De este tema se ha hablado en un almuerzo de trabajo organizado por Redes&Telecom en colaboración con GTT y Ericsson Enterprise Wireless Solutions, en el que se han reunido ejecutivos y responsables de TI de compañías de diversos sectores, que han compartido, cada uno desde su perspectiva, su experiencia y visión sobre el modo en que la IA aporta mayor valor a sus respectivos negocios. Han participado ejecutivos de Holcim, ING, LHH-Grupo Adecco, OHLA y Palladium Hotel Group.
(De izq a der). Isidoro Leotta, GTT / Javier Carpio, Holcim / Antonio Cobos, OHLA / Patricia Zamacola, LHH-Grupo Adecco / José Antonio Herrero, ING Iberia / Luis Jesús Maúrtua, Palladium Hotel Gruop / David López, GTT / Stéphane Coasne, Ericsson Enterprise Wireless Solutions.
Los participantes han coincidido en que la Inteligencia Artificial, aplicada a diferentes áreas y procesos de negocio de las organizaciones (gestión TIC, gestión de proyectos, atención al cliente, RR.HH), puede convertirse en una herramienta que ayuda a acelerar procesos y ganar predictibilidad. En lo que respecta a la gestión de red, esta predictibilidad se traduce en capacidad de anticiparse a posibles incidencias o caídas de red que puedan tener un impacto importante en el negocio. En entornos de redes de área extensa (WAN) y altamente distribuidos, esto es especialmente importante, ya que la latencia y la optimización del rendimiento de aplicaciones son aspectos clave.
En este sentido, David López, VP Sales Spain de GTT, ha comentado que las empresas “necesitan infraestructuras de red cada vez más escalables, robustas, fiables y seguras. Como proveedores de servicios gestionados tenemos que proporcionar capacidad para que las empresas puedan enfrentarse con éxito a nuevos retos de negocio, como reducir la latencia en el consumo de aplicaciones alojadas en diferentes nubes, u optimizar el rendimiento de las conexiones desde ubicaciones remotas, dondequiera que éstas estén localizadas. La Inteligencia Artificial aplicada a la gestión de red ayuda a proporcionar esos elementos de predictibilidad, optimización, seguridad y productividad que las empresas necesitan”.
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Importancia de definir “casos de uso”
La Inteligencia Artificial no deja de ser a día de hoy una tecnología genérica cuyos casos de uso están aún por definir. Esto se ha puesto de manifiesto en la diferente visión y estrategia que en sus respectivos sectores de actividad tiene cada uno de ejecutivos que han participado en el coloquio. Así, la problemática principal de una organización del sector de hostelería con ubicaciones en diversas partes del mundo, es disponer de la capacidad para mover grandes cantidades de datos a una sede central para su análisis y posterior uso en áreas como marketing o atención al cliente. En este entorno necesitan redes que ofrezcan fiabilidad y latencia mínima, así como escalabilidad, dado que se espera que el volumen de datos a trasmitir continúe creciendo a un ritmo importante en los próximos años.
En el sector bancario se detectan varios casos de uso en los que la aplicación de la IA puede redundar en una mejora de procesos. En servicios de banca multicanal, el usuario tolera una cierta latencia en la respuesta que ofrece el sistema, sin embargo, la latencia de la red no es asumible cuando se quieren ofrecer servicios avanzados desde el cajero automático, siendo estos servicios gestionados o monitorizados desde una ubicación centralizada a cientos o miles de kilómetros de distancia. Para estos servicios se requiere una red de muy baja latencia y alta fiabilidad, que permita que la información viaje a la sede central, allí sea procesada y posteriormente enviada de vuelta al cajero automático. Si además, el volumen de información que se intercambia es alto, dependiendo del tipo de tráfico, y además sensible, dado que se trata de transacciones financieras, también se necesita gran ancho de banda y seguridad reforzada. Precisamente la IA puede ayudar a llevar todo este procesamiento al edge, con lo cual se reduce la dependencia de la red. En definitiva, es muy importante el modo en que está diseñada la arquitectura, sobre todo en entidades bancarias con presencia global. A la hora de diseñar estas arquitecturas, la IA puede ayudar.
