ما المقصود بالشبكات القائمة على الذكاء الاصطناعي؟
الشبكات القائمة على الذكاء الاصطناعي هي دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في أنظمة الشبكات لتحسين ذكاء الشبكة وأدائها وأمانها ودعم أعباء عمل الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.
وهي عنصر مهم في الشبكات الحاسوبية الحديثة، حيث يُتيح لموارد الحوسبة المترابطة التواصل بسلاسة، وأتمتة مهام إدارة الشبكة الروتينية، وتسهيل تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي والاستدلال الأمثل. يمكن أن تساعد الاستراتيجيات القائمة على الذكاء الاصطناعي فرق التطوير في التغلب على قيود ممارسات الشبكات التقليدية، والتي غالبًا ما تكون غير كافية لحجم وتعقيد وتطور بيئات تكنولوجيا المعلومات الحالية.
تعتمد الشبكات التقليدية على العمليات اليدوية والتكوينات الثابتة والصيانة المجدولة، وهي ليست مشكلة بالنسبة للشبكات الصغيرة ذات التفاعلات البسيطة للأجهزة. لكن الشبكات الحديثة ليست بسيطة أو صغيرة. فهي تمتد عبر بيئات عالمية متنوعة وديناميكية وبنى تحتية سحابية هجينة مع الآلاف من الأجهزة المترابطة والتبعيات. يمتد متوسط البيئة السحابية المتعددة إلى 12 خدمة ومنصة مختلفة.
يمكن أن يساعد تعزيز البنية التحتية للشبكة الحالية باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المؤسسات على تبسيط ممارسات إدارة الشبكة وتحسين ذكاء الشبكة وتوسيع قدرات الأتمتة. وتُتيح حلول الشبكات القائمة على الذكاء الاصطناعي ما يلي:
- الإدارة الذكية لحركة المرور
- الأتمتة الذاتية للشبكات
- اكتشاف الحالات الشاذة والتهديدات في الوقت الفعلي
- تحليل السبب الأساسي (RCA) التفصيلي
- تحسين الشبكة المستمر القائم على البيانات
- التحليلات التنبؤية والتعلم التكيفي
في بعض الحالات، يمكن للشبكات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي إنشاء آليات ومهام سير عمل ذاتية الشفاء.
تُعَد الشبكات القائمة على الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من نشر نماذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع ولبناء شبكات مؤسسية ذات استقلالية عالية تعتمد على البيانات. وهي تنقل النموذج من الشبكات الثابتة التي يديرها الإنسان إلى البنى التحتية الديناميكية ذاتية القيادة لتكنولوجيا المعلومات القادرة على دعم المتطلبات الهائلة للتقنيات الحديثة (5G وإنترنت الأشياء (IoT) وحوسبة الحافة وأعباء عمل الذكاء الاصطناعي والخدمات السحابية الأصلية).
والنتيجة هي شبكات مؤسسية أذكى وأسرع وأكثر مرونة تساعد على تقديم تجارب سلسة للمستخدمين النهائيين.
تعتمد الشبكات القائمة على الذكاء الاصطناعي على جمع القياس عن بُعد. كل عنصر من عناصر الشبكة والحوسبة (بما في ذلك أجهزة التوجيه والمفاتيح ونقاط نهاية واجهة برمجة التطبيقات) في الشبكة يزوِّد تدفقات بيانات ضخمة في الوقت الفعلي (مقاييس الأداء وتدفقات المرور وإشارات الحالات الشاذة) إلى بحيرات بيانات مركزية أو موزعة.
تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي السحابية الأصلية على تحليل البيانات باستمرار، حيث تربط الأحداث وتتعلم ما يُعَد سلوكًا طبيعيًا أو شاذًا ومتولِّد رؤًى مبنية على البيانات. تستخدم هذه النماذج التعلم غير الخاضع للإشراف (لاكتشاف الحالات الشاذة)، والتعلم الخاضع للإشراف (للتحليلات التنبؤية)، والتعلم المعزز لتحسين عمليات الشبكة وتفاعلاتها بشكل ديناميكي. وتتم بعد ذلك ترجمة الرؤى من أدوات الذكاء الاصطناعي إلى استجابات مؤتمتة.
عندما تكشف أدوات مراقبة الشبكة المدعومة بالذكاء الاصطناعي عن ازدحام أو أعطال، فإنها تُطلق تدفقات عمل لمعالجة المشكلات، مثل إعادة توجيه الحركة أو موازنة أعباء العمل أو تحديث سياسات الشبكة أو عزل التهديدات الأمنية، ما يقلل الحاجة إلى تدخل يدوي من فرق تكنولوجيا المعلومات.
