Resumen de Inteligencia Artificial en la Gestión de Redes Telemáticas: Avances, Tendencias y Aplicaciones Actuales

Maria Isabel Cordero Pérez, Pablo Emilio Salas Duarte

• español

  La inteligencia artificial (IA) está transformando la gestión de redes telemáticas, proporcionando soluciones avanzadas para enfrentar los retos de la creciente complejidad y demanda de las redes modernas. Este artículo explora cómo la IA está revolucionando la administración de redes a través de la automatización, la optimización del rendimiento y la mejora en la seguridad. La automatización y orquestación de redes, facilitadas por algoritmos de aprendizaje automático, están permitiendo una configuración y gestión más eficiente y precisa. Además, la IA está desempeñando un papel crucial en la detección y respuesta a amenazas de seguridad, analizando grandes volúmenes de datos para identificar patrones anómalos y prevenir ataques. La optimización del rendimiento de la red también se beneficia de la IA, con sistemas que ajustan dinámicamente el ancho de banda y reducen la latencia para ofrecer una experiencia de usuario superior. Otro avance significativo es el mantenimiento predictivo, que permite anticipar problemas antes de que ocurran, minimizando el impacto en la operación de la red. A través de casos de estudio específicos, este artículo demuestra cómo la implementación de IA ha mejorado significativamente la eficiencia y la seguridad en diversos entornos. Finalmente, se discuten los beneficios y desafíos asociados con la integración de IA en la gestión de redes telemáticas, proporcionando una visión completa de su impacto actual y futuro.

• English

  Artificial intelligence (AI) is transforming telematics network management, providing advanced solutions to meet the challenges of the increasing complexity and demands of modern networks. This article explores how AI is revolutionizing network management through automation, performance optimization, and improved security. Network automation and orchestration, facilitated by machine learning algorithms, are enabling more efficient and accurate configuration and management. In addition, AI is playing a crucial role in detecting and responding to security threats, analyzing large volumes of data to identify anomalous patterns and prevent attacks. Network performance optimization is also benefiting from AI, with systems dynamically adjusting bandwidth and reducing latency to deliver a superior user experience. Another significant advance is predictive maintenance, which makes it possible to anticipate problems before they occur, minimizing the impact on network operation. Through specific case studies, this article demonstrates how AI implementation has significantly improved efficiency and security in various environments. Finally, the benefits and challenges associated with integrating AI into telematics network management are discussed, providing a comprehensive view of its current and future impact.