En el sector de la obra civil, reducir la latencia es también crítico. Lo lógico es llevar las cargas de proceso de datos allí donde se es más eficiente, si es posible llevarlo a cabo en el edge, mejor. Hay procesos de negocio, como cálculo de mediciones en obra, en los que la latencia es un problema real, y en este sentido tener una buena infraestructura y estrategia de red de comunicaciones es decisivo. Además, en el sector de la construcción, la IA puede aportar un importante valor como ayuda en procesos de licitación, a veces muy complejos, en los que hay que tener en cuenta otros idiomas, normativas diversas, etc. Con el uso de la IA se pueden reducir drásticamente los tiempos de preparación de pliegos, lo que permite acceder a más licitaciones con los mismos recursos humanos. También se ha destacado su utilidad en la mejora de la disponibilidad de red, y en este aspecto la IA está aportando valor. El uso de IA ha simplificado bastante los procesos de resolución de incidencias, automatizando el filtrado de datos, análisis de “pantallazos” de consolas de gestión, etc.
La misma valoración se hace desde el sector bancario, en el resulta particularmente útil en el “análisis forense” una vez que la incidencia ha ocurrido, para prevenir e incluso pedir sugerencias sobre puntos de mejora. La IA se puede aplicar en todas las fases del proceso que se quiera, desde la recogida de datos “post mortem” a su análisis y hasta las recomendaciones de acciones preventivas a realizar.
La problemática específica del sector industrial está relacionada con cuestiones como la optimización de las operaciones logísticas o el cumplimiento de políticas medioambientales. Se están usando diferentes chatbots basados en IA, pero lo que se busca es poder definir una estrategia global y coherente del uso de la IA en toda la organización. En lo que respecta a la red, la gestión basada en AI puede jugar un papel importante a corto o medio plazo, cuando las necesidades de capacidad de red crezcan y sea necesario escalar la infraestructura. Un ejemplo es la el incremento de tráfico debido a la incorporación a red de cámaras de videovigilancia. El contenido de video de momento se trata de forma local, pero el día que se decida trasmitir todo ese contenido de las plantas a una ubicación centralizada, supondrá un reto importante para la red, y ahí una gestión inteligente del tráfico puede ser importante.
Por otro lado, como reconoce Isidoro Leotta, Business Development Manager de GTT, “el usuario de negocio es al final el principal beneficiario de la IA, tecnología que opera de modo trasparente para ese usuario: no es consciente de la tecnología subyacente, pero disfruta de los beneficios que aporta en su operativa de negocio día a día. Por ejemplo, a nivel de servicios gestionados de red, el usuario corporativo, de negocio o de TI, no es consciente de que se está usando IA, ya que no lo hace de forma directa, pero la plataforma de gestión que utiliza ya está aplicándola desde hace años, para detectar por ejemplo donde hay incidencias y prevenirlas a tiempo, mejorar el rendimiento o reforzar la seguridad”.
En este sentido se manifiesta también David López, para el que la predictibilidad es uno de los principales valores añadidos que la IA aporta a la gestión de red. Pone como ejemplo una empresa de mantenimiento del hogar que fuera capaz de personarse en un domicilio incluso antes de que aparezca una gotera, en base a la predicción que ha logrado hacer utilizando la IA. “La capacidad de predecir el momento en que algo puede fallar en base al análisis de comportamientos anómalos, y aplicar acciones de corrección de forma automatizada – con un determinado nivel de supervisión humana – tiene como beneficio una mayor fiabilidad y disponibilidad, al reducir drásticamente los tiempos de caída de la red. Lo mismo ocurre en lo que respecta a la seguridad, al ser capaces de anticiparnos a posibles ataques y brechas de seguridad. En definitiva, permite detectar a tiempo y actuar”.