تم تصميم الشبكات القائمة على الذكاء الاصطناعي للتوسع أفقيًا. مع نمو الطلب على الشبكة وأنظمة الأجهزة، تضيف أنظمة الذكاء الاصطناعي على الشبكة تلقائيًا المزيد من العُقَد الحوسبية والمفاتيح والروابط. كما تستخدم شبكات الذكاء الاصطناعي أيضًا اتصالات متعددة المسارات وآليات تجاوز الفشل السريع لإنشاء التكرار والمساعدة على ضمان توافر الشبكة بشكل كبير.
النشرة الإخبارية الخاصة بالمجال
أحدث الأخبار التقنية، مدعومة برؤى خبراء
ابقَ على اطلاع دومًا بأهم—اتجاهات المجال وأكثرها إثارة للفضول—بشأن الذكاء الاصطناعي والأتمتة والبيانات وغيرها الكثير مع نشرة Think الإخبارية. راجع بيان الخصوصية لشركة IBM.
سيتم تسليم اشتراكك باللغة الإنجليزية. ستجد رابط إلغاء الاشتراك في كل رسالة إخبارية. يمكنك إدارة اشتراكاتك أو إلغاء اشتراكك هنا. راجع بيان خصوصية IBM لمزيد من المعلومات.
تعتمد شبكات الذكاء الاصطناعي على مجموعة من العناصر الرئيسية للعمل. وتشمل ما يلي:
تستخدم شبكات الذكاء الاصطناعي أجهزة متطورة (مثل Ethernet أو InfiniBand بسرعة 800 جيجابت و400 جيجابت) ووحدات تحكم محسَّنة لتبادل البيانات بسرعة فائقة وزمن انتقال قصير بين عُقَد الحوسبة وتخزين البيانات ومنصات التنسيق. غالبًا ما تحتوي المحولات على معالجات حزم متخصصة وذاكرات تخزين مؤقت عميقة للحزم للتعامل مع ارتفاعات حركة مرور الذكاء الاصطناعي ومنع فقدان الحزم.
يمكن أيضًا لأجهزة التوجيه والمحولات التكامل مع أدوات الشبكات المعرفة بالبرمجيات (SDN) وأدوات المحاكاة الافتراضية لوظائف الشبكة (NFV) لتعزيز مرونة الشبكة وقابليتها للتوسع.
تربط شبكات الذكاء الاصطناعي الآلاف من مسرِّعات الحوسبة، بما في ذلك وحدات معالجة الرسومات (GPUs) ووحدات معالجة البيانات (DPUs)، عبر وصلات نحاسية أو بصرية، وكابلات ومحولات محسَّنة لنقل البيانات بسرعة عالية ودون فقدان على نطاق واسع. تشكِّل الترابطات العمود الفقري للاتصالات الرقمية، حيث تربط البيانات والخدمات عبر الأنظمة ومراكز البيانات والسحابات والحدود التنظيمية المتباينة.
تعتمد شبكات الذكاء الاصطناعي على معالجات قوية (وحدات المعالجة الرقمية ووحدات معالجة الرسومات وغيرها من المعالجات الخاصة بالذكاء الاصطناعي)، المنظمة في مجموعات كبيرة مترابطة، لتنفيذ المعالجة المتوازية وتسريع تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي والاستدلال عليها.
غالبًا ما يتم تصميم أنسجة الشبكة على شكل طوبولوجيات غير مانعة - ما يُتيح الاتصال عبر مسارات متعددة بين عدد كبير من الخوادم والمحولات، أو على شكل بنى موزعة ومعيارية، حيث يتم تقسيم الشبكة إلى وحدات أصغر مستقلة (لكن مترابطة) لتشكيل نظام متكامل.
تستخدم شبكات الذكاء الاصطناعي عمومًا استراتيجية متعددة المستويات. على سبيل المثال، ستستخدم الشبكة بحيرات البيانات والمستودعات للأرشفة طويلة الأمد، وتخزين الكائنات للبيانات غير المنظمة وقواعد بيانات المتجهات التي تمكِّن من إجراء عمليات بحث سريعة عن التشابه لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي.
