Sieci korporacyjne, cyfrowe autostrady łączące ludzi i dane, stały się inteligentnymi układami nerwowymi napędzającymi operacje w chmurze hybrydowej, sieciach SD-WAN, IoT i 5G. Obejmując kontynenty, dostawców i terabajty danych, umożliwiają wszystko – od rozmów wideo po automatyzację fabryk. Zarządzanie tą złożonością wymaga inteligencji, która uczy się, adaptuje i działa szybciej niż człowiek.
Sieci AI-native odpowiadają na to wyzwanie dzięki automatyzacji, uczeniu maszynowemu, GenAI, a teraz agentic AI— kolejnemu krokowi w kierunku autonomicznego zarządzania siecią.
Koniec reaktywnego zarządzania siecią
Zespoły sieciowe od dawna działały w reaktywnym cyklu: alert wywołuje działanie, inżynierowie analizują, a rozwiązanie pojawia się często dopiero po tym, jak użytkownicy odczują skutki. Dzisiejsze sieci są jednak zbyt złożone na takie tempo. Skala danych, liczba urządzeń i zależności wymagają mądrzejszego podejścia.
Organizacje przeszły już od reakcji do proaktywnego zarządzania siecią automatyzując zadania manualne w celu poprawy szybkości, niezawodności i efektywności. Ten etap automatyzacji oparty na regułach stworzył fundament dla głębszej transformacji. Teraz AI przyspiesza zmianę umożliwiając analitykę predykcyjną i poprawiając widoczność oraz responsywność sieci.
Bardziej inteligentna sieć zaczyna się od solidnych fundamentów
Sieci AI-native rozpoczynają od automatyzacji kluczowych zadań, które wykonywane są szybciej i dokładniej. Gdy konfiguracje, poprawki i polityki działają automatycznie, sieć wchodzi w stan samonaprawy, budując „pamięć mięśniową”, na której polegają agenty AI.
AI może podejmować inteligentne decyzje tylko wtedy, gdy ufa danym i procesom pod spodem.
Na przykład zautomatyzowane procesy mogą aktualizować firmware na tysiącach urządzeń sieciowych, włączając w to routery i punkty dostępowe, bez interwencji manualnej. Zapewnia to spójność działania sieci, egzekwowanie polityk bezpieczeństwa i zapobieganie poślizgom w konfiguracji w środowiskach rozproszonych.
Uczenie maszynowe: Zauważanie tego, czego nie widzi człowiek
Gdy fundament jest solidny, czas dodać inteligencję. Tu wkracza uczenie maszynowe i sieci neuronowe. Każda sieć korporacyjna generuje ogrom danych: logi, telemetrię, zdarzenia i alerty. Wyzwanie nie polega na ich zebraniu, lecz na ich zrozumieniu.
Analityka oparta na uczeniu maszynowym pomaga zespołom przebić się przez szum, wykrywając wzorce i przewidując problemy na długo przed tym, zanim dotkną użytkowników. Ta dodatkowa inteligencja zwiększa produktywność, efektywność i dokładność.
Rozważ poniższe przykłady zastosowania uczenia maszynowego:
- Inteligentne grupowanie zdarzeń wykorzystuje uczenie nienadzorowane do identyfikacji wzorców, usprawnienia analizy przyczyn źródłowych i automatycznego grupowania powiązanych incydentów. Jak pokazują raporty NTT DATA, redukuje to nawet o 90% szum związany z wysokim wolumenem niepotrzebnych, zbędnych lub nieprawidłowo skategoryzowanych zgłoszeń.
- Modele predykcji przyczyn źródłowych analizują dane historyczne, aby wstępnie zaklasyfikować nowe incydenty, co poprawia wskaźniki rozwiązania problemów przy pierwszym podejściu.
- Wykrywanie anomalii uczy się, co jest „normalne” dla każdego urządzenia, identyfikując odchylenia zanim spowodują spadek wydajności lub awarie.
- Prognozowanie wykorzystania wykorzystuje AI - nie tylko dane – do predykcji przekroczenia progów przepustowości i umożliwia realokację zasobów, zanim klienci to zauważą.
Efekt? Spokojniejsze centrum operacyjne, które pyta: „Co może pójść nie tak w przyszłym tygodniu i jak temu zapobiec?”, zamiast gasić pożary. Wśród klientów NTT DATA takie podejście zmniejszyło liczbę krytycznych incydentów sieciowych (P1) o 39% rok do roku.
A dla Ciebie oznacza to niższe koszty, mądrzejsze planowanie zasobów i bardziej zadowolonych klientów.
GenAI: Przekształcenie danych sieciowych w jasny, zrozumiały komunikat
Nawet przy potężnej analityce istnieje bariera dostępności. Obserwacje istnieją, ale często są ukryte w dashboardach, raportach i portalach dostawców. Uzyskanie odpowiedzi może zająć długie dni i angażować zespoły specjalistów w celu ich zebrania i interpretacji.
W tym miejscu GenAI zmienia zasady gry. Ułatwia dostęp do zaawansowanej analityki sieci, przekształcając surową telemetrię, logi i alerty w klarowne, praktyczne wskazówki. Dzięki temu przyspiesza podejmowanie decyzji, zwiększa responsywność operacyjną i łączy działania sieciowe z realnymi wynikami biznesowymi.
Możesz zapytać sieć:
- „Które lokalizacje mają powtarzające się problemy z opóźnieniami?”
- „Pokaż trendy wykorzystania u wszystkich dostawców w tym kwartale.”
- „Podsumuj dzisiejsze incydenty wysokiego priorytetu.”
