- Университет в Индонезии разработал инструмент с генеративным ИИ для помощи в миграции с IPv4 на IPv6, снизивший когнитивную нагрузку сетевых инженеров на 65–72%.
- Испытания показали значительное сокращение времени и ошибок при конфигурации сетей с помощью ИИ по сравнению с ручными методами.
- Несмотря на преимущества ИИ, организации опасаются риска безопасности и проблем внедрения, что требует повышения операционной готовности.
В Университете в Индонезии провели эксперимент с использованием генеративного искусственного интеллекта (ИИ) для облегчения миграции с IPv4 на IPv6. На Азиатско-Тихоокеанской интернет-конференции APRICOT директор IT-департамента Мухаммад Андри Сетиаван представил разработанный ими инструмент под названием «Net AI Copilot». Этот инструмент автоматизирует преобразование текущих сетевых настроек с IPv4 в конфигурации с двойным стеком IPv4/IPv6 и генерирует сценарии для Ansible, что сокращает возможные ошибки и позволяет быстро откатиться при сбоях.
Основной задачей эксперимента было проверить, насколько генеративный ИИ помогает снизить умственную нагрузку инженеров при сложной перенумерации сети и повысить эффективность конфигурации. В тестах участвовали семь опытных сетевых специалистов, которые сначала работали вручную, а затем с помощью «Net AI Copilot». Результаты показали, что использование ИИ снижает когнитивную нагрузку на 65%, сокращает время настройки с 170 секунд до 5 и повышает точность выполнения с 65% до 100%. Во втором тесте снижение нагрузки достигло 72%, время выполнения сократилось с 9,4 часа до 96 секунд, при этом полностью исчезли ошибки конфигурации брандмауэра.
Однако исследователи отметили, что многие организации не готовы одновременно внедрять ИИ и новый сетевой протокол IPv6 из-за опасений по поводу безопасности и сложностей реализации. Сетиаван подчеркнул, что ключевым фактором успешного перехода является развитие операционной готовности. Университет уже применяет ИИ для обобщения технической документации и мониторинга сети, что значительно повысило эффективность работы команды и снизило необходимость срочного найма новых сотрудников.
При этом директор IT-департамента выразил беспокойство относительно стоимости и качества коммерческих ИИ-решений, опасаясь сокращения объёмов доступных токенов по фиксированной оплате. Он также рекомендовал рассмотреть варианты локального или распределённого размещения ИИ-инфраструктуры для минимизации расходов и защиты от роста цен. В шутливой форме Сетиаван предложил покупать собственное железо ради возросшей стоимости твердотельных накопителей (SSD), назвав их «новым золотом».
Данный эксперимент подчёркивает потенциал генеративного ИИ в оптимизации сложных сетевых задач и раскрывает вызовы, с которыми сталкиваются организации при внедрении новых технологий. Повышение компетенций специалистов и создание надёжной инфраструктуры остаются важнейшими условиями для успешной миграции и интеграции ИИ.
