AI技能對網絡專業人員的重要性
每位網絡專業人員，無論是剛從培訓班畢業的初學者，還是擁有數十年經驗的資深專家，都必須對基本的網絡技能有徹底的理解。隨著網絡管理變得愈加複雜，這一點尤為重要。面對這種複雜性，許多組織開始考慮利用人工智能（AI）來管理網絡。
預測中的AI熱潮可能會引發網絡領域的範式轉變，基本的網絡管理將與AI能力相互交織。未來，AI將成為網絡運營的重要需求，除了基本的網絡管理技能外，對AI的深入理解也將成為所有現有和未來的網絡專業人員的先決條件。
在2024年秋季的ONUG AI網絡峰會上，專家們主要探討了AI在網絡運營和管理中的影響。在一場小組討論中，專家們分享了網絡專業人員必須掌握的AI技能，以便在其網絡基礎設施中有效地使用AI。
網絡專業人員如何利用AI
儘管對AI的恐懼和不安情緒日益增加，但這項技術對網絡來說並不陌生。網絡專業人員已經在IT運營（AIOps）中實施和啟用AI，來確定和修復基礎設施中的問題，這一過程已持續近十年。
Cigna集團的首席網絡架構師Sherif Meshriky將AIOps描述為網絡中AI的第一階段。他表示，下一步是利用AI將自動化腳本整合成一個全面的網絡基礎設施自動化工具。
許多網絡專業人員可能對這第二階段感到不安，擔心自動化會取代他們的工作。但Memorial Sloan Kettering癌症中心的雲治理與基礎設施技術策略負責人Subbiah Muthukumaraswamy則表示，自動化不會取代網絡專業人員，而是幫助他們提高生產力。
Meshriky同意Muthukumaraswamy的觀點，認為AI更應被視為增強智能，而非人工智能。他表示：“AI與人類智能攜手並進，能提高人類的能力，讓他們做出更好的決策。”
Muthukumaraswamy還提到，數據保留是AI的另一個應用案例。某些組織（如醫療行業）擁有來自多個來源的大量數據，AI可以幫助專業人員理解、組織和協調數據。一旦組織建立了數據模型，就能夠找出如何使用這些數據。
根據DevAI的聯合創始人兼首席執行官Susie Wee的說法，組織還可以在面向客戶的業務中使用AI。有些組織在其產品中內建AI，而其他組織則利用AI改善運營並從數據中提取智能。由於這些不同的應用案例，許多組織成立了專門小組來制定AI策略。
“回到運營層面，真正的關鍵在於AI如何幫助人們更好地進行操作，”她說。
Nokia Enterprise的技術負責人Senad Palislamovic補充道，AI可以豐富網絡專業人員的工作。不過，為了緩解人們對AI的擔憂，Palislamovic表示，組織應該對網絡專業人員進行AI和機器學習的教育。網絡專業人員應該了解AI的各種應用，例如統計分析、預測工具、生成式AI、大型語言模型等。
網絡工程師所需的AI技能
為了在其網絡中啟用這些應用案例，管理架構的專業人員必須具備一套發展良好的AI技能，包括：
1. **理解AI和機器學習**：由於市場上可用的AI工具數量龐大，網絡專業人員必須具備AI系統的技術知識。例如，若專業人員決定使用像ChatGPT這樣的AI工具來幫助網絡管理，他們需要對其運作原理、潛在威脅和商業優先事項有充分了解。此外，網絡工程師可以利用提示工程（即訓練AI模型生成特定回應的過程）來提升大型語言模型的性能。
2. **訓練AI系統**：網絡工程師應該訓練AI系統以應對他們網絡中可能出現的各種應用案例。例如，訓練一個專門針對網絡的AI系統，可以幫助準確排查配置中的錯誤。故障排除只是網絡管理員可以訓練AI理解的眾多潛在應用案例之一。
3. **數據管理**：除了理解系統外，網絡專業人員還必須了解為AI系統提供洞見的數據。網絡專業人員必須意識到數據的來源並妥善結構化，以便用於不同的應用案例。數據庫使網絡專業人員能夠成功編程AI工具並建立數字雙胞胎，以監控網絡基礎設施。
4. **跨團隊協作**：作為數據管理的一部分，網絡專業人員必須與組織內各團隊的成員合作，整合他們各自的數據集。這使得他們能夠將數據整合在一起，形成統一的數據結構，進而應用於其AI模型中。
5. **編碼**：編碼看似與網絡運營無關，但對網絡專業人員來說卻至關重要。當網絡工程師精通編碼時，可以自動化手動重複的任務，這將提高效率，簡化操作，使網絡專業人員能更快地完成日常任務。
新時代的網絡專業人員
網絡和AI看似是截然不同的技術領域，但隨著AI滲透到IT的每個角落，這兩者將繼續融合。AI不僅僅是輔助工具，而是網絡運營的基礎。此外，網絡專業人員的角色也隨著現代企業網絡的新要求而發生了變化。
Palislamovic表示：“網絡工程師不僅僅是網絡工程師，他們其實是一位理解各種技術堆疊的計算機科學家。”
網絡專業人員不僅需要對網絡有深刻的理解，還需要掌握各種領域的知識。例如，Meshriky建議有志成為網絡工程師的學生學習統計，以便更好地理解AI數據建模。
不僅僅是網絡專業人員有責任理解AI。小組成員也鼓勵企業為網絡專業人員提供教育、培訓和支持，以便他們學習AI並消除對這項技術的顧慮。
此外，AI還提供了改進效率以外的額外好處。掌握AI技能不僅能使網絡專業人員在其角色中更具權能，還能為他們在競爭激烈的就業市場中提升自身技能。
從這篇文章中可以看出，隨著AI技術的快速發展，網絡專業人員必須不斷學習和適應新的技能，以保持競爭力。這不僅是技術的變化，更是整個職業生態的重塑。企業也應該意識到，投資於員工的AI教育和技能培訓，不僅能提升工作效率，還能促進員工的長期發展和留任。
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