{"id":155945,"date":"2026-05-28T13:49:48","date_gmt":"2026-05-28T10:49:48","guid":{"rendered":"https:\/\/www.catonetworks.com\/glossary\/que-es-la-optimizacion-de-redes-de-ia\/"},"modified":"2026-05-28T13:49:49","modified_gmt":"2026-05-28T10:49:49","slug":"what-is-ai-network-optimization","status":"publish","type":"glossary","link":"https:\/\/www.catonetworks.com\/es\/glossary\/what-is-ai-network-optimization\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es la optimizaci\u00f3n de redes de IA?"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La optimizaci\u00f3n de redes de IA utiliza IA y ML para gestionar el tr\u00e1fico y el enrutamiento a trav\u00e9s de la WAN corporativa. Las herramientas de IA operan en la capa de control, analizando telemetr\u00eda, identificando patrones y recomendando cambios de configuraci\u00f3n dise\u00f1ados para mejorar el rendimiento y la fiabilidad de la WAN corporativa.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A medida que las redes corporativas se vuelven m\u00e1s distribuidas con la adopci\u00f3n de infraestructura en la nube y trabajo h\u00edbrido, las ineficiencias de la red tienen un mayor impacto en el negocio. Adem\u00e1s, la naturaleza din\u00e1mica de los entornos de TI &#8211; con recursos en la nube ef\u00edmeros y trabajadores en movimiento &#8211; significa que se deben realizar cambios de configuraci\u00f3n regularmente para optimizar estos entornos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La IA puede analizar datos, detectar patrones y realizar actualizaciones en tiempo real, manteni\u00e9ndose al d\u00eda con la r\u00e1pida evoluci\u00f3n de la WAN corporativa. Si la IA se implementa como parte de una <a href=\"https:\/\/www.catonetworks.com\/sase\/\">SASE<\/a> plataforma, integrada con la infraestructura de red en lugar de ser desplegada como una soluci\u00f3n puntual, esto se puede lograr sin impactos en el rendimiento.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-how-do-you-define-ai-network-optimization\">\u00bfC\u00f3mo defines la optimizaci\u00f3n de redes de IA?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La optimizaci\u00f3n de redes de IA utiliza IA y ML para mejorar el rendimiento de la red, la experiencia del usuario y la fiabilidad al analizar la telemetr\u00eda de la red y sugerir mejoras. Esto se basa en t\u00e9cnicas de optimizaci\u00f3n tradicionales, como la aceleraci\u00f3n de TCP, la compresi\u00f3n y las reglas de QoS est\u00e1ticas, al adoptar bucles de retroalimentaci\u00f3n para probar, validar y mejorar las optimizaciones potenciales.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La optimizaci\u00f3n de redes de IA se aplica a la totalidad de la WAN corporativa, gestionando el enrutamiento, QoS, asignaci\u00f3n de ancho de banda y potencialmente la colocaci\u00f3n de pol\u00edticas de seguridad cuando es relevante para la selecci\u00f3n de rutas.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-core-elements-of-ai-network-optimization\">Elementos clave de la optimizaci\u00f3n de redes de IA<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La optimizaci\u00f3n de redes de IA implementa an\u00e1lisis y optimizaci\u00f3n inteligentes para la gesti\u00f3n de redes. Los elementos clave de la infraestructura incluyen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Recolecci\u00f3n de Datos:<\/strong> Las herramientas de IA requieren acceso a telemetr\u00eda de alta calidad para identificar \u00e1reas potenciales de optimizaci\u00f3n. Esto incluye informaci\u00f3n sobre todos los elementos de la WAN corporativa, incluyendo infraestructura local y basada en la nube.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Extracci\u00f3n de Caracter\u00edsticas:<\/strong> La extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas destila los datos recopilados en un conjunto de caracter\u00edsticas \u00fatiles para el an\u00e1lisis. Esto elimina datos ruidosos mientras se enfoca en informaci\u00f3n \u00fatil.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Entrenamiento e Inferencia del Modelo:<\/strong> Con acceso a datos de alta calidad, la IA y el ML pueden realizar an\u00e1lisis y buscar tendencias. El aprendizaje se lleva a cabo de manera continua, permitiendo que el modelo se adapte a los cambios en la infraestructura y el uso de la red.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Aplicaci\u00f3n en la Red:<\/strong> Las herramientas de optimizaci\u00f3n de redes basadas en IA pueden hacer recomendaciones, pero la integraci\u00f3n con otras herramientas de red es esencial para su aplicaci\u00f3n. La IA se aplica mejor como parte de un despliegue SASE convergente, donde las recomendaciones pueden aplicarse de manera consistente en toda la WAN corporativa.