W ciągu kilku sekund otrzymasz odpowiedzi: zwizualizowane, poparte danymi, bez skryptów czy opóźnień. Inżynierowie zyskują cyfrowych współpracowników, którzy podsumowują zdarzenia, sugerują przyczyny i rekomendują kolejne kroki. Menedżerowie natomiast otrzymują natychmiastową widoczność i wskazówki bez wgłębiania się w szczegóły techniczne.
Agentic AI: Gdy sieci myślą samodzielnie
Tu historia przechodzi od inteligencji do autonomii — od inteligentnych sieci do sieci samosterujących. Jeśli automatyzacja buduje spójność, uczenie maszynowe inteligencję, a GenAI dostępność, to agentic AI buduje autonomię.
W tym miejscu AI staje się aktywnym partnerem. Agentic AI wprowadza wyspecjalizowane agenty, które postrzegają, decydują i działają — a wszystko w granicach zdefiniowanych przez człowieka. Nie zastępują inżynierów, lecz wspierają ich, przejmując powtarzalne, krytyczne czasowo zadania. Dzięki temu zespoły inżynierskie mogą zająć się innowacjami, projektować bardziej inteligentną architekturę i skupić się na transformacji cyfrowej.
W NTT DATA tworzymy i wdrażamy agenty AI, które transformują operacje sieciowe, włączając w to:
- Agenty kontroli kondycji: Ciągłe testowanie sprawności sieci, wykrywanie problemów, zanim się nasilą.
- Agenty analizy logów: Skanowanie i podsumowanie kluczowych informacji z logów systemowych, co oszczędza godziny ręcznej analizy i uwidacznia informacje, na podstawie których można podjąć działanie.
- Agenty nadzoru procesów: Monitorowanie zgodności z obowiązującymi standardami operacyjnymi i wczesne wychwytywanie odchyleń w celu zapewnienia spójności i zgodności.
- Agenty do współpracy z operatorami i koordynacji prac na obiektach: Automatyczne zarządzanie zgłoszeniami serwisowymi, śledzenie postępu ich realizacji i potwierdzenie przywrócenia usług, co usprawnia koordynację między wieloma dostawcami.
Powyżej opisane agenty nie tylko automatyzują, lecz także współpracują ze sobą. Przykładowo, gdy jakość łącza spada, agent diagnostyczny potwierdza problem z agentem kontroli kondycji, ocenia wpływ i otwiera wstępnie uzupełnione zgłoszenie incydentu, zanim użytkownicy w ogóle zauważą, że coś jest nie tak. Tak działa agentic AI: sieć, która przewiduje i zapobiega problemom, reagując szybciej i precyzyjniej niż jakikolwiek zespół ludzi.
Dla Twoich liderów IT oznacza to krótsze cykle obsługi incydentów, spójne reakcje i przewidywalną wydajność. Dla całej organizacji - pewność, że sieć poradzi sobie z każdym wyzwaniem, jakie stawia cyfrowy świat.
Ale aby to osiągnąć, potrzeba czegoś więcej niż samych narzędzi. Należy wzmocnić fundamenty automatyzacji, uporządkować przepływy danych oraz ocenić i dostosować procesy sieciowe pod kątem gotowości na AI. Co więcej, kluczowe jest zdefiniowanie jasnych ról i zasad działania agentów, aby umożliwić im autonomię przy zachowaniu pełnej kontroli.
Siła platformy
Automatyzacja, uczenie maszynowe, GenAI i agentic AI są potężne nawet osobno, ale prawdziwa wartość pojawia się, gdy są zintegrowane. Tu wkracza One NTT DATA Platform — cyfrowa warstwa łącząca te elementy w spójny, samodoskonalący się system.
Platforma integruje monitorowanie, pobieranie danych, trenowanie modeli i orkiestrację w ciągłą pętlę. Gdy uczenie maszynowe przewiduje anomalię, GenAI natychmiast informuje o tym inżynierów, a agentic AI działa, zamykając pętlę między informacją a działaniem. Ta orkiestracja ogranicza rozrost narzędzi i upraszcza zarządzanie.
Dla Twojej organizacji oznacza to niższy całkowity koszt, spójną widoczność w różnych środowiskach i u różnych dostawców oraz skalowalne wdrażanie AI — w każdym momencie nadzorowane przez człowieka.
Przeczytaj również
Równowaga między autonomią a odpowiedzialnością
Wraz z rosnącą autonomią sieci zaufanie staje się kluczowe. Autonomia musi iść w parze z odpowiedzialnością. Nasze podejście do sieci AI-native opiera się na czterech zasadach:
- Bezpieczeństwo i prywatność: Twoje dane są przetwarzane w bezpiecznym środowisku chmury prywatnej, a każdy model AI działa w swojej własnej, chronionej instancji.
- Przejrzystość i interpretacja: każde działanie jest możliwe do prześledzenia. Użytkownicy widzą, kiedy, dlaczego i w jaki sposób podjęto daną decyzję.
- Niezawodność i dokładność: modele są trenowane tak, aby zrozumieć topologię sieci, zależności oraz rzeczywiste zachowanie.
- Nadzór człowieka: wszystkie działania autonomiczne są możliwe do weryfikacji, odwracalne i mieszczą się w granicach wyznaczonych przez człowieka.
Autonomia działa, gdy inteligencja idzie w parze z integralnością. Tak budujemy zaufanie do AI.
Przyszłość należy do agentic AI
Organizacje patrzące w przyszłość zmieniają sposób pracy, przechodząc od zarządzania sieciami do ich współtworzenia. W NTT DATA jesteśmy liderem tej rewolucji. Budujemy sieci zasilane AI, które zwiększają wydajność biznesu.
Czy Twoja organizacja jest gotowa, aby objąć rolę lidera?