La IA como asistente o “copilot”: importancia del factor humano
Los participantes coincidieron en la importancia del factor humano en la utilización adecuada de las tecnologías de Inteligencia Artificial. El concepto de “copilot”, es decir, concebir la IA como un asistente que aporta conocimiento y herramientas, pero al que no se le cede todo el control de los sistemas, fue considerado por la mayoría de asistentes como el enfoque más adecuado a la hora de integrar esta tecnología en los diferentes procesos de negocio de cada organización.
Este es un aspecto que los participantes más involucrados en la gestión de infraestructuras han valorado positivamente. La IA puede aportar ventajas en el refuerzo de la seguridad de red, mediante agentes inteligentes que estén permanentemente “a la escucha” y que mediante la automatización, se gane en flexibilidad y rapidez a la hora de responder a una incidencia. La inteligencia de red no es algo absolutamente nuevo, ya que de un modo u otro está incorporada a las redes desde hace años, lo novedoso es la posibilidad de disponer de un agente que es capaz de detectar cosas que el operador humano puede haber pasado por alto. Es un auxiliar, que ayuda al operador a detectar el fallo, localizarlo, y a solucionar el problema. Además puede ser útil a la hora de realizar una gestión inteligente de cargas, y hacerlo en tiempo real, cosa que para un administrador humano es prácticamente imposible.
Se comienza también a hablar ya de AIOps, es decir, todas aquellas operaciones relacionadas con el uso de la IA como herramienta de gestión TIC. Los profesionales de AIOps serán los manejen toda la información de lo que está sucediendo, y se plantea el debate de hasta qué nivel se puede ceder el control o automatizar procesos mediante la IA. Desde el sector bancario se considera como el enfoque más adecuado el considerar la IA como un “copilot” que ayuda, pero siempre manteniendo el control último en manos de los responsables de TI. Un ejemplo sería la posibilidad de testar acciones propuestas, o pedir sugerencias de cómo resolver una incidencia, teniendo el elemento humano siempre la última decisión: self-healing sí, pero con control.
De esta misma opinión es David López, para quien no se concibe este tipo de automatización total en entornos críticos que operan en tiempo real, independientemente de sector vertical de que se trate. Para el ejecutivo de GTT la AI aplicada a la gestión de red está orientada no a prescindir del talento humano sino para reorientarlo hacia tareas más específicas, más estratégicas, en las que tiene que haber una supervisión y un control, y automatizar aquellas tareas repetitivas en las que la máquina va a ser siempre más rápida que una persona y además no va a cometer errores. “Es la regla del 70/30, la máquina puede hacerte el 70% de la tarea, la parte más repetitiva o básica, pero el 30% la ha de hacer personal cualificado”.
IA orientada a procesos de negocio
Dado el amplio abanico de conceptos y aproximaciones que hay a día de hoy detrás de la IA, es difícil establecer un paradigma o caso de uso universalmente válido para todas las realidades empresariales. En lo que coinciden todos los participantes es en que la estrategia a adoptar sea considerar la IA como una herramienta orientada a procesos de negocio. No es tanto tener o no tener IA en los sistemas sino saber cómo utilizarla, “saber preguntar”.
En esta línea, algunos invitados han hablado de la aparición de herramientas de metapromting, es decir herramientas que ayuden al usuario a formular las preguntas adecuadas dependiendo del contexto o proceso de negocio específico en el que se esté utilizando. Hay y habrá muchas y diferentes formas de entender qué es la IA, de hecho es un concepto que ha evolucionado mucho a lo largo de los últimos años, lo que no cambia son las necesidades del usuario corporativo, que siguen ahí, concluyen.
