L'Intelligenza Artificiale aiuta anche il network management

La capacità di adattarsi in modo intelligente e automatico a condizioni e requisiti dinamicamente mutevoli rende l'IA uno strumento importante per la gestione di infrastrutture di rete moderne e complesse. Grazie alla scalabilità e alla flessibilità delle reti AI-native, le aziende sono in grado di gestire i picchi di carico della rete o integrare nuovi tipi di dispositivi senza dover intervenire con configurazioni manuali, per rispondere rapidamente alle dinamiche esigenze di business.

Ulteriori miglioramenti dell'efficienza possono essere ottenuti mediante l'automazione completa dei processi: i sistemi basati su AI possono allocare le risorse di rete in modo flessibile e in base alla domanda, ottimizzando così l'utilizzo delle capacità esistenti. Una gestione intelligente della capacità di rete si adatta infatti continuamente alle esigenze attuali, e ciò garantisce un uso efficiente dell'infrastruttura.

Con l'aiuto dell'AI è possibile ottimizzare e migliorare anche le stesse prestazioni di rete poiché i sistemi di intelligenza artificiale sono in grado di analizzare modelli di utilizzo e i flussi di dati, per ottimizzare costantemente le configurazioni, migliorare l’utilizzo della banda larga e ridurre la latenza.

L'intelligenza artificiale può inoltre aiutare a identificare relazioni complesse e apportare ottimizzazioni che vanno oltre le capacità degli approcci di gestione tradizionali. Ciò ha anche un impatto sul livello di sicurezza: da un lato, i sistemi basati sull'intelligenza artificiale sono in grado di identificare e analizzare anomalie e potenziali minacce in tempo reale. Grazie al monitoraggio continuo del traffico di rete e all'applicazione di metodi di analisi avanzati, i rischi per la sicurezza possono essere identificati più rapidamente e con maggiore precisione, consentendo una risposta tempestiva alle minacce e l'avvio di misure proattive.

Fatte queste premesse, alle aziende resta il compito certo non banale di implementare con successo le tecnologie di intelligenza artificiale. Una roadmap ideale in questo senso prevede diversi punti chiave.

Hardware - Per introdurre con successo le tecnologie di AI in azienda è necessaria una valutazione accurata delle esigenze, in base alla quale è possibile creare una roadmap completa. Un aspetto chiave da considerare è l'investimento in un'adeguata infrastruttura tecnologica. Per fornire la potenza di calcolo necessaria, occorre infatti un'infrastruttura hardware ad alte prestazioni: i server ad alte prestazioni con GPU sono lo standard in questo campo. In alternativa all’hardware, per eseguire gli algoritmi di AI ad alta intensità di calcolo è possibile utilizzare servizi cloud scalabili.

Software - Dal punto di vista del software, le aziende dovrebbero in primo luogo investire in piattaforme e framework collegati all'AI, come sistemi per il machine learning, il deep learning e l'analisi dei dati. È altrettanto importante sviluppare un'infrastruttura di dati robusta e una gestione efficace dei dati stessi, compresa l'implementazione di sistemi per la raccolta e archiviazione dei dati in tempo reale, oltre a misure per garantirne la qualità e l'integrità. Data lake o piattaforme di Big Data sono in grado di gestire in modo efficiente grandi quantità di dati, essenziali per l'efficacia degli algoritmi nella gestione delle reti.

Sicurezza IT - É importante considerare aspetti di sicurezza e compliance per garantire che i sistemi AI rispettino le normative vigenti in materia di protezione dei dati e gli standard di sicurezza cyber in generale. Ciò richiede investimenti in sistemi avanzati di crittografia, controlli di accesso e strumenti di monitoraggio che offrano funzioni supportate dall'AI.

Compatibilità - Le piattaforme di integrazione garantiscono che i sistemi di AI possano essere integrati senza problemi nell'infrastruttura di rete esistente e che possano funzionare agevolmente con una ampia di sistemi IT. Problemi di compatibilità possono comunque presentarsi, e questa eventualità va sempre tenuta presente. Lato organizzativo, poi, è bene prevedere programmi di formazione e aggiornamento continuo per i dipendenti, per garantire che i nuovi sistemi IA siano accettati, utilizzati efficacemente e gestiti nel modo corretto in azienda.

Sfide e gestione dei rischi

Oltre a numerosi vantaggi, l'implementazione dell'Ai in azienda comporta anche sfide significative che richiedono una gestione attenta dei rischi. Un aspetto centrale riguarda la protezione contro la manipolazione e la garanzia della protezione dei dati, poiché i sistemi basati su AI utilizzati per la gestione delle reti accedono a dati aziendali sensibili e a infrastrutture critiche. È estremamente importante implementare misure di sicurezza robuste per proteggere questi sistemi da attacchi esterni e anche da tentativi di manipolazione interna.

È necessaria un'architettura di sicurezza multilivello, che comprenda sia gli algoritmi di intelligenza artificiale sia l'infrastruttura dati sottostante. Tecnologie di crittografia, controlli di accesso rigorosi e monitoraggio continuo sono cruciali per garantire l'integrità e la riservatezza dei dati. Un'altra sfida è rappresentata dalla complessità della "manutenzione" dei sistemi di AI, che richiedono un'estesa personalizzazione e continue ottimizzazioni, il che impone di avere competenze tecniche e una conoscenza approfondita dei modelli.

Inoltre, ogni "decisione" affidata all'intelligenza artificiale deve essere tracciabile, se si vuole garantire fiducia verso la tecnologia e conformità nelle sue applicazioni. Anche per questo una gestione completa dei rischi operativi, inclusi piani di emergenza, audit di sicurezza e un team multidisciplinare, è fondamentale.

Thomas Kruse è Product Manager di reichelt elektronik