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Una red autónoma es capaz de realizar ciertas actividades operativas sin intervención humana. Esto puede abarcar desde la identificación de un fallo hasta el análisis de su causa, la definición de una acción y la verificación del resultado.
Sin embargo, el nivel de autonomía no depende únicamente del número de tareas automatizadas. Una red puede tener varios procesos automatizados y aun así depender de operadores para tomar decisiones importantes o coordinar diferentes sistemas.
Por lo tanto, la evolución hacia redes autónomas implica diferentes capacidades, entre las que se incluyen la conciencia ambiental, el análisis de datos, la toma de decisiones, la ejecución de acciones y el aprendizaje continuo.
El papel de la inteligencia artificial
La inteligencia artificial puede contribuir principalmente al análisis de grandes volúmenes de datos generados por la infraestructura de telecomunicaciones.
Las redes modernas generan información de forma continua a partir de equipos, sistemas de gestión, alarmas, indicadores de rendimiento, tráfico y comportamiento del servicio. La IA puede ayudar a identificar patrones, correlaciones y situaciones que serían difíciles de analizar manualmente en tiempo real.
Un ejemplo de ello se encuentra en la identificación de anomalías. En lugar de depender exclusivamente de reglas preconfiguradas, los modelos de IA pueden ayudar a identificar comportamientos inusuales y respaldar la investigación de posibles problemas.
La IA también puede utilizarse en procesos de previsión, clasificación, recomendación y toma de decisiones, dependiendo del nivel de madurez y del caso de uso.
¿Cómo contribuye el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es una de las tecnologías más utilizadas en el campo de la inteligencia artificial. Su función radica en la capacidad de usar datos para identificar patrones y mejorar los modelos de análisis y predicción.
En las redes de telecomunicaciones, esto se puede aplicar, por ejemplo, a la predicción de fallos, la identificación de anomalías, el análisis del rendimiento, la optimización de recursos y la previsión de la demanda.
Imagina una infraestructura donde ciertos indicadores cambian antes de una falla. Un modelo de aprendizaje automático puede analizar el historial de estos eventos e identificar patrones que indiquen una posible ocurrencia futura.
Con esta información, la operación puede dejar de actuar únicamente de forma reactiva y adoptar un enfoque más preventivo o predictivo.
¿Qué es la automatización de bucle cerrado?
La automatización de bucle cerrado representa un paso importante en la evolución de la autonomía.
En un bucle cerrado, la red puede recopilar información sobre su estado, analizar los datos, identificar una necesidad, ejecutar una acción y verificar nuevamente los resultados. El proceso puede luego continuar de forma automatizada.
En la práctica, podemos pensar en ello como un ciclo que consta de cuatro etapas: observar, analizar, actuar y verificar.
Si se identifica una condición específica, el sistema puede ejecutar una acción predefinida o una guiada por mecanismos de decisión. Posteriormente, se analizan nuevamente los indicadores para verificar si se alcanzó el resultado esperado.
Este concepto reduce la necesidad de intervención humana en determinadas operaciones y crea las condiciones para una gestión de infraestructuras más dinámica.
Es necesario integrar la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la automatización.
Uno de los puntos principales a considerar es evitar la implementación de estas tecnologías de forma aislada.
Contar con IA no implica necesariamente tener una red autónoma. Del mismo modo, implementar el aprendizaje automático en un sistema de monitorización no significa que la red pueda actuar automáticamente ante los eventos que identifica.
Para avanzar, es necesario conectar datos, sistemas de gestión, herramientas de análisis, orquestación y mecanismos capaces de ejecutar acciones.
La integración entre estas capas es fundamental para transformar la información en decisiones y las decisiones en acciones.
De la automatización a la autonomía
La evolución de la automatización a la autonomía se produce gradualmente. Inicialmente, ciertos procesos pueden automatizarse individualmente. En etapas posteriores, se pueden integrar diferentes sistemas para permitir decisiones y acciones más coordinadas.
En este proceso, modelos como Niveles de Red Autónoma (ANL) de TM Forum pueden ayudar a las empresas a evaluar su nivel de madurez e identificar qué capacidades necesitan desarrollar.
Esto permite avanzar basándose en diagnósticos, indicadores y objetivos definidos, en lugar de simplemente añadir nuevas tecnologías a la infraestructura.
El desafío va más allá de la tecnología.
Para construir redes más autónomas, no basta con invertir en IA, aprendizaje automático o herramientas de automatización. También es necesario evaluar los procesos, los datos, la integración de plataformas, la gobernanza, la seguridad y la preparación del equipo.
La calidad de los datos, por ejemplo, influye directamente en las capacidades de los modelos analíticos. Del mismo modo, los procesos mal estructurados pueden limitar los resultados de la automatización sofisticada.
Por lo tanto, la autonomía debe considerarse una evolución sistémica de las operaciones de telecomunicaciones.
El camino hacia redes más autónomas
La IA, el aprendizaje automático y la automatización de circuito cerrado son componentes importantes en la evolución de las redes de telecomunicaciones. Aplicadas de forma estructurada, pueden contribuir a mejorar la capacidad de identificar problemas, predecir eventos, tomar decisiones y ejecutar acciones con menor intervención humana.
Pero el primer paso sigue siendo comprender el estado actual de la red e identificar las deficiencias en materia de autonomía.
Automatum ofrece servicios de Medición y optimización de la autonomía de las redes de telecomunicaciones. Brindamos apoyo a las empresas para evaluar su nivel de madurez, identificar deficiencias y definir hoja de ruta para la evolución y la creación de agentes de IA que mejoren la autonomía de sus redes. De esta manera, la adopción de tecnologías como la IA, el aprendizaje automático y la automatización se vincula con objetivos concretos de eficiencia, confiabilidad y evolución operativa.
