Por Flávio Póvoa* 

Com as inovações de inteligência artificial (IA) dominando as notícias, você provavelmente já ouviu falar que IA para Operações de TI (AIOps) irá revolucionar quase tudo. A próxima coisa que deve estar no seu radar é algo chamado AI Networking, que será particularmente relevante se você for responsável por redes sem fio, com fio e de longa distância (WAN).

Antes de explorarmos esta nova faceta da inovação em IA, vamos dar um passo atrás. Revisitar alguns conceitos ajudará a compreender melhor as principais características de uma solução de IA eficaz e fornecerá clareza sobre como a IA, o aprendizado de máquina (ML) e a automação podem ajudar as organizações de varejo.

O que AIOps pode fazer pela equipe de TI
AIOps, um termo cunhado pelo Gartner, é uma solução que usa big data e ML para automatizar processos de operações de TI, como detecção de anomalias e determinação de causalidade. É como o DevOps, pois consolida o gerenciamento de serviços e desempenho, unindo isso à automação para fornecer insights contínuos que permitem melhorias.

Então, onde os serviços de rede, armazenamento e suporte se enquadram na equação? O Gartner esclareceu essas funções em um novo termo: AI Networking. Um subconjunto de AIOps, a AI Networking é considerado uma forma mais eficiente de gerenciar as operações de rede do Dia 2 – a fase após o design e a implementação, quando a equipe está analisando e otimizando o sistema de rede.

Para reiterar, AIOps refere-se à infraestrutura mais ampla gerenciada por equipes de informações e operações (I&O). A AI Networking, por outro lado, está inserida na infraestrutura mais ampla, mas é específica para trabalhar em redes com fio, sem fio e WAN. AIOps — e, mais especificamente, AI
Networking — fornece automação inteligente, para que seja possível ver e responder rapidamente a problemas de conectividade ou até mesmo evitar interrupções na rede.

Dado o grande volume de serviços baseados em nuvem, usuários digitais e dispositivos IoT nos vários locais que a rede de varejo suporta, isso permite lidar com esse trabalho muito mais rápido do que seria humanamente possível.

Casos de uso para AI Networking
Soluções inteligentes baseadas em IA já estão ajudando profissionais de TI a resolver os maiores desafios atuais das redes de varejo. Alguns exemplos de casos de uso de negócios estão listados abaixo.

• Gestão remota de múltiplas lojas. Hoje é padrão ver equipes de TI centralizadas gerenciando locais dispersos. Com isso em mente, os recursos de AI Networking fornecem visibilidade quase em tempo real da atividade da rede, onde quer que ela ocorra. Isso inclui determinar quais dispositivos estão sendo conectados às redes, identificar sites que estão enfrentando problemas de LAN ou WAN e coletar automaticamente registros de dados essenciais. É possível receber alertas alimentados por IA que ajudam a fazer a triagem dos problemas de solução de problemas mais urgentes.

• Identificação precisa de problemas. Da mesma forma que os modelos de ML são projetados para apontar padrões de comportamento e desvios deles, os insights e alertas de AI Networking ajudam a descobrir problemas de gateway WAN, com fio e sem fio que as ferramentas tradicionais não percebem. Por exemplo, a AI Networking pode ajudar a ver a diferença entre um dispositivo que está se comportando mal devido a uma falha de hardware ou algo intermitente que uma atualização de firmware pode corrigir.

• Melhoria das jornadas do usuário. Os clientes modernos não esperam apenas produtos que atendam às suas necessidades; eles também exigem experiências de alta qualidade na loja. Os departamentos de TI precisam encontrar maneiras de oferecer acesso excepcional a convidados e funcionários, em um ambiente onde o conhecimento técnico é muitas vezes escasso e a solução de problemas no local pode ser difícil.

Os recursos mais avançados de AI Networking abordam esse desafio, recomendando como aumentar o desempenho da rede, sem atualizações dispendiosas, ao mesmo tempo em que atende às expectativas operacionais e às experiências do cliente.