تساعد برامج الأتمتة وعمليات الذكاء الاصطناعي شبكات الذكاء الاصطناعي على أتمتة نشر الموارد والتوسع والمراقبة المستمرة ومسارات CI/CD. غالبًا ما تستخدم هذه الأدوات خوارزميات التعلم الآلي لإجراء التحليلات التنبؤية وتسهيل إدارة الشبكة ذات الحلقة المغلقة، وهي نهج ذاتي التصحيح حيث تستخدم أنظمة الشبكة تعليقات ديناميكية في الوقت الفعلي لأتمتة الإجراءات التصحيحية.
كما أنها توفر أنظمة تشغيل جاهزة للذكاء الاصطناعي وبيئات افتراضية للمساعدة على تبسيط عمليات تطوير البرامج والنقل بالحاويات والتحكم في الإصدارات.
تطبِّق شبكات الذكاء الاصطناعي إعدادات أمان قائمة على مبدأ الثقة الصفرية، وضوابط وصول قائمة على الأدوار (RBACs)، وبروتوكولات التشفير، وأطر الامتثال، وقواعد معالجة البيانات لحماية بيانات الشبكة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي من الاختراقات والهجمات الإلكترونية.
تمثل الشبكات القائمة على الذكاء الاصطناعي التقارب بين الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي والبنية التحتية الذكية سريعة الاستجابة. وتساعد المؤسسات على بناء بيئات شبكات ديناميكية وآمنة وقابلة للتوسع. توفِّر شبكات الذكاء الاصطناعي ما يلي:
تحديد خط الأساس التكيفي
تعمل أنظمة التعلم الآلي على بناء نماذج ديناميكية لسلوك الشبكة الطبيعي مع مرور الوقت، مع أخذ الأنماط اليومية والأسبوعية والموسمية في الاعتبار. تمنع هذه الطريقة التقلبات الطفيفة من إطلاق التنبيهات، وتُتيح للنظام التركيز على الحالات الشاذة الحقيقية التي تنحرف بشكل كبير عن القيم الأساسية للشبكة.
التعرُّف المتقدم على الأنماط
تدمج أنظمة الذكاء الاصطناعي مصادر بيانات متعددة وتستخدم خوارزميات متطورة (بما في ذلك التعلم غير الخاضع للإشراف) لربط المؤشرات الدقيقة لمشكلات أداء الشبكة التي قد تغفل عنها الأنظمة القائمة على القواعد. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي، على سبيل المثال، اكتشاف الهجمات المنسقة متعددة المتجهات وحركة المرور الخبيثة المنخفضة والبطيئة التي تتقدم تدريجيًا.
تحليل حركة المرور والكشف عن الحالات الشاذة في الوقت الفعلي
تستخدم شبكات الذكاء الاصطناعي نماذج التعلم الآلي (ML) لمراقبة حركة مرور الشبكة وسجلات الأجهزة وأنماط البيانات بشكل مستمر وتحليل كميات كبيرة من البيانات في الوقت الفعلي. تساعد هذه القدرات أدوات الذكاء الاصطناعي على الكشف عن الثغرات الأمنية والسلوكيات غير المعتادة (على سبيل المثالـ تدفق حركة المرور المفاجئ) ومحاولات الوصول غير المصرح بها وعلامات الهجمات الإلكترونية المبكرة.
على عكس أساليب اكتشاف الحالات الشاذة التقليدية القائمة على الحدود الثابتة، تستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي البيانات السياقية والتاريخية لتطبيق خطوط أساس تكيفية، ما يجعل الكشف أكثر دقة ويقلل التنبيهات الخطأ التي قد تشتت فرق تكنولوجيا المعلومات.
تحليل البيانات واستكشاف الأخطاء وإصلاحها باستخدام التعلم الآلي (ML)
توفر أدوات الذكاء الاصطناعي ميزات مثل التحليلات والاستعلام باللغة الطبيعية والعروض المصورة للبيانات لمساعدة مشغِّلي الشبكة على التحقيق في الحوادث بشكل أسرع وأكثر فاعلية. تُتيح هذه الميزات الوصول بشكل أوسع إلى بيانات الشبكة المعقدة، ما يخصِّص المزيد من الموارد لمعالجة البيانات وتحليلها. كما أنها تساعد شبكات الذكاء الاصطناعي على دعم حل المشكلات التعاوني وتسريع تحليل السبب الأساسي.
