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Warum Netzwerkprofis zwingend KI-Kenntisse benötigen
Netzwerkprofis müssen grundlegende Netzwerk- und KI-Kenntnisse erlernen, um in komplexen Umgebungen erfolgreich zu sein. KI im Netzmanagement transformiert die Branche.
Für jeden Netzprofi, ob Berufsanfänger direkt nach der Ausbildung oder erfahrener Experte mit jahrzehntelanger Erfahrung, ist es unerlässlich, über ein fundiertes Verständnis der grundlegenden Netzkompetenzen zu verfügen. Dies gilt auch dann, wenn das Netzwerkmanagement immer komplizierter und komplexer wird. Angesichts dieser Komplexität erwägen Organisationen den Einsatz von KI für das Netzwerkmanagement.
Der prognostizierte KI-Boom könnte auch einen möglichen Paradigmenwechsel im Netzwerkbereich auslösen, bei dem grundlegende Netzwerkmanagementfunktionen mit KI-Fähigkeiten verknüpft werden. KI könnte zu einer wichtigen Voraussetzung für den Netzwerkbetrieb werden. Neben grundlegenden Fähigkeiten im Netzwerkmanagement wird ein solides Verständnis von KI in Zukunft eine Voraussetzung für alle derzeitigen und zukünftigen Netzprofis sein.
Die Vorträge auf der Konferenz AI Networking Summit Fall 2024 der ONUG in New York City Ende Oktober 2024 konzentrierten sich vor allem auf den Einfluss von KI auf den Netzwerkbetrieb und das Netzwerkmanagement. In einer Podiumsdiskussion erörterten Experten die wichtigsten KI-Fähigkeiten, die Netzwerkprofis erwerben müssen, um KI in ihren Netzwerkinfrastrukturen einsetzen zu können.
Wie Netzwerkprofis KI nutzen
Trotz wachsender Ängste und Befürchtungen im Zusammenhang mit KI ist die Technologie im Netzwerkbereich nicht neu. Netzwerkprofis implementieren und nutzen KI für IT-Operationen (AIOps) seit fast einem Jahrzehnt, um Probleme in ihren Infrastrukturen zu lokalisieren und zu beheben.
Sherif Meshriky, leitender Netzwerkarchitekt bei der Cigna Group, beschrieb AIOps als die erste Phase von KI im Netzwerk. Der nächste Schritt bestehe darin, mit KI die Automatisierungsskripte in einem einzigen umfassenden Tool zur Automatisierung der Netzwerkinfrastruktur zu konsolidieren.
Viele Netzwerkprofis mögen diese zweite Phase nicht, weil sie befürchten, dass sie durch die Automatisierung ersetzt werden. Aber anstatt Netzwerkprofis zu ersetzen, helfe die Automatisierung ihnen, produktiver zu sein, sagte Subbiah Muthukumaraswamy, Leiter der Cloud-Governance-Strategie und Infrastrukturtechnologie am Memorial Sloan Kettering Cancer Center.
Meshriky stimmte Muthukumaraswamy zu und betonte, dass er KI eher als erweiterte Intelligenz denn als künstliche Intelligenz betrachte: "Sie geht Hand in Hand mit der menschlichen Intelligenz - ihrer Fähigkeit, ihre Fähigkeiten zu verbessern, bessere Leistungen zu erbringen und informativere Entscheidungen zu treffen", erklärte er.
Ein weiterer Anwendungsfall für KI ist laut Muthukumaraswamy die Datenhaltung. Einige Organisationen, zum Beispiel im Gesundheitswesen, verfügen über große Datenmengen aus verschiedenen Quellen. KI kann den Fachleuten helfen, die Daten zu verstehen, zu organisieren und zu koordinieren, indem sie eine Taxonomie verwendet. Sobald eine Organisation über ein Datenmodell verfügt, kann sie herausfinden, wie sie die Daten nutzen kann.
Laut Susie Wee, Mitbegründerin und CEO von DevAI, können Unternehmen KI auch in kundenorientierten Geschäftsbereichen einsetzen. Einige Unternehmen haben KI in ihre Produkte integriert, andere nutzen sie, um Prozesse zu verbessern und Erkenntnisse aus den Unternehmensdaten zu gewinnen. Angesichts all dieser unterschiedlichen Anwendungsfälle haben viele Unternehmen Task Forces gebildet, um ihre KI-Strategie zu entwickeln, so Wee.
"Wenn man das Ganze auf das operative Geschäft herunterbricht, geht es wirklich darum, wie [KI] den Menschen helfen kann, ihre Arbeit besser zu machen", meinte sie.
Senad Palislamovic, Leiter der Technologieabteilung bei Nokia Enterprise, fügte hinzu, dass KI eine Bereicherung für Netzwerkprofis sein könne. Um jedoch Ängste vor KI abzubauen, sollten Unternehmen Netzwerkprofis über KI und maschinelles Lernen (ML) informieren. Netzwerkprofis sollten die verschiedenen Anwendungen von KI verstehen, zum Beispiel statistische Analyse und Prognosewerkzeuge, GenKI, große Sprachmodelle (LLM) und mehr.
