturę korporacyjną, dostosowując parametry w czasie rzeczywistym w celu optymalizacji wydajności i bezpieczeństwa.
Dzięki sztucznej inteligencji (AI) automatyzacja sieci osiąga nowy poziom zaawansowania. Sieci wyposażone w inteligentne algorytmy mogą optymalizować swoją wydajność, predykcyjnie wykrywać błędy i automatycznie wzmacniać bezpieczeństwo. Narzędzia AI analizują wolumen danych o ruchu i dynamicznie dostosowują konfiguracje, aby maksymalizować wydajność, bez konieczności bezpośredniej interwencji człowieka.
Oznacza to na przykład kalibrację przepustowości, priorytetów ruchu lub tras alternatywnych w zależności od warunków sieciowych, zapewniając wysoką wydajność nawet w godzinach szczytu. Jednocześnie inteligentne systemy mogą proaktywnie identyfikować oznaki awarii – nietypowy wzrost utraty pakietów lub nieprawidłowe działanie routera – i reagować, zanim problem dotknie użytkowników, czy to poprzez ponowne uruchomienie sprzętu, izolację segmentu sieci, czy też powiadomienie zespołów wsparcia technicznego o trafnej diagnozie.
Bezpieczeństwo jest dodatkowo wzmocnione dzięki obsłudze wejścia/wyjścia i inteligentnej automatyzacji. Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji monitorują cyberzagrożenia w czasie rzeczywistym, filtrując szkodliwy ruch i automatycznie stosując środki zaradcze w przypadku wykrycia podejrzanego zachowania.
Prognozy wskazują, że do 2026 r. co najmniej 30% firm zautomatyzuje ponad połowę swoich działań związanych z zarządzaniem siecią – to znaczący skok w porównaniu z niecałymi 10% w 2023 r. Postęp ten odzwierciedla przekonanie, że tylko dzięki inteligentnej automatyzacji możliwe będzie zarządzanie rosnącą złożonością nowoczesnych sieci i zaspokajanie potrzeb biznesowych w czasie rzeczywistym.
Wyzwania wdrożeniowe
Pomimo oczywistych korzyści, wdrożenie i utrzymanie inteligencji operacyjnej na dużą skalę stanowi poważne wyzwanie dla dużych firm. Jedną z głównych przeszkód jest kwestia technologiczna: brak integracji danych między starszymi systemami i narzędziami. Wiele organizacji nadal korzysta z odizolowanych „silosów” danych, co utrudnia uzyskanie ujednoliconego obrazu operacji sieciowych.
Integracja heterogenicznych systemów i ujednolicenie źródeł danych to obowiązkowy krok na drodze do inteligencji operacyjnej. Kolejną oczywistą barierą jest niedobór wyspecjalizowanej kadry. Rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i automatyzacji wymagają specjalistów o zaawansowanych umiejętnościach technicznych – od analityków danych zdolnych do tworzenia modeli predykcyjnych po inżynierów sieciowych potrafiących programować złożone automatyzacje. Według szacunków rynkowych, co najmniej 73% firm w Brazylii nie posiada zespołów dedykowanych projektom z zakresu sztucznej inteligencji, a około 30% przypisuje ten brak bezpośrednio brakowi specjalistów dostępnych na rynku.
Kolejnym aspektem sprawiającym, że wdrożenie jest dość skomplikowane, jest heterogeniczność środowisk korporacyjnych, które mogą obejmować wiele chmur (publicznych, prywatnych, hybrydowych), rozprzestrzenianie się urządzeń Internetu rzeczy (IoT), rozproszone aplikacje oraz użytkowników łączących się z różnych lokalizacji i sieci (szczególnie w przypadku pracy zdalnej i hybrydowej).
Integracja platform wejścia/wyjścia w tym rozproszonym środowisku wymaga nie tylko inwestycji w kompatybilne narzędzia, ale także starannego planowania architektury, aby połączyć różne źródła danych i zapewnić, że analizy odzwierciedlają pełną rzeczywistość sieci.
Odporność i ewolucja napędzane przez inteligencję operacyjną.
Biorąc to wszystko pod uwagę, staje się jasne, że inteligencja operacyjna nie jest po prostu kolejnym trendem technologicznym; stała się ona niezbędnym filarem odporności i rozwoju sieci korporacyjnych.
W środowisku biznesowym, w którym przerwy w świadczeniu usług mogą generować straty liczone w milionach, a elastyczność i zadowolenie klienta stanowią czynniki różnicujące konkurencję, zdolność do monitorowania, uczenia się i reagowania w czasie rzeczywistym staje się czynnikiem strategicznym o ogromnym znaczeniu. Dzięki skoordynowanemu wdrażaniu analityki w czasie rzeczywistym, automatyzacji i sztucznej inteligencji (AI), firmy mogą przenieść swoje operacje sieciowe na nowy poziom inteligencji i odporności.
Ta inwestycja wzmacnia zdolność organizacji do ciągłej adaptacji: w obliczu nowych wymagań rynku, postępów, takich jak 5G, czy nieoczekiwanych zdarzeń, inteligentna sieć może ewoluować i szybko się regenerować, wspierając innowacje zamiast je hamować. Ostatecznie, nawigacja w erze inteligencji operacyjnej w sieciach to nie tylko kwestia wydajności technicznej, ale także zapewnienia, że infrastruktura cyfrowa firmy jest zdolna do uczenia się, samodoskonalenia i prowadzenia firmy ku przyszłości z solidnością i elastycznością.