Seguridad y “compliance”
La IA puede ser un arma de doble filo en lo que respecta a la seguridad. Aunque por un lado, y gracias a sus capacidades predictivas, es una potente herramienta de ayuda, también está siendo usada por los actores maliciosos para realizar toda la tarea de información previa y análisis para la detección de vulnerabilidades a explotar, y hacerlo de forma automatizada y con cantidades masivas de datos. También se está utilizando para crear ataques más efectivos (phising, malware) utilizando técnicas de ingeniería social muy sofisticadas capaces de engañar fácilmente a los usuarios finales, que se convierten en vectores de ataque.
Por ello es muy importante disponer de inteligencia de red, capaz de detectar patrones de comportamiento anómalos o maliciosos, que pueden ser síntomas de un próximo ataque, y tener las herramientas para responder de forma ágil y automatizada. Aquí la IA puede jugar un papel importante.
Desde el sector bancario, un sector fuertemente regulado, los retos en relación con la IA surgen no tanto de que existan barreras a la utilización de la IA, sino de que están obligados a demostrar que no se está vulnerando ninguna normativa, lo mismo que con cualquier otra tecnología o innovación que se quiera implementar: por ejemplo, si comienzas a utilizar un motor de IA hay que demostrar que cumple la normativa, pero si el proveedor, al hacer un update, introduce cambios, hay que volver a repetir todo el proceso de “compliance”, lo cual es costoso e ineficiente.
El impacto de la IA en la gestión del talento en los departamentos de TI
Otro de los ámbitos en los que la IA está impactando es el de la gestión de los Recursos Humanos dentro de los departamentos de TI. En la actualidad se están ya demandando perfiles especializados en la aplicación de la IA en las áreas de diseño de arquitecturas, data science y seguridad. En el área de servicios de atención al cliente o soporte técnico, tiene una aplicación como herramienta predictiva, que facilitará la resolución de incidencias en un primer nivel de soporte, redirigiendo los recursos humanos más cualificados hacia niveles de soporte superiores.
Desde el ámbito bancario se plantea la cuestión de si lo que se necesitan son arquitectos de red que sepan como diseñar arquitecturas eficientes, ingenieros de software que sepan utilizar las API o expertos en data o en IA que sepan definir esos modelos.
Un parte importante de la definición de una estrategia de IA es el rol del usuario, como destacan desde el sector de Recursos Humanos. Para obtener valor de esta herramienta es importante que el usuario sepa utilizarla, por lo que hay una clara necesidad de upskilling y reskilling de los profesionales dentro de las organizaciones.
Como conclusión, David López apunta que “las tecnologías están ahí, ya existían, van evolucionando, y no importa la etiqueta que se les ponga. Esto va sobre todo de personas y de cómo esas personas van a utilizar tecnología para mejorar procesos de negocio y obtener un valor. Desde nuestra perspectiva, como proveedores de servicios gestionados de red, ese valor consiste en automatizar tareas repetitivas, ayudar a resolver problemas más rápido y mejor, para que el talento humano pueda dedicar su tiempo y conocimiento allí donde más puede aportar”.
“La IA nos ayuda a ganar en predictibilidad e incrementar la fiabilidad de las redes”
David López, VP Sales Spain de GTT
Hoy más que nunca, las organizaciones necesitan conectar de forma sencilla y segura a personas y dispositivos con datos y aplicaciones, desde cualquier parte del mundo. Gestionar esta conectividad no es tarea fácil, y por eso los servicios gestionados de red, apoyados en Inteligencia Artificial proporcionan infraestructuras que ayudan a las empresas a hacer frente a los retos de hoy día.
GTT ofrece al cliente su plataforma de gestión de red Envision. Mediante la utilización de tecnologías de Inteligencia Artificial, la plataforma Envision mejora sensiblemente la conectividad de cualquier organización, especialmente aquellas con entornos de red WAN y altamente distribuidos. En particular aporta predictibilidad, optimización, seguridad y mayor productividad.
