网络专业人员的需要掌握的 AI 技能

对于每一位网络专业人士来说，无论是刚从训练营毕业的新手，还是拥有数十年经验的资深专家，都必须彻底了解基本的网络技能。即使网络管理变得越来越复杂，这一点仍然适用。鉴于这种复杂性，组织已考虑使用 AI 来管理网络。

预计的人工智能热潮还可能刺激网络领域出现潜在的范式转变，即基本网络管理与人工智能功能交织在一起。人工智能可能成为网络运营的一项重要要求。除了基本的网络管理技能外，对人工智能的扎实理解将成为所有现有和未来网络专业人员的先决条件。

ONUG 于纽约举办的 2024 年秋季 AI 网络峰会上的演讲主要集中在 AI 对网络运营和管理的影响上。在一次小组讨论中，专家们讨论了网络专业人员必须掌握的基本 AI 技能，以便在其网络基础设施中使用 AI。

网络专业人员如何使用人工智能

尽管人们对人工智能的担忧与日俱增，但这项技术对网络来说并不陌生。近十年来，网络专业人员一直在实施和启用用于 IT 运营的人工智能 (AIOps)，以查明和补救其基础设施中的问题。

Cigna Group 首席网络架构师 Sherif Meshriky 将 AIOps 描述为网络人工智能的第一阶段。他说，下一步是利用人工智能将自动化脚本整合成一个综合的网络基础设施自动化工具。

许多网络专业人员可能不喜欢第二阶段，担心自动化会取代他们。但纪念斯隆凯特琳癌症中心云管理和基础设施技术战略主管 Subbiah Muthukumaraswamy 表示，自动化不会取代网络专业人员，而是会帮助他们提高工作效率。

Meshriky 同意 Muthukumaraswamy 的观点，并表示他认为 AI 更像是增强智能，而不是人工智能。“它与人类智能密切相关——它能够增强人类能力，提高绩效并做出更明智的决策，”他说。

Muthukumaraswamy 表示，数据保留是 AI 的另一个用例。一些组织（例如医疗保健行业的组织）拥有来自各种来源的大量数据。AI 可以帮助专业人员通过分类法理解、组织和协调数据。一旦组织建立了数据模型，它就可以弄清楚如何使用数据。

DevAI 联合创始人兼首席执行官 Susie Wee 表示，组织也可以在面向客户的业务中使用 AI。一些组织已将 AI 内置于其产品中；其他组织则使用它来改善运营并从组织的数据中提取情报。Wee 表示，鉴于所有这些不同的用例，许多组织已成立工作组来制定其 AI 战略。

她说：“归根结底，问题在于人工智能如何帮助人们更好地开展运营。”

诺基亚企业技术主管 Senad Palislamovic 补充说，人工智能可以丰富网络专业人员的知识。但是，为了平息人们对人工智能的担忧，Palislamovic 表示，组织应该对网络专业人员进行人工智能和机器学习 (ML) 方面的教育。网络专业人员应该了解人工智能的各种应用，例如统计分析和预测工具、GenAI、大型语言模型等。

网络工程师需要掌握的 AI 技能

为了使企业在其网络中实现这些用例，管理架构的专业人员必须拥有一套发达的人工智能技能，包括以下内容：

·    了解 AI 和 ML。由于市场上有大量的 AI 工具，网络专业人员必须具备 AI 系统的技术知识。例如，如果专业人员决定使用ChatGPT 等 AI 工具来帮助进行网络管理，他们需要对其工作原理以及该工具的潜在威胁和业务优先级有深入的了解。此外，网络工程师可以使用即时工程（即训练 AI 模型以生成特定响应的过程）来提高 LLM 的性能。

·    训练 AI 系统。网络工程师应训练 AI 系统以解决其网络中可能存在的各种用例。例如，在网络上训练的 AI 系统可以正确排除配置错误。故障排除是网络管理员可以训练 AI 理解的众多潜在用例之一。

·    数据管理。除了了解系统之外，网络专业人员还必须了解能够洞察 AI 系统的数据。网络专业人员必须识别数据的来源，并根据用例正确构建数据。数据存储库可让网络专业人员成功编写 AI 工具并构建数字孪生来监控网络基础设施。

·    跨团队协作。作为数据管理的一部分，网络专业人员必须与组织内其他团队的成员合作使用他们自己的数据集。这使他们能够将数据整合在一起，形成统一的数据结构，并将其应用到他们的 AI 模型中。

·    编码。编码似乎与网络操作无关，但对于网络专业人员来说，编码至关重要。当网络工程师精通编码时，他们可以自动执行手动重复任务。这可以提高效率并简化操作，因为网络专业人员可以更快地完成日常任务。

新型网络专业人员

网络和人工智能看似是两个截然不同的技术领域，但随着人工智能渗透到 IT 的各个方面，两者将继续融合。人工智能对网络运营来说不仅仅是补充，更是基础。此外，网络专业人员的角色也随着现代企业网络的新要求而发生了变化。

“网络工程师不仅仅是一名网络工程师，”帕利斯拉莫维奇说。“他们实际上是全面了解纵向和横向[技术堆栈]的计算机科学家。”

网络专业人员不仅需要对网络有扎实的了解，他们现在还需要该领域之外的各种学科的知识。例如，Meshriky 说，他建议未来的网络工程师学生学习统计学，以扎实掌握人工智能数据建模。

了解人工智能不仅仅是网络专业人员的责任。小组成员还鼓励企业为网络专业人员提供教育、培训和支持，以了解人工智能并缓解他们对这项技术的担忧。

此外，除了提高效率之外，人工智能还带来了其他好处。掌握人工智能技能不仅可以增强网络专业人员的工作能力，还可以为网络专业人员提供在竞争激烈的就业市场中提升自身技能的机会。

 

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