Что сетевым инженерам нужно знать об ИИ в 2025 году

ИИ — союзник, а не угроза

Хотя искусственный интеллект существует не первый год, генеративные ИИ-инструменты стремительно ворвались в индустрию благодаря запуску множества глобальных продуктов. Конкуренция стимулирует инновации, позволяя создавать новые решения на основе API. ИИ охватывает множество сфер, но не все готовы его принять. Некоторые опасаются, что технологии заменят сотрудников, если они не успеют адаптироваться.

2025 год станет переломным для ИИ благодаря таким инициативам, как Stargate Project, который инвестирует $500 миллиардов в создание инфраструктуры OpenAI, и росту числа ИИ-агентов. Для сетевых инженеров развитие навыков становится ключевым условием успеха в этих динамичных условиях.

Несмотря на страхи перед автоматизацией, практика показывает, что адаптация и использование текущих знаний открывают новые перспективы. ИИ больше не просто хайп — он уже меняет будущее.

Сетевые инженеры давно привыкли к технологическим изменениям, переходя от интерфейсов командной строки к API и ИИ. Чтобы справляться с растущими нагрузками, они должны понимать возможности искусственного интеллекта и соответствовать новым требованиям.

Новый помощник

Команды центров безопасности часто полагаются на ручные процессы при выявлении угроз. Интеграция ИИ и автоматизации снижает нагрузку на сотрудников, позволяя им сосредоточиться на критически важных задачах. Генеративный ИИ может давать рекомендации перед принятием решений, а его внедрение в системы мониторинга упрощает работу специалистов, которые пока скептически относятся к технологиям.

ИИ-агенты трансформируют сетевой анализ, автоматизируя ключевые процессы — мониторинг трафика, выявление аномалий, предотвращение угроз. Используя исторические данные, ИИ предсказывает и решает проблемы быстрее, сокращает человеческие ошибки и повышает эффективность, переводя управление сетями в проактивный режим. Среди наиболее известных ИИ-агентов: Oracle Miracle Agent, OpenAI Operator и Nvidia Eureka.

ИИ также усиливает возможности сетевых инженеров, помогая принимать более обоснованные решения, высвобождать время для других задач и сосредотачиваться на том, что пока лучше выполняют люди.

ИИ не заменяет специалистов, но те, кто начнет работать с технологиями уже сейчас, смогут быстрее адаптироваться к изменениям.

Что нужно знать инженеру для работы с ИИ

Гибкость и междисциплинарные знания становятся важными в эпоху ИИ, поскольку технологии объединяют команды. Сетевым инженерам стоит развивать навыки в следующих направлениях:

— REST API — большинство сервисов используют API для взаимодействия программ, а инженеры применяют их для управления сетевыми устройствами
— Python — основной язык автоматизации и базовый инструмент для работы с ИИ
— форматы данных YAML, XML, JSON — необходимы для работы с серверными и клиентскими приложениями
— AWS, Azure, Google Cloud — крупнейшие провайдеры облачных сервисов активно внедряют ИИ
— ИИ-инструменты. Amazon CodeWhisperer, IBM Watsonx, Tabnine для автодополнения кода и Darktrace для выявления угроз в реальном времени.

Ключевые навыки будущего

Чтобы оставаться востребованными, сетевым инженерам необходимо разбираться в машинном обучении, аналитике данных, ИИ-моделях, ИИ-агентах и бизнес-стратегиях.

— машинное обучение помогает анализировать сетевые данные в реальном времени, прогнозировать отказы и автоматизировать задачи
— аналитика данных позволяет выявлять закономерности в больших объемах информации и заниматься предиктивным обслуживанием
— понимание работы ИИ-моделей, таких как Gemini, Llama и ChatGPT, помогает эффективно применять технологии в сетях
— ИИ-агенты автоматизируют работу сетевой инфраструктуры и повышают надежность систем
— знание бизнес-стратегий важно для взаимодействия технологий и бизнес-целей, а также подготовки к изменениям в индустрии.

ИИ-агенты: искусственный интеллект в сетевой инженерии

Некоторые инженеры до сих пор считают ИИ лишь модной темой, но практический опыт показывает его реальное влияние. ИИ снижает риски, повышает скорость работы и помогает компаниям адаптироваться к росту объемов данных.

Масштабные инвестиции в дата-центры и развитие облачных технологий доказывают, что традиционные методы управления сетями становятся неэффективными. Например, Джон Капобианко, эксперт по автоматизации сетей, представил демоверсию ИИ-агента, способного выполнять задачи инженеров. Это демонстрирует, как искусственный интеллект дополняет человеческую экспертизу, повышая масштабируемость и эффективность работы.

Сертификации для сетевых инженеров

Повысить квалификацию и доказать знания в области ИИ помогут сертификаты:

— Cisco Certified DevNet Associate. Основа для сетевой автоматизации и интеграции ИИ
— Cisco Certified Cybersecurity Associate. Навыки работы с ИИ-инструментами в сфере кибербезопасности
— Nvidia-Certified Associate: Generative AI LLMs. Принципы работы с моделями GenAI
— AWS Certified Cloud Practitioner. Понимание облачных сервисов и их интеграции с ИИя.

ИИ — неотъемлемая часть будущего, и инженерам важно не отставать, иначе их технологии устареют.

Статья была переведена с сайта TechTarget.