Como escolher soluções baseadas em IA
Embora cada solução AIOps permita automatizar a eficiência até certo ponto, algumas soluções oferecem significativamente mais recursos do que outras. As opções mais inovadoras cobrem as tarefas do Dia 0 e do Dia 1, bem como as responsabilidades do Dia 2. Para encontrar uma solução que atenda de forma abrangente às necessidades de rede de varejo, é preciso manter estes atributos em mente:

1. Intuitividade e eficácia. Além de incluir um painel simplificado, outras características de uma solução AIOps inovadora incluem pesquisa integrada em linguagem natural para ajudar nas atividades básicas do Dia 0, como configurar um identificador de conjunto de serviços (SSID) ou configurar uma rede de convidados. Para necessidades mais avançadas, as melhores soluções permitem definir automaticamente a linha de base do desempenho e do comportamento de cada um dos seus locais, sem qualquer configuração manual das expectativas de nível de serviço.

2. Capacidade de detectar anomalias comportamentais. A mudança comportamental é um sinal claro de falha iminente do dispositivo ou violação de segurança. É fundamental uma solução de AI Networking onde a IA e o ML sejam treinados com dados de milhares de implementações e milhões de dispositivos e endpoints, juntamente com tecnologia de cluster que ajuda a diferenciar cada local por tamanho, número de dispositivos de rede usados e como muitos clientes se conectam diariamente.

Ao reunir dados externos com as informações internas geradas pelas suas localizações, uma ferramenta avançada da AI Network oferece insights precisos para resolver anomalias comportamentais.

3. Geração de insights acionáveis. Na melhor das hipóteses, a AI Networking deve ir além da análise básica de números e da produção de listas de problemas a serem resolvidos ou oportunidades a serem otimizadas. As soluções AIOps mais avançadas apresentam suas descobertas como recomendações práticas.

Essas sugestões podem variar desde a alteração das configurações dos pontos de acesso Wi-Fi (APs) de um local para reduzir o consumo de energia até a substituição de um cabo entre um AP específico e um switch para eliminar a fonte de problemas intermitentes na rede sem fio. Insights práticos como esses ajudarão a eliminar a solução de problemas manuais, suposições e tarefas forenses demoradas.

4. Abordagem Full Stack Zero Trust. As melhores soluções usam métodos AIOps e AI Networking em toda a rede para maximizar a eficiência e isso inclui aumentar a segurança. Os recursos Zero Trust alimentados por IA oferecem informações precisas do cliente e visibilidade sobre quais aplicativos estão sendo acessados pela IoT e pelos dispositivos convidados, e se os dispositivos estão exibindo mudanças comportamentais.

Por exemplo, se um dispositivo de ponto de venda (POS) estacionário parece estar exibindo comportamento de roaming — ou começa a se comunicar com recursos desconhecidos — uma solução de rede de IA de ponta será capaz de sinalizar isso como uma anomalia comportamental para que possa identificar rapidamente a origem de um problema.

5. IA integrada na arquitetura de rede. Juntamente com uma abordagem full-stack, as soluções de IA mais inteligentes vêm de fornecedores de redes que integram AI Networking em sua arquitetura geral – desde dispositivos de rede até plataformas de gerenciamento. Dessa forma, o fornecedor reduz os custos de aquisição e manutenção, minimiza as tarefas de configuração manual e diminui o tempo necessário para desenvolver competências em toda a organização. Como regra geral, soluções totalmente integradas têm maior probabilidade de fornecer insights de maior valor sem nenhum custo extra.

Ao decidir sobre uma solução de rede adequada, é preciso explorar como a IA desempenha um papel nela. Hoje, as redes sempre ativas são uma vantagem competitiva no cenário do varejo, por isso é importante considerar como AIOps pode fornecer insights acionáveis, ajudar a automatizar tarefas para liberar recursos de TI para projetos de maior valor e dar a capacidade para melhorar os resultados comerciais e competitivos em geral.

*Flávio Póvoa é gerente de engenharia de Sistemas da HPE Aruba Networking