Eine Einführung in selbstfahrende Netzwerke

Erinnern Sie sich, als wir erklären mussten, was die Cloud ist? Dieses kleine, harmlos klingende Wort sorgte für sehr viel Verwirrung bei Unternehmen und sogar Einzelpersonen, als es erstmals diskutiert wurde. Auf die Frage, was es sei und warum es wichtig sei, wurde es oft als Lagerhäuser voller surrender und summender Server beschrieben, die über die Welt verteilt sind. Schließlich sagte eine kluge Person einfach: "Die Cloud ist der Computer eines anderen, auf dem Sie Ihre Informationen speichern können" – was ihren Wert deutlich machte und Unternehmen auf ihre digitale Transformationsreise brachte. Die Cloud brachte Datenmobilität und drastisch fortschrittliche Möglichkeiten, wie Unternehmen Arbeitsabläufe automatisieren konnten, was die Entwicklung wichtiger Technologien wie maschinelles Lernen und künstlicher Intelligenz ermöglichte. Heute sind diese Technologien und Fortschritte überall und haben die Welt in kurzer Zeit wirklich verändert. Aber was passiert, wenn alle manuellen Prozesse endlich automatisiert werden, die Maschinen alles lernen, was nötig ist, um unsere täglichen Aufgaben zu bewältigen, und KI weiß, was wir brauchen, bevor wir es tun?

Automatisierung weicht Autonomie

Fortschritte in der künstlichen Intelligenz, maschinellem Lernen und intentionbasierten Netzwerken haben uns an einen Schwellenwert gebracht, an dem diese Technologien mit Automatisierung kombiniert werden. An dieser Schwelle können IT-Teams weit über die Automatisierung von Aufgaben hinausgehen und Unternehmen wirklich in ein vollständig selbstfahrendes und autonomes Netzwerk führen. Diese Begriffe selbstfahrend und autonom klingen für Stakeholder viel schwieriger zu erklären als die Cloud. IT-Teams weit und breit konzentrieren sich auf Automatisierung für ihre Unternehmen, um Zeit und Geld zu sparen, indem sie Technologie nutzen, um jeden Prozess oder jede Funktion präzise und effizient ohne menschliches Eingreifen zu überwachen, zu steuern und/oder zu steuern. Der nächste evolutionäre Schritt im Netzwerk ist die Schaffung eines Netzwerks, das sich unabhängig konfigurieren, überwachen und warten kann. Diese autonomen Systeme nutzen Technologien, die automatisierte Systeme mit Sensoren, künstlicher Intelligenz und analytischen Fähigkeiten bereichern, sodass sie unabhängige Entscheidungen auf Basis der gesammelten Daten treffen können.

Inspiration aus der Autoindustrie

Selbstfahrend und autonom sind beide Begriffe, die Elon Musk häufiger hört, wenn er seine Ambitionen beschreibt, eine Flotte fahrerloser Roboter - und Ferngüter-Lkw zu schaffen. Musk sieht eine nicht allzu ferne Zukunft mit fahrerlosen Autos und Transportfahrzeugen, die Menschen und Güter allein durch ein einfaches Kommando von Ort zu Ort transportieren. Hier in der Automobilindustrie, die als einer der größten Nutznießer autonomer Technologien erwartet wird, finden wir die beste Analogie für die Unterschiede zwischen einem autonomen und einem automatisierten Netzwerk.