الأتمتة والمعالجة القائمة على الذكاء الاصطناعي
عندما تكتشف شبكات الذكاء الاصطناعي وجود خلل، فإنها تعمل على تشغيل عمليات سير عمل مؤتمتة لإصلاح المشكلة على الفور. يمكنها، على سبيل المثال، إعادة توجيه حركة المرور حول المناطق المزدحمة وحظر عناوين IP المشبوهة وتوفير سعة إضافية للشبكة.
الصيانة التنبؤية
لا تكتشف أدوات الذكاء الاصطناعي الحالات الشاذة الحالية فحسب، بل يمكنها المساعدة على التنبؤ بالأعطال المستقبلية أو نقاط الازدحام من خلال تحليل التوجهات والإشارات في بيانات القياس عن بُعد. تعمل ميزة التنبؤ على تمكين مهندسي الشبكات والمسؤولين عنها من اتباع نهج استباقي لإدارة الشبكة، ومنع فترة التعطل والانقطاعات قبل حدوثها.
تختلف شبكات الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي عن بنيات الشبكات التقليدية. فهي تستفيد من البيانات في الوقت الفعلي والتعلم الآلي (ML) والأتمتة لتحسين شبكات الحوسبة وتأمينها ديناميكيًا.
تعتمد الشبكات التقليدية عادةً على القواعد الثابتة التي تم تكوينها يدويًا، والحدود المحددة مسبقًا وممارسات الإدارة التفاعلية. تستخدم الشبكات التقليدية أيضًا بنية هرمية، والتي تُنشئ طبقات من أجهزة الشبكات لإعادة توجيه البيانات بكفاءة. يؤدي التحكم الموزع إلى إنشاء بيئة شبكة مستقرة يمكن التنبؤ بها، ولكنه يَحُدّ أيضًا من قابلية التوسع (حيث تتطلب إضافة سعة في كثير من الأحيان استثمارات جديدة في الأجهزة).
مع النموذج التقليدي، يعمل كل جهاز شبكة على إجراء وظائف التحكم ومستوى البيانات الخاصة به بشكل مستقل. يدير مشغِّلو الشبكات حركة مرور البيانات من خلال تكوين جداول التوجيه وقواعد التبديل وسياسات الأمان يدويًا على أساس كل جهاز على حدة. تقتصر المراقبة على المقاييس الأساسية، وغالبًا ما يتم تشغيل التنبيهات من خلال ظروف ثابتة (بعد ظهور مشكلة في الشبكة)، ويميل استكشاف الأخطاء وإصلاحها إلى العزل عن الأجهزة الفردية، وكل ذلك يبطئ تكيُّف شبكة الاستجابة للحوادث.
على النقيض من ذلك، تمتد شبكات الذكاء الاصطناعي عبر السحابة الهجينة والبيئات متعددة السحابة، وغالبًا ما تتضمن مراكز البيانات المحلية والبيئات السحابية المتعددة وخوادم الحافة. وتجمع باستمرار بيانات القياس عن بُعد من جميع أنحاء الشبكة، وتستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل مجموعات البيانات في الوقت الفعلي، وفهم تدفقات حركة المرور المعقدة وتفسير سلوك المستخدم.
يمكن لشبكات الذكاء الاصطناعي أيضًا دعم أدوات تحسين أفضل وتعزيز قابلية توسُّع الشبكة. فبدلًا من الاعتماد على التكوينات الثابتة، تعمل الشبكات المدعومة بالذكاء الاصطناعي على ضبط تخصيص النطاق الترددي والتوجيه ديناميكيًا بناءً على أنماط الاستخدام المباشر، وتوسيع نطاق الموارد تلقائيًا لتلبية ارتفاع الطلب.
علاوةً على ذلك، توفِّر الشبكات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي أمنًا أكثر موثوقية وشمولية. تستخدم الشبكات التقليدية بشكل عام نماذج الأمان القائمة على التوقيع، والتي تكتشف التهديدات المعروفة وتمنعها من خلال تحديد الأنماط الفريدة -أو "التوقيعات"- المرتبطة ببرنامج أو نشاط ضار. تعمل شبكات الذكاء الاصطناعي على تعزيز (أو استبدال) النماذج الأمنية القائمة على التوقيعات بنماذج أمنية قائمة على الذكاء الاصطناعي للكشف عن التهديدات التي تستخدم تحليل السلوك الشامل لتحديد الهجمات المعقدة والتعامل مع التهديدات الإلكترونية قبل أن تهدد أمن الشبكة.
هناك العديد من التوجهات الرئيسية التي تؤثِّر في كيفية بناء شبكات الذكاء الاصطناعي وإدارتها وتأمينها.