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-how-does-ai-network-optimization-work-in-modern-networks\">\u00bfC\u00f3mo Funciona la Optimizaci\u00f3n de Redes con IA en Redes Modernas?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En redes modernas, la optimizaci\u00f3n de redes con IA t\u00edpicamente reside en el panel de control en la nube o en el plano de gesti\u00f3n centralizada de una arquitectura SASE o <a href=\"https:\/\/www.catonetworks.com\/sd-wan\/\">SD-WAN<\/a>. Este sistema es responsable de recopilar telemetr\u00eda, identificar patrones o anomal\u00edas, y recomendar o aplicar autom\u00e1ticamente cambios en las pol\u00edticas de enrutamiento y QoS.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-real-time-path-selection-and-policy-adjustment\">Selecci\u00f3n de Ruta en Tiempo Real y Ajuste de Pol\u00edticas<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La selecci\u00f3n de rutas es vital para el rendimiento de la red, especialmente para despliegues de SD-WAN y SASE que dependen de Internet p\u00fablico. Los sistemas de IA pueden analizar las rutas disponibles en funci\u00f3n de la latencia actual, el jitter, la p\u00e9rdida de paquetes y el rendimiento, ofreciendo informaci\u00f3n y clasificaciones actualizadas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Esta visibilidad casi en tiempo real permite que los sistemas de IA ajusten din\u00e1micamente la selecci\u00f3n de rutas, las colas de QoS y la direcci\u00f3n del tr\u00e1fico en respuesta a los datos de rendimiento y an\u00e1lisis de tr\u00e1fico. Por ejemplo, el sistema podr\u00eda enrutar inteligentemente el tr\u00e1fico de video y voz a rutas de baja latencia y bajo jitter, mientras utiliza enlaces menos costosos para transportar tr\u00e1fico masivo.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-how-does-ai-wan-optimization-fit-into-this-picture\">\u00bfC\u00f3mo se Integra la Optimizaci\u00f3n de WAN con IA en Este Contexto?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La optimizaci\u00f3n de WAN con IA se centra en la optimizaci\u00f3n de la WAN corporativa, eligiendo espec\u00edficamente las rutas de WAN y aplicando optimizaciones espec\u00edficas de WAN. Con la IA, las organizaciones pueden ir m\u00e1s all\u00e1 de pol\u00edticas est\u00e1ticas y algoritmos fijos hacia un enfoque m\u00e1s din\u00e1mico e inteligente.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-what-problems-does-ai-network-optimization-solve\">\u00bfQu\u00e9 Problemas Resuelve la Optimizaci\u00f3n de Redes con IA?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La optimizaci\u00f3n de redes con IA resuelve el problema de la latencia impredecible, la p\u00e9rdida de paquetes y el jitter dentro de las redes corporativas. El tr\u00e1fico de Internet moderno cruza com\u00fanmente m\u00faltiples ISP y proveedores de nube, introduciendo complejidad que conduce a un rendimiento deficiente de SaaS y degrada la experiencia del usuario. Con la IA, los problemas pueden ser identificados y abordados en casi tiempo real, reduciendo la fricci\u00f3n en la experiencia del usuario y disminuyendo la fatiga de resoluci\u00f3n de problemas entre los equipos de operaciones.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-performance-issues-that-ai-network-optimization-addresses\">Problemas de rendimiento que la optimizaci\u00f3n de red por IA aborda<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El tr\u00e1fico enrutado a trav\u00e9s de Internet p\u00fablico puede sufrir varios problemas debido a la falta de fiabilidad de estos enlaces de red. Los s\u00edntomas comunes incluyen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>la latencia.<\/li>\n\n\n\n<li>Jitter<\/li>\n\n\n\n<li>p\u00e9rdida de paquetes.<\/li>\n\n\n\n<li>Apagones intermitentes<\/li>\n\n\n\n<li>Congesti\u00f3n en intercambios de Internet compartidos<\/li>\n\n\n\n<li>Rendimiento inconsistente de SaaS.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las herramientas de IA son h\u00e1biles en la identificaci\u00f3n de patrones, lo que les permite identificar problemas comunes, como la congesti\u00f3n en horas pico o enlaces espec\u00edficos que sufren apagones recurrentes. Basado en este an\u00e1lisis y conocimiento de los enlaces disponibles, la IA puede sugerir rutas alternativas o aplicar estos cambios autom\u00e1ticamente.