对于每个网络专业人士来说，无论是刚新手还是拥有数十年经验的资深专家，都必须完全掌握基本的网络技能。即使网络管理变得更加错综复杂，情况仍然如此。鉴于这种复杂性，企业在考虑使用AI来管理网络。

专家所预测的AI热潮也可能刺激网络的潜在范式转变，即基本网络管理与AI功能相结合。AI可能成为网络运营的必备品。除了基本的网络管理技能外，对AI的透彻理解将是未来所有当前和未来的网络专业人士的先决条件。

在纽约市举行的ONUG 2024年秋季AI网络峰会上，讨论主要集中在AI对网络运营和管理的影响。在小组讨论中，专家们讨论了网络专业人员必须具备的基本AI技能，以便在网络基础设施中运用AI。

网络专业人士如何运用AI

尽管人们对AI的恐惧和惶恐越来越强烈，但对网络领域来说，这项技术并不新鲜。近十年来，网络专业人士一直在部署和支持智能运维（AIOps）来精确定位和修复其基础设施中的问题。

The Cigna Group公司首席网络架构师Sherif Meshriky将AIOps描述为AI在网络中的第一阶段。他说，下一步是使用AI将自动化脚本整合到个单一的综合网络基础设施自动化工具中。

很多网络专业人士可能不喜欢第二阶段，因为他们担心自动化可能会取代他们。 Memorial Sloan Kettering Cancer Center的云治理和基础设施技术战略主管Subbiah Muthukumaraswamy说，自动化不会取代网络专业人员，而是帮助他们提高生产力。

Meshriky同意Muthukumaraswamy的观点，并表示他认为AI更像是增强智能（augmented intelligence），而不是人工智能（artificial intelligence）。他说，它与人类的智力齐头并进，它增强他们的能力、让他们表现更好，并做出更明智的决策。

Muthukumaraswamy说，数据保留是AI的另一个用例。有些组织（例如医疗保健行业）拥有来自各种来源的大量数据。AI可以通过分类学帮助专业人士理解、整理和协调数据。当企业有了数据模型，他们就可以弄清楚如何使用数据。

DevAI公司联合创始人兼首席执行官Susie Wee表示，企业也可以在面向客户的业务中使用AI。有些企业在其产品中构建了AI；另一些企业使用它来改善运营并从企业的数据中提取情报。Wee说，有了所有这些不同的用例，很多企业已经组建了工作小组来制定他们的AI战略。

她说：“把AI带回运营，这确实是关于如何帮助人们更好地进行运营。”

Nokia Enterprise公司技术主管Senad Palislamovic补充说，AI可以丰富网络专业人士。但是，为了平息对AI的担忧，Palislamovic说，企业应该对网络专业人士进行AI和机器学习（ML）方面的培训。网络专业人员应该了解AI的各种应用，例如统计分析和预测工具、GenAI、大型语言模型等。

网络工程师的AI技能

对于企业来说，要在其网络中启用这些用例，管理架构的专业人士必须具备以下AI技能：

• 了解AI和机器学习。由于市场上有太多可用的AI工具，网络专业人员必须掌握对AI系统的技术知识。例如，如果专业人士决定使用ChatGPT等AI工具来帮助网络管理，他们需要全面了解它的工作原理以及该工具的潜在威胁和业务优先级。此外，网络工程师可以使用快速工程（即训练AI模型生成特定响应的过程）以提高LLM的性能。
• 训练AI系统。网络工程师应该训练AI系统，以解决他们在网络中可能遇到的无数用例。例如，在网络上训练的AI系统可以正确地对配置中的错误进行故障排除。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。除了了解系统外，网络专业人员还必须了解对AI系统提供洞察力的数据。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。数据存储库允许网络专业人员成功编程AI工具，并构建数字孪生来监控网络基础设施。
• 跨团队合作。作为数据管理的一部分，网络专业人员必须使用自己的数据集与整个组织的其他团队成员进行协作。这使他们能够将数据同化在一起，形成一个统一的数据结构，以部署到他们的AI模型中。
• 编码。编码似乎与网络操作无关，但它对网络专业人士来说至关重要。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运营，因为网络专业人员可以更快地完成日常任务。

新网络专业人士

网络和AI可能看起来是不同的技术领域，但随着AI渗透到IT的各个方面，两者将继续融合。AI不仅仅是补充，而且是网络运营的基础。此外，为了应对现代企业网络的新要求，网络专业人员的角色也在发生变化。

Palislamovic说：“网络工程师不仅仅是网络工程师。他们还是计算机科学家，全面了解垂直和水平技术堆栈。”

网络专业人士不仅需要对网络有全面的了解；他们现在需要掌握该领域以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AI数据建模。

了解AI不仅仅是网络专业人士的责任。该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AI，并缓解对技术的任何担忧。

此外，AI除了提高效率之外，还可提供额外的好处。获得AI技能不仅可以增强网络专业人员的角色，还可以帮助网络专业人员在竞争激烈的就业市场中提高自己的技能。