IBM presenta IBM Network Intelligence, una soluzione nativa per il network che utilizza l'AI  per affrontare la crescente complessità delle reti di telecomunicazioni e aziendali. Sviluppata in collaborazione con IBM Research, la soluzione è essenziale per le organizzazioni che vogliono trasformare ogni fase delle operazioni di rete e costruire un’AI affidabile.

IBM Network Intelligence accoppia avanzati modelli di time-series foundation con agenti di ragionamento basati su LLM per creare un collaboratore AI consapevole della rete. Riteniamo che questo approccio sia fondamentale per affrontare la complessità delle reti moderne, dove i team di networking faticano a gestire le operazioni tramite strumenti e processi manuali; questi problemi complessi, tuttavia, sono solo una parte e impegnano la stragrande maggioranza del tempo dei team di networking. È nel tempo e nelle risorse spese per reagire, comprendere e risolvere problemi critici che si trova il valore inespresso. Questa reattività può rappresentare un notevole ostacolo al raggiungimento di un’automazione scalabile.

Dati di rete cross-domain: la crisi del contesto

La sfida principale è che i dati di rete, in continua crescita e flusso, sono fondamentalmente definiti da relazioni e connessioni sparse in tutta l’organizzazione. Oltre al semplice volume, la frammentazione attraverso ampi domini di rete, fornitori e formati crea silos di dati isolati che oscurano intuizioni critiche. Ma gli strumenti attuali non sono in grado di catturare o analizzare efficacemente queste connessioni e mancano della capacità di comprendere comportamenti in tempo reale e relazioni cross-domain.

Di conseguenza, gli esseri umani devono fare ciò che gli strumenti non riescono a fare, assemblando le intuizioni derivanti da dati isolati per un’analisi cross-domain. Questo processo può essere lento, richiedere molto lavoro manuale ed essere soggetto a errori, perdendo il contesto essenziale della rete e trattenendo risorse importanti che potrebbero essere impiegate in attività a maggior valore aggiunto.

Sebbene i progressi negli strumenti di networking, nelle piattaforme di automazione e nei tradizionali sistemi ML (Machine Learning) abbiano aiutato a gestire molti pain point, gli operatori umani non riescono ancora a scalare per soddisfare le crescenti esigenze di service assurance in tempo reale, prestazioni a bassa latenza e aspettative di zero downtime.

AI affidabile, offerta attraverso un approccio a doppia intelligenza (analitica e di ragionamento)

IBM Network Intelligence è progettato per affrontare queste sfide introducendo un modello di collaborazione uomo-AI basato su tecnologie complementari di deep learning e agentiche. Può combinare l’AI analitica, che consuma e comprende enormi quantità di dati di rete, con l’AI di ragionamento e agentica, che interpreta quei dati e le relazioni tra i vari input nei sistemi, ipotizza potenziali problemi e cause alla base e aiuta a filtrare il rumore per fornire intuizioni ad alta affidabilità. Insieme, sono progettati per abilitare un nuovo modello operativo potente in cui l’AI gestisce la scalabilità, il riconoscimento dei modelli e le azioni orientate agli obiettivi, mentre gli esseri umani guidano il contesto, il giudizio e la creazione di fiducia necessari per rendere quell’intelligenza affidabile e attuabile.

Questa combinazione di capacità AI sia “analitiche” che di “ragionamento” rappresenta un’opportunità per incorporare un’AI avanzata, consapevole del dominio, in tutta la rete. L’obiettivo è migliorare la collaborazione tra esseri umani e agenti AI. Tale collaborazione apre la strada affinché le organizzazioni smettano di lottare per l’automazione puntuale e isolata e inizino a raggiungere un circolo virtuoso che vede una continua evoluzione delle reti, un miglioramento della resilienza e una maggiore scalabilità delle operazioni, senza sovraccarico di strumenti e senza essere sommersi dal debito tecnico.

"Intelligenza Analitica:" AI analitica per la telemetria di rete e l’intelligenza dei dati

Le capacità di AI analitica in IBM Network Intelligence si basano sugli IBM Granite Time Series Foundation Models, modelli AI compatti sviluppati da IBM Research come parte della famiglia IBM Granite, aperta e affidabile.