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-operational-challenges-ai-helps-reduce\">Desaf\u00edos operativos que la IA ayuda a reducir<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los equipos de operaciones enfrentan desaf\u00edos significativos al intentar diagnosticar y abordar problemas relacionados con el rendimiento de la red. La creciente distribuci\u00f3n de entornos corporativos significa que el tr\u00e1fico de la red corporativa puede atravesar m\u00faltiples ISP y plataformas en la nube. Como resultado, es dif\u00edcil y lleva tiempo identificar la causa ra\u00edz de un problema.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La IA ayuda a reducir la sobrecarga y el tiempo medio de detecci\u00f3n al realizar an\u00e1lisis autom\u00e1tico de la causa ra\u00edz de los incidentes, ofreciendo informaci\u00f3n sobre las causas probables. Al automatizar el proceso de investigaci\u00f3n y triaje, estas herramientas reducen la carga sobre los operadores humanos y permiten que equipos m\u00e1s peque\u00f1os tomen decisiones r\u00e1pidamente e implementen cambios para mejorar el rendimiento de redes complejas y distribuidas.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-which-data-and-telemetry-feed-ai-network-optimization\">\u00bfQu\u00e9 datos y telemetr\u00eda alimentan la optimizaci\u00f3n de red por IA?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los sistemas de IA son tan buenos como los datos a los que tienen acceso. En el caso de las herramientas de optimizaci\u00f3n de red por IA, necesitan telemetr\u00eda de alta calidad que proporcione visibilidad de toda la red corporativa y conocimiento de objetivos clave, como el rendimiento de la red, la seguridad y la experiencia del usuario.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las herramientas de optimizaci\u00f3n de red por IA se implementan com\u00fanmente como parte de plataformas SASE y SD-WAN, que ya recopilan los tipos de datos de flujo de red, usuario, aplicaci\u00f3n y seguridad que requieren las herramientas de IA. Reunir esta informaci\u00f3n en un \u00fanico lago de datos centralizado facilita el acceso y an\u00e1lisis de esta informaci\u00f3n por parte de las herramientas de IA.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-network-and-transport-layer-metrics\">M\u00e9tricas de la Capa de Red y Transporte<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las m\u00e9tricas de la capa de red y transporte se centran en mejorar el rendimiento y la fiabilidad de la infraestructura de red de una organizaci\u00f3n. Las m\u00e9tricas clave incluyen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>la latencia.<\/li>\n\n\n\n<li>Jitter<\/li>\n\n\n\n<li>p\u00e9rdida de paquetes.<\/li>\n\n\n\n<li>Rendimiento<\/li>\n\n\n\n<li>Utilizaci\u00f3n del enlace<\/li>\n\n\n\n<li>Tasas de error<\/li>\n\n\n\n<li>Cambios de ruta.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los modelos de IA pueden utilizar estas m\u00e9tricas para clasificar la salud de varios enlaces de red y predecir el rendimiento futuro. Por ejemplo, un enlace de red particular puede experimentar un aumento en el uso en momentos espec\u00edficos debido al comportamiento del usuario o a una tarea o trabajo programado. Una herramienta de IA que identifica este patr\u00f3n puede proporcionar recomendaciones que dirijan el tr\u00e1fico a otros enlaces durante estos momentos para reducir la congesti\u00f3n y la latencia.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las infraestructuras globales de SASE son ideales para este tipo de an\u00e1lisis debido a su capacidad para recopilar telemetr\u00eda y comparar el rendimiento a trav\u00e9s de m\u00faltiples bordes y proveedores de servicios de Internet (ISP). Este campo de visi\u00f3n m\u00e1s amplio enriquece los datos de entrenamiento disponibles para los modelos de IA y mejora la selecci\u00f3n de rutas a trav\u00e9s de la infraestructura.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-application-and-user-experience-metrics\">M\u00e9tricas de Aplicaci\u00f3n y Experiencia del Usuario<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/www.catonetworks.com\/glossary\/digital-experience-monitoring\/\">El monitoreo de la experiencia digital (DEM)<\/a> intenta mejorar la experiencia del usuario al rastrear m\u00e9tricas como:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Telemetr\u00eda del dispositivo del usuario<\/li>\n\n\n\n<li>Tiempos de respuesta de la aplicaci\u00f3n<\/li>\n\n\n\n<li>Tasas de \u00e9xito y error de transacciones<\/li>\n\n\n\n<li>Resultados de transacciones sint\u00e9ticas<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Con visibilidad en la infraestructura de red y m\u00e9tricas de capa de aplicaci\u00f3n, las herramientas de optimizaci\u00f3n de red de IA pueden correlacionar la degradaci\u00f3n en las m\u00e9tricas de DEM con condiciones a nivel de red. Esto les permite identificar cambios y optimizaciones potenciales a nivel de red que tambi\u00e9n tendr\u00edan un impacto positivo en la experiencia del usuario.