KI-Kenntnisse für Netzwerktechniker
Damit Unternehmen diese Anwendungsfälle in ihren Netzwerken nutzen können, müssen die Fachleute, die die Architekturen verwalten, über ein fundiertes KI-Know-how verfügen, das Folgendes umfasst:
- KI und ML verstehen: Aufgrund der Vielzahl der auf dem Markt verfügbaren KI-Tools ist es wichtig, dass Netzwerkprofis über technisches Wissen zu KI-Systemen verfügen. Wenn sie sich beispielsweise für den Einsatz eines KI-Tools wie ChatGPT zur Unterstützung des Netzwerkmanagements entscheiden, müssen sie ein solides Verständnis von dessen Funktionsweise, potenziellen Bedrohungen und geschäftlichen Prioritäten haben. Darüber hinaus können Netzwerktechniker Prompt Engineering einsetzen, den Prozess des Trainings von KI-Modellen zur Generierung einer spezifischen Antwort, um die Leistung eines LLM zu verbessern.
- KI-Systeme trainieren: Netzwerkingenieure sollten KI-Systeme trainieren, um die unzähligen Anwendungsfälle zu bewältigen, die in ihrem Netzwerk auftreten können. Beispielsweise kann ein KI-System, das auf das Netzwerk trainiert wurde, einen Konfigurationsfehler korrekt beheben. Die Fehlerbehebung ist einer von vielen potenziellen Anwendungsfällen, auf die Netzwerkadministratoren ihre KI trainieren können.
- Datenmanagement: IT-Fachkräfte müssen nicht nur die Systeme verstehen, sondern auch die Daten, die Einblicke in das KI-System liefern. Netzwerktechniker müssen erkennen, woher die Daten stammen und sie für Anwendungsfälle richtig strukturieren. Ein Daten-Repository ermöglicht es Netzwerkprofis, KI-Tools erfolgreich zu programmieren und digitale Zwillinge zur Überwachung der Netzwerkinfrastruktur zu erstellen.
- Teamübergreifende Zusammenarbeit: Im Rahmen des Datenmanagements müssen Netzwerkfachleute mit Mitgliedern anderer Teams im gesamten Unternehmen zusammenarbeiten, die über eigene Datensätze verfügen. Auf diese Weise können sie die Daten zu einer einheitlichen Datenstruktur zusammenführen, die für die Implementierung in ihre KI-Modelle geeignet ist.
- Programmierung: Programmierung scheint nichts mit Netzwerkbetrieb zu tun zu haben, kann aber für Netzwerkfachleute von entscheidender Bedeutung sein. Wenn Netzwerktechniker über Programmierkenntnisse verfügen, können sie manuelle, sich wiederholende Aufgaben automatisieren. Dies kann die Effizienz steigern und die Arbeitsabläufe rationalisieren, weil Administratoren so alltägliche Aufgaben schneller erledigen können.
Der neue Netzwerkprofi
Networking und KI mögen wie zwei unterschiedliche Technologiebereiche erscheinen, aber sie werden immer mehr miteinander verschmelzen, da KI alle Facetten der IT durchdringt. KI wird nicht nur ergänzend, sondern grundlegend für den Betrieb von Netzwerken sein. Darüber hinaus hat sich auch die Rolle des Netzwerktechnikers als Reaktion auf die neuen Anforderungen moderner Unternehmensnetzwerke verändert.
„Ein Netzwerktechniker ist nicht [nur] ein Netzwerktechniker“, sagt Palislamovic. "Sie sind eigentlich Informatiker, die vertikale und horizontale [Technologie-Stacks] in allen Bereichen verstehen.
Netzwerkfachleute benötigen nicht nur ein solides Verständnis von Netzwerken, sondern auch Kenntnisse in verschiedenen Bereichen außerhalb ihres eigenen Fachgebiets. Beispielsweise empfiehlt Meshriky angehenden Netzwerkexperten, Statistik zu lernen, um ein solides Verständnis der Datenmodellierung mit künstlicher Intelligenz zu entwickeln.
Es liegt nicht nur in der Verantwortung der Netzwerkfachleute, sich mit KI vertraut zu machen. Die Diskussionsteilnehmer ermutigten auch die Unternehmen, den Netzwerkprofis die Ausbildung, das Training und die Unterstützung zukommen zu lassen, die sie benötigen, um sich mit KI vertraut zu machen und Bedenken hinsichtlich der Technologie auszuräumen.
Über die Effizienzsteigerung hinaus bietet KI noch weitere Vorteile. Die Aneignung von KI-Kenntnissen könnte die Netzwerkprofis nicht nur in ihrer Rolle stärken, sondern ihnen auch die Möglichkeit bieten, sich auf einem stark umkämpften Arbeitsmarkt zu qualifizieren.
