尽管炒作，AI是真实的，为支持快速改变的数字转换环境提供基础。在几年的跨度中，利用高性能计算技术（如图形处理单元（GPU）和张量处理单元（TPU）提供低成本云计算的可用性驱动了快速的AI创新。
扩大采用，AI技术供应商增加了模型开发工具包，预先接受了培训的模型模板，以及教育服务，使得在没有大型数据科学家的公司开发和操作AI模型的公司更容易。这些努力使AI从科幻电影的主题转变为每天在个人和专业生活中每天使用的一系列解决方案。网络供应商也包含AI来提供智能网络。
合适的网络技术使IT部门能够提供洛佩兹研究公司所称的“合适的体验”。网络RTE是一组基础设施和解决方案，在正确的时间为IT领导者提供正确的见解。rte需要一个网络基础设施，能够提供上下文、适应性、学习性和预测性的服务。
为了创建这些预测系统，领先的网络供应商将机器学习和深度学习与他们的数据语料库相结合，以创建有用的开箱即用的人工智能增强解决方案。人工智能帮助管理员收集和分析来自不同来源的数据，以预测问题，实现特定任务的自动化，并优化整体网络性能。
这个字段通常称为AIOps。例如，AIOps通过分析大量网络数据、识别问题和提出需要注意的警报来帮助网络管理员有效地排除问题。AIOps消除疲劳。但更重要的是，网络服务不仅列出了问题所在。它可以帮助It部门弄清楚下一步该做什么。
AIOps是一种人工辅助技术，通过自动化配置管理、射频优化和故障排除等重复任务，管理员可以处理更高价值的任务。它允许It通过提供先进的网络而更具战略性。成功的IT领导者将专注于与业务合作，以理解网络如何支持新的业务目标。企业完成了第一轮数字化转型。现在是时候使用人工智能来进行下一步了。
在供应商的投资组合中寻找什么
人工智能面临的挑战之一是，每个技术供应商都声称自己的产品是由人工智能驱动的。这些说法经常导致技术供应商在人工智能方面承诺过多而未能兑现的情况。在某种程度上，人工智能被夸大为一种可以解决任何问题的技术。看着客户在这个问题上挣扎，我得出了这样的结论:公司应该评估他们的网络供应商提供什么类型的AIOps，以及如何有效地部署这些服务。
理想情况下，您的供应商将提供一个控制台，统一网络配置，监控和故障排除。AIOPS应该桥接云和本地环境，并支持通过网络从应用程序评估性能。除了故障排除外，AIOP还应帮助它检测模式以优化网络并支持新的应用程序。AIOPS允许它通过针对当前问题的根本原因进行精确定位，预测潜在问题并表明下一个最佳行动来从无功转移到主动。
IT领导者需要评估他们的技术供应商对人工智能生命周期的方法，从设计到建立，再到操作和细化。解决方案的有效性始于数据，因为人工智能解决方案的好坏取决于创建模型的数据。在评估AIOps时，必须与拥有良好数据基础和特定于领域的数据的公司合作，以开发合适的模型。通常情况下，这将使我们转向拥有大量网络数据和分析见解的更成熟的提供商。
接下来，公司应该评估建立一个联网AI系统有多容易。IT应该寻找提供集成和自适应管理的解决方案。理想情况下，AI应该是一种很容易通过技术供应商的更新软件打开的功能。第三，您应该评估操作，自动化和控制功能。它能让你自动化什么?有哪些控制措施?最后，你的技术供应商应该向你提供AI更新的路线图，因为AI领域在不断发展。您的技术合作伙伴应该不断完善其解决方案。
超出AIOPS的错误解决网络问题？
故障排除是您开始的地方，而不是您结束的地方。AI是一个用于网络的游戏变更器。AIOP通过更好地理解网络，帮助它获得控制。因此，它可以重新部署其资源，专注于提供比管理基本网络功能更高的投资回报的任务。
故障排除后，大多数公司使用AIOPS来提高整体网络性能，使系统建议使用对应用程序策略和设置进行修改。AIOP可以帮助它主动预测公司何时以及如何升级其网络。最终，AI提供了机会提供闭环自动化，这有助于我们意识到自动驾驶网络的愿景，以获得诸如船上的特定方面，例如船上的特定方面。
总体而言，人工智能网络使IT能够满足对网络性能日益增长的需求，并实现新的体验，如为设计设施和维修添加增强和虚拟现实应用程序，在工厂实现远程机器人过程控制，并支持零售和仓库的视频分析。
关于人工智能，最让我兴奋的是它是一个伟大的均衡器。如今，无论公司规模大小，都可以在网络产品中利用人工智能。现在唯一的问题是你的公司将如何利用智能网络来推进你的业务。