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Por ejemplo, los informes de los usuarios sobre tiempos de carga lentos para una aplicaci\u00f3n SaaS particular podr\u00edan provocar una investigaci\u00f3n en esa aplicaci\u00f3n para identificar mejoras potenciales. Sin embargo, una investigaci\u00f3n m\u00e1s amplia podr\u00eda revelar que el tr\u00e1fico hacia esa y otras aplicaciones SaaS fluye a trav\u00e9s de un enlace que com\u00fanmente est\u00e1 sobrecargado. Las actualizaciones de enrutamiento que reducen la carga en este enlace impactar\u00edan positivamente en la experiencia del usuario en todas las aplicaciones SaaS, en lugar de abordar los s\u00edntomas dentro de una sola aplicaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-how-does-ai-congestion-prediction-improve-performance\">\u00bfC\u00f3mo mejora la predicci\u00f3n de congesti\u00f3n de IA el rendimiento?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La predicci\u00f3n de congesti\u00f3n de IA utiliza modelos predictivos para prever cu\u00e1ndo y d\u00f3nde es probable que ocurra congesti\u00f3n, bas\u00e1ndose en datos hist\u00f3ricos y telemetr\u00eda en tiempo real. Con IA, las organizaciones pueden ir m\u00e1s all\u00e1 de simples alertas basadas en umbrales para identificar patrones que indican congesti\u00f3n potencial. Esto es cada vez m\u00e1s importante para las redes empresariales, ya que los empleados dependen m\u00e1s de herramientas de voz y video y otras aplicaciones SaaS sensibles a la latencia.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-predictive-models-for-congestion-and-brownouts\">Modelos Predictivos para Congesti\u00f3n y Cortes de Energ\u00eda<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La IA y el aprendizaje autom\u00e1tico pueden aprovechar modelos de series temporales y detecci\u00f3n de anomal\u00edas para identificar ventanas de congesti\u00f3n probables en rutas de red espec\u00edficas o puntos de presencia (PoPs). Por ejemplo, una herramienta de IA con acceso suficiente a datos hist\u00f3ricos podr\u00eda notar tendencias, como la propensi\u00f3n de los empleados a revisar su correo electr\u00f3nico al regresar de un almuerzo programado o el hecho de que los desarrolladores y el personal de TI programan ciertas tareas para ejecutarse en momentos espec\u00edficos. Con el conocimiento de estas tendencias, la IA puede recomendar rutas de red que eviten la congesti\u00f3n que estas actividades podr\u00edan causar en enlaces de red particulares.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><br>Si bien estas fuentes de congesti\u00f3n son internas a un negocio, las herramientas de IA alojadas en una infraestructura SASE multi-tenant tienen una visibilidad mucho m\u00e1s amplia. Con acceso a datos sobre el comportamiento agregado de muchos clientes y geograf\u00edas, pueden identificar patrones y realizar optimizaci\u00f3n a un nivel m\u00e1s global.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-routing-and-qos-actions-driven-by-prediction\">Acciones de Enrutamiento y QoS Impulsadas por Predicci\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La IA ofrece la capacidad de predecir posibles cortes de energ\u00eda y congesti\u00f3n, permitiendo a la organizaci\u00f3n tomar medidas para mitigar sus efectos. Por ejemplo, un sistema de IA puede enrutar tr\u00e1fico cr\u00edtico a rutas alternativas antes de un corte de energ\u00eda o ajustar las reglas de QoS para asegurar que las aplicaciones en tiempo real sensibles a la latencia sean priorizadas durante los momentos de tr\u00e1fico m\u00e1ximo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La capacidad de estos sistemas para adaptarse a los cambios depende del nivel de intervenci\u00f3n humana en el proceso. En el caso de problemas frecuentes y predecibles, la IA puede prever el incidente a tiempo para que los humanos aprueben los cambios. Sin embargo, la IA que identifica signos de una interrupci\u00f3n inminente e impredecible puede requerir intervenci\u00f3n autom\u00e1tica para minimizar el impacto. Las organizaciones deben implementar controles de pol\u00edticas que dictaminen qu\u00e9 decisiones pueden ser automatizadas y qu\u00e9 recomendaciones requieren revisi\u00f3n y aprobaci\u00f3n humana.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-faqs-about-ai-network-optimization\">Preguntas Frecuentes sobre la Optimizaci\u00f3n de Redes con IA<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-does-ai-network-optimization-replace-traditional-wan-optimization-tools\">\u00bfLa optimizaci\u00f3n de redes con IA reemplaza a las herramientas tradicionales de optimizaci\u00f3n de WAN?