نسيج شبكة الإيثرنت (Ethernet)
تزداد شعبية شبكة Ethernet كنسيج شبكة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي. وهي توفِّر حلًا شبكيًا متعدد الاستخدامات وفعَّالًا من حيث التكلفة وذا زمن انتقال قصير، مع سرعات تصل حاليًا إلى 400 جيجابت و800 جيجابت، مع توقع وصول 1.6T Ethernet قريبًا.
تتمتع شبكات الذكاء الاصطناعي المعتمدة على Ethernet بنطاق ترددي هائل يمكنه التعامل مع معدل نقل البيانات الهائل اللازم لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي والاستدلال في الوقت الفعلي ومعالجة بيانات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. وبفضل سهولة عمليات نشر Ethernet وقدرتها على تمكين الاتصال دون فقدان بين موارد الذكاء الاصطناعي المحلية والسحابية، تُعَد خيارًا ممتازًا لربط بنى الذكاء الاصطناعي التحتية المتنوعة والموزعة.
الذكاء الاصطناعي التوليدي
مع التقدُّم في الذكاء الاصطناعي التوليدي (Gen AI)، تصبح عمليات شبكات الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً وأتمتة. يساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي مهندسي الشبكات على تصميم الشبكات من خلال محاكاة وتوليد طوبولوجيا الشبكة المثالية وإعدادات الأجهزة.
يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي إنشاء نماذج تنبؤية لشبكات الذكاء الاصطناعي وتخطيط القدرات. وهي تستخدم مجموعات بيانات تاريخية كبيرة وفي الوقت الفعلي لبناء نماذج تتوقع أحمال الشبكة المستقبلية. تمكِّن هذه النماذج مشغِّلي الشبكات من التنبؤ بالارتفاعات القادمة في الطلب وتعديل بنيتهم التحتية بشكل استباقي لمنع حدوث عوائق أو انقطاع في الخدمة.
كما تعمل أدوات الشبكات القائمة على الذكاء الاصطناعي التوليدي على تمكين موازنة الأحمال عبر تقنيات الوصول اللاسلكي المتعددة (مثل wifi وBluetooth و4G LTE و5G) وتساعد على تقليل تداخل البيانات في بيئات الشبكات الكثيفة.
الذكاء الاصطناعي الوكيل
يُتيح الذكاء الاصطناعي الوكيل للمؤسسات بناء شبكات ذكاء اصطناعي أكثر استقلاليةً وقابلية للتكيف. الذكاء الاصطناعي الوكيل هو "نظام الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه تحقيق هدف محدد بإشراف محدود". يستخدم وكلاء الذكاء الاصطناعي النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي (ML) لتصميم مهام سير العمل الخاصة بهم، وأداء المهام وتنفيذ العمليات نيابةً عن المستخدمين والأنظمة الأخرى.
على عكس الأنظمة التقليدية الثابتة، تستخدم شبكات الذكاء الاصطناعي الوكيلة بنيات لا مركزية حيث يتنقل وكلاء الذكاء الاصطناعي عبر الأنظمة ونقاط النهاية، ويتبادلون البيانات بسرعة لدعم صناعة القرار بسرعة البرق. يمكن للوكلاء إدراك بيئتهم واتخاذ إجراءات مستقلة لتحسين الاتصال بالشبكة وتعزيز بروتوكولات الأمان وتحسين تجربة المستخدم.
على سبيل المثال، يمكنهم ضبط مَعلمات الشبكة ديناميكيًا (مثل تخصيص الموارد وتوجيه البيانات) مع تغيُّر الظروف. إذا اكتشف الوكيل نشاطًا مشبوهًا في الشبكة، فيمكنه عزل الأجهزة المخترقة وتنفيذ إجراءات مضادة في الوقت الفعلي لصد الهجوم الإلكتروني.
البنية التحتية لشبكة الذكاء الاصطناعي كخدمة (AI NIaaS)
مع تقدم الذكاء الاصطناعي في مجال الشبكات، هناك تركيز كبير على بناء بنية تحتية جاهزة للذكاء الاصطناعي - المحولات ووحدات معالجة الرسومات والأنسجة عالية النطاق وذات زمن الانتقال القصير والمحسَّنة خصيصًا لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي.