L’unicità di questi modelli è che sono personalizzati e costruiti appositamente per il networking, pre-addestrati su una grande mole di telemetria, allarmi e dati di flusso provenienti da ambienti diversificati. A differenza dei puri sistemi ML statistici, degli strumenti basati su regole o degli LLM generici, questi modelli offrono una profonda comprensione contestuale del comportamento della rete. Questo approccio è stato creato per fornire osservazioni di rete più accurate – per rilevare problemi solitamente nascosti e privi di allarmi, e persino per fornire un avviso precoce senza soglie sull’eventuale degradazione, elemento essenziale per costruire fiducia in un sistema autonomo, con l’obiettivo di migliorare il rapporto segnale/rumore.

Questa nuova offerta di IBM è realizzata per fornire un unico flusso per tutti i diversi tipi di dati di rete utilizzati da un’organizzazione. Questo include come è progettata la loro rete, il/i vendor che utilizza, le procedure operative e qualsiasi altra regola o linea guida documentata e rilevante per quella organizzazione nella gestione della rete.

I modelli pre-addestrati di IBM Network Intelligence sono pensati per fornire valore alle organizzazioni fin da subito.

"Intelligenza di Ragionamento:" AI Generativa per il ragionamento contestuale e l'automazione

La parte di “intelligenza analitica” dell’approccio a doppia architettura di IBM Network Intelligence alimenta i dati di rete verso il lato di “intelligenza di ragionamento.”

L’AI Generativa aggiunge ragionamento contestuale e automazione attraverso un quadro agentico alimentato dagli LLM e dal contesto di rete. Gli agenti AI, realizzati con le tecnologie IBM watsonx, collaborano per rilevare problemi, identificare probabili cause e generare possibili piani di rimedio. Questi agenti guidano la risoluzione dei problemi, supportano il triage e offrono piani di rimedio, il tutto mantenendo il giusto livello di controllo umano per garantire la spiegabilità.

Queste funzionalità di AI agentica consentono il rilevamento iterativo di anomalie e la loro spiegazione, automatizzando l’analisi delle cause alla radice attraverso fonti di dati isolate.

Le stesse funzionalità sono anche progettate per sostituire i processi manuali di “war room” multi-team con un sistema continuo e spiegabile che evidenzia problemi che altri strumenti potrebbero non rilevare. Specializzandosi in modelli di time-series e semantica di rete, è possibile affrontare falsi positivi e filtrare il rumore, mettendo in evidenza solo intuizioni ad alta affidabilità e azionabili. Un vantaggio fondamentale di questa nuova offerta è che permette alle organizzazioni di dettare il ritmo – adottando gradualmente azioni guidate dagli agenti nel percorso verso operazioni di rete autonome.

IBM Network Intelligence ha l’ambizioso obiettivo di estendere questo modello di collaborazione uomo-AI anche alle fasi di progettazione e costruzione del ciclo di vita della rete. Costruire la fiducia necessaria richiederà tempo; la maggior parte dei team operativi probabilmente inizierà distribuendo il software accanto agli attuali sistemi di gestione di prestazioni ed eventi, per fornire una “seconda opinione”. Una volta che questo passaggio cruciale avrà stabilito fiducia e comprensibilità, i clienti si sentiranno abbastanza sicuri da andare oltre l’“automazione basata su script” e affidarsi maggiormente agli strumenti di AI sensibili alla rete. È in questo modo che assisteremo a un cambiamento trasformazionale nel networking, dove le barriere all’automazione vengono rimosse, consentendo un’evoluzione continua della rete, una resilienza potenziata e operazioni che scalano senza sforzo.

Per saperne di più, ascolta il webinar IBM “AI and the Future of Networking: Market Trends That Matter”. Puoi registrarti qui per accedere alla registrazione del webinar.

Inoltre, per maggiori informazioni su IBM Network Intelligence, visita https://www.ibm.com/products/network-intelligence.