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">No, la optimizaci\u00f3n de redes con IA complementa las herramientas tradicionales de optimizaci\u00f3n de WAN, como el almacenamiento en cach\u00e9, la compresi\u00f3n y la optimizaci\u00f3n de TCP. La IA a\u00f1ade una capa de inteligencia y adaptabilidad, permitiendo que las configuraciones y pol\u00edticas se modifiquen en respuesta a los cambios en la infraestructura y el uso de la red. Muchas soluciones modernas de SD-WAN y SASE incluyen esas herramientas tradicionales de optimizaci\u00f3n de WAN que tienen sentido en contexto, al mismo tiempo que ampl\u00edan las capacidades mediante la integraci\u00f3n de IA.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-how-mature-are-ai-network-optimization-capabilities-today\">\u00bfQu\u00e9 tan maduras son hoy en d\u00eda las capacidades de optimizaci\u00f3n de redes con IA?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las capacidades de optimizaci\u00f3n de redes asistidas por IA son comunes en SD-WAN, SASE y soluciones de experiencia digital, pero su efectividad puede variar. Al considerar soluciones, pregunte sobre c\u00f3mo se utilizan las caracter\u00edsticas de IA en producci\u00f3n, incluyendo casos de uso documentados, como la selecci\u00f3n din\u00e1mica de rutas, la reducci\u00f3n de ruido en alertas y los conocimientos predictivos.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-how-does-ai-network-optimization-interact-with-security-policies\">\u00bfC\u00f3mo interact\u00faa la optimizaci\u00f3n de redes con IA con las pol\u00edticas de seguridad?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las herramientas de optimizaci\u00f3n de redes con IA tienen la capacidad de redirigir el tr\u00e1fico de la red, pero esto no se hace a expensas de la seguridad. Las herramientas deben asegurar que el tr\u00e1fico a\u00fan sea inspeccionado o controlado, pero pueden hacer recomendaciones o elecciones entre m\u00faltiples rutas seguras y conformes a las pol\u00edticas, y pueden priorizar ciertos tipos de tr\u00e1fico dentro de una ruta. Algunas plataformas tambi\u00e9n pueden utilizar IA para analizar pol\u00edticas de seguridad y reglas de enrutamiento para identificar posibles \u00e1reas de mejora, como abordar redundancias o configuraciones incorrectas que tienen un impacto negativo en el rendimiento de la red.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-what-skills-do-teams-need-to-get-value-from-ai-network-optimization\">\u00bfQu\u00e9 habilidades necesitan los equipos para obtener valor de la optimizaci\u00f3n de redes con IA?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para operar efectivamente una estrategia de optimizaci\u00f3n de redes con IA, los equipos necesitan habilidades en gesti\u00f3n de datos, IA y optimizaci\u00f3n, as\u00ed como fundamentos en redes, enrutamiento y seguridad. Los operadores deben entender qu\u00e9 datos alimentar al sistema de IA, c\u00f3mo interpretar sus resultados y c\u00f3mo decidir qu\u00e9 casos de uso pueden ser completamente automatizados y cu\u00e1les requieren la intervenci\u00f3n humana.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-do-enterprises-need-full-automation-or-can-ai-network-optimization-stay-human-in-the-loop\">\u00bfLas empresas necesitan una automatizaci\u00f3n completa, o puede la optimizaci\u00f3n de redes con IA mantenerse con intervenci\u00f3n humana?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La optimizaci\u00f3n de redes con IA puede implementarse en varios modos, que van desde la automatizaci\u00f3n completa hasta un rol m\u00e1s consultivo, donde los humanos permanecen en el proceso. A menudo, esta opci\u00f3n consultiva es un buen punto de partida para las empresas que implementan la tecnolog\u00eda, permiti\u00e9ndoles probar la visibilidad y la calidad de las recomendaciones de la IA antes de permitirle hacer cambios de bajo riesgo en el enrutamiento de la red de manera aut\u00f3noma. Con el tiempo, las empresas com\u00fanmente pasan a un modo h\u00edbrido, donde los cambios rutinarios y repetitivos son gestionados por IA, mientras que los humanos mantienen el control de decisiones de alto impacto. Independientemente, todas las recomendaciones y cambios deben ser registrados para que puedan ser revisados y revertidos si es necesario.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La optimizaci\u00f3n de redes de IA utiliza IA y ML para gestionar el tr\u00e1fico y el enrutamiento a trav\u00e9s de la WAN corporativa. 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