وتُعَد البنية التحتية لشبكة الذكاء الاصطناعي كخدمة (NIaaS) أحد هذه التطورات. تعمل خدمة NIaaS على تبسيط إدارة الشبكة وتقليل أوقات النشر من أشهر إلى دقائق من خلال المحاكاة الافتراضية للبنية التحتية لشبكة الذكاء الاصطناعي وتنسيقها عند الطلب. إنها نموذج قائم على السحابة يُتيح للمؤسسات إمكانية الوصول إلى مجموعة من وظائف الشبكات والأمان -بما في ذلك أجهزة التوجيه الافتراضية وجدران الحماية وموازنات التحميل وعناصر إدارة الذكاء الاصطناعي- دون الحاجة إلى نشر أو صيانة أجهزة مادية.
يقدِّم مزوِّدو خدمة AI NIaaS نماذج استهلاك مرنة شبيهة بالسحابة (مثل الدفع عند الاستخدام أو الاشتراك)، حيث يتم تخصيص موارد الشبكة وفقًا لاحتياجات الحوسبة لمشاريع الذكاء الاصطناعي المحددة.
الشبكات فائقة النطاق
تُعَد الشبكات فائقة النطاق مع مجموعات الذكاء الاصطناعي الموحَّدة توجهًا آخر في شبكات الذكاء الاصطناعي. يُعَد تجميع مجموعات الذكاء الاصطناعي عملية تنظيم ودمج موارد الحوسبة الخاصة بالذكاء الاصطناعي في عدة "جزر" لإنشاء أنسجة بيانات مبسَّطة. فهو يقلل من عدد الخوادم والعُقد غير المستخدمة في الشبكة من خلال تركيز أعباء العمل إلى مجموعات أقل عددًا وأكثر قوة.
توفِّر البيئات فائقة النطاق (بيئات حوسبة ضخمة مصممة للتعامل مع أعباء عمل كبيرة جدًا) القدرة والتبريد وتخزين البيانات اللازمين لدعم تجميع المجموعات على مستوى شبكات المؤسسات. يعمل دمج المجموعات والشبكات فائقة النطاق معًا على تبسيط تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها من أجل الحصول على شبكات ذكاء اصطناعي أسرع وأكثر كفاءة.
وفقًا لمعهد IBM Institute for Business Value (IBM IBV)، "من المتوقع أن تتوسع مهام سير العمل المدعومة بالذكاء الاصطناعي -والتي يقودها غالبًا الذكاء الاصطناعي الوكيل- من 3% في 2024 إلى 25% بحلول 2026"، وهو ما يمثل زيادة بمقدار ثمانية أضعاف في عمليات نشر الذكاء الاصطناعي. يوفر اعتماد نهج الشبكات القائم على الذكاء الاصطناعي للمؤسسات العديد من المزايا، بما في ذلك:
تعمل أدوات الذكاء الاصطناعي على ضبط تكوينات الشبكة بشكل ديناميكي وتحسين تدفق الحركة مع تغير الظروف، ما يؤدي إلى تقليل عوائق الأداء ويساعد الشركات في الحفاظ على شبكات عالية الأداء وذات أعطال أقل.
تُتيح شبكات الذكاء الاصطناعي إدارة أفضل للموارد وتساهم في ضمان استخدام فعَّال للنطاق الترددي عبر البيئات الموزعة.
يمكن لمهام سير عمل الأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي التعامل مع المهام الروتينية، ما يتيح لفِرق تكنولوجيا المعلومات التركيز على المبادرات الاستراتيجية ذات المستوى الأعلى.
تعمل أدوات الذكاء الاصطناعي على تحليل أنماط حركة مرور الشبكة باستمرار، مع تحديد السلوكيات الشاذة والعمليات الشبكية غير المنتظمة فور حدوثها.
يمكن لأدوات الشبكات القائمة على الذكاء الاصطناعي معالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة ودون تدخل بشري. ويمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التوسع بسهولة مع نمو حجم الشبكات وتعقيدها.
تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي على تحليل حركة مرور الشبكة لتحديد المشكلات والتهديدات الإلكترونية المحتملة في الوقت الفعلي - وقبل أن تتفاقم إلى حوادث خطيرة. فهي تشجع -وغالبًا ما تبدأ- إجراءات الاحتواء الفوري (مثل عزل الأجهزة المخترقة أو حظر الأنشطة المشبوهة) والتحديثات الأمنية التي تساعد على تقليل فترات التعطل وتخفيف الضرر الذي يمكن أن تسببه الهجمات الإلكترونية.