Problemi inspiegabili relativi alle prestazioni della rete allarmano i professionisti IT, in particolare durante periodi di lavoro critici come videoconferenze e finalizzazioni di progetti. Una preoccupazione crescente è l’impatto delle funzionalità di intelligenza artificiale negli strumenti SaaS sulla larghezza di banda della rete, che non è stata adeguatamente monitorata. Nell’ultimo anno, molti dei principali prodotti SaaS, tra cui Microsoft 365 e Salesforce, hanno introdotto funzionalità AI, portando a un aumento del traffico di rete che non viene considerato come “traffico AI” nelle valutazioni della larghezza di banda.
La metà dei dipendenti statunitensi ora utilizza l’intelligenza artificiale al lavoro, un aumento significativo rispetto al 21% nel 2023, con il 28% che dichiara di utilizzarla poche volte a settimana. Gran parte di questa attività è integrata nelle applicazioni aziendali esistenti, generando traffico correlato all’intelligenza artificiale che spesso passa inosservato nei piani di budget. Le analisi di Microsoft indicano che Microsoft 365 Copilot richiede connessioni WebSocket specifiche per mantenere le funzionalità, cosa che molti team IT potrebbero non aver previsto quando queste funzionalità sono state implementate.
Nik Kale di Cisco ha evidenziato che le architetture RAG (retrieval augmented generation) generano un traffico dati sostanziale mentre attraversa varie regioni di rete e archivi di oggetti. Ha osservato che le macchine creano 100 volte più richieste degli utenti umani, sollevando preoccupazioni sulla capacità della rete e sulla gestione del traffico. Questi volumi, combinati con la natura nascosta del traffico AI, rappresentano una sfida per i team IT che mirano a gestire la larghezza di banda in modo efficace.
Un rapporto Broadcom ha rilevato che il 95% dei team di rete non ha visibilità sui segmenti principali delle proprie reti, con il risultato che solo il 49% ritiene che i propri sistemi possano supportare le esigenze di larghezza di banda dell’intelligenza artificiale. Questa lacuna nella supervisione dimostra che molte organizzazioni rimangono impreparate alle crescenti richieste poste alle loro reti dall’intelligenza artificiale e dalle migrazioni al cloud. La ricerca IDC prevede un aumento del 49% nella connettività cloud e un aumento del 51% nella domanda di larghezza di banda edge nel prossimo anno.
Per affrontare questi problemi, i professionisti IT sono incoraggiati a utilizzare strumenti come ntopng e PRTG per una migliore analisi del traffico. Possono cercare un aumento del traffico HTTPS verso endpoint SaaS specifici, nuove connessioni WebSocket e modelli di chiamate API che aumentano al di fuori del normale orario lavorativo, il che potrebbe segnalare l’utilizzo nascosto dell’intelligenza artificiale. Stabilire una nuova linea di base della larghezza di banda è fondamentale per comprendere l’attuale utilizzo della rete, poiché le misurazioni precedenti potrebbero non riflettere più il traffico effettivo a causa dell’introduzione delle funzionalità di intelligenza artificiale.
Inoltre, un sondaggio IDC ha rivelato che il 44% delle imprese prevede di aumentare i budget per la connettività di oltre il 10% entro il 2026, indicando che sono necessarie rivalutazioni della capacità e dei requisiti attuali della rete. Le politiche sulla qualità del servizio (QoS) potrebbero anche richiedere aggiustamenti per garantire che il traffico relativo all’intelligenza artificiale non sia in conflitto con i servizi voce e video essenziali. I team IT dovrebbero verificare in modo proattivo i requisiti di rete per le funzionalità di intelligenza artificiale appena introdotte per mitigare i problemi di prestazioni e migliorare l’affidabilità della rete in futuro.
Comprendere i modelli di traffico AI aiuta a migliorare la diagnostica e la pianificazione della rete. La conoscenza dell’uso nascosto dell’intelligenza artificiale rappresenta un passo fondamentale nella gestione e nell’ottimizzazione della larghezza di banda in un contesto di richieste tecnologiche in continua evoluzione.