Die Parallelen zum Parken

Autohersteller sind schon immer im Wettlauf, neue Funktionen zu entwickeln und umzusetzen, die dem modernen Fahrer durch Automatisierung das Rätselspiel der einfachen Aufgaben abnehmen. Zum Beispiel fühlen sich manche Menschen mit Parallelparken nicht wohl. Zumindest sind genug Menschen damit unwohl, dass Ingenieure viel Zeit darauf verwendet haben, eine Methode zu entwickeln, um es einfacher zu machen. Durch den Einsatz von Parallelparksystemen wird das Fahrzeug richtig ausgerichtet, bevor man in den gewünschten Bereich zurückfährt und zwei entgegengesetzte Radschnitte macht, bevor es (hoffentlich) perfekt zwischen zwei anderen Fahrzeugen zum Stehen kommt. Diese sich wiederholenden Aktionen bei jedem Parallelparken liegen nicht mehr in der Verantwortung der Fahrer, möglicherweise zu deren Erleichterung, aber die Fahrer müssen trotzdem den Parkplatz finden und entscheiden, wann das Auto den Befehl ausführt. In der Elon-Musk-Version dieses Beispiels sagen die Fahrer, sobald Fahrzeuge vollständig autonom sind, dem Auto, wohin sie wollen, und nutzen automatisierte Regeln über Sensoren und Kameras. Das Auto übernimmt alles vom Start des Motors bis zum Parkplatz, indem es sich vor Ihrem Lieblingsrestaurant parallel parkt. Ein selbstfahrendes Auto kennt alle Regeln, Geschwindigkeitsbegrenzungen und Stauspunkte und erledigt die Aufgaben mit diesen im Hinterkopf. Ebenso kann ein autonomes Netzwerk als selbstfahrendes Netzwerk betrachtet werden, das den IT-Mitarbeitern die schwere Arbeit abnimmt. Es wird sich selbst konfigurieren, überwachen, verwalten, korrigieren, verteidigen und analysieren – mit wenig menschlichem Eingreifen. Es ist prädiktiv und anpassungsfähig an seine Umgebung und optimiert und personalisiert das Erlebnis für den Endnutzer und die Situation. Das autonome Netzwerk ist ein kraftvolles, transformatives Paradigma, das sicherstellt, dass der Betrieb des Netzwerks mit den Zielen des Unternehmens übereinstimmt. Dies verändert die Rolle des Netzwerks von einer taktischen Ressource, die oft im Weg steht, zu einer strategischen Ressource, die Innovationen vorantreibt.

Menschen werden noch gebraucht

IT-Teams müssen sich keine Sorgen machen, sich selbst zu automatisieren. Das selbstfahrende Netzwerk wird diese Teams nur von sich wiederholenden Aufgaben befreien. Während das Netzwerk die normalen und vorhersehbaren Aktivitäten herausfiltert, wird die IT weniger Zeit mit der Fehlerbehebung von Leistungsproblemen verbringen und sich mehr auf strategische Arbeit und Innovation konzentrieren. Das ist eine gute Nachricht für Unternehmen, denn diese Ingenieure werden sehr gefragt sein, um die endlose Flut an eingehenden Daten zu analysieren und zu interpretieren. Auch wenn einige alltägliche Aufgaben zwangsläufig übergeben werden, schafft die Technologie oft mehr Arbeitsplätze, als sie eliminiert. Die Geschäftswelt wird immer Menschen brauchen, die das Netzwerk überwachen und die neue Generation von Systemen und Werkzeugen entwerfen und überwachen. Wir werden Menschen brauchen, die verstehen, wie das Netzwerk funktioniert, um die künstliche Intelligenz selbst zu lehren und gleichzeitig Aufsicht sowie algorithmische Anpassungen zu gewährleisten.

Wer braucht das?

Automobilhersteller sind nicht die einzigen Branchen, die derzeit selbstfahrende Netzwerke nutzen, obwohl es scheint, dass sie am meisten davon profitieren. Derzeit sind Unternehmen in Bereichen wie Fertigung, Bergbau und Versorgungsunternehmen besonders effektiv darin, autonome Technologien einzusetzen, um mehr Effizienz, Sicherheit und Nachhaltigkeit zu erreichen. Bevor sie sich kopfüber mit der Einführung autonomer Technologien begeben, ist es wichtig, dass Organisationen zunächst verfügbare Lösungen bewerten, um zu verstehen, wo und wie sie in ihren bestehenden Netzwerken implementiert werden können und wie sie für die Zukunft ihres Geschäfts von Vorteil sein können. Der Technologie-Tsunami wird weiterhin jeden Aspekt von Arbeit und Leben verändern. Die Konvergenz von Menschen, Technologien, Daten, Geräten und ständig wachsenden Netzwerken wird enorme Chancen für Organisationen schaffen, die agil und kundenorientiert sein und umsetzbare Erkenntnisse im gesamten Unternehmen nutzen können. Die Unternehmen, die in den nächsten fünf bis zehn Jahren erfolgreich sein und gewinnen werden, sind bereits auf dem besten Weg, selbstfahrende Netzwerke und autonome Technologien einzusetzen, um Betriebskosten zu sparen und gleichzeitig mehr Zeit für Innovationen ihrer Technologiefachleute zu investieren.

Diese Beiträge sind meine eigenen und spiegeln nicht unbedingt die Position, Strategien oder Meinung von BMC wider.