NETSCOUT IMPULSA OPERACIONES DE RED BASADAS EN IA EN EL PROYECTO NEURONOC DE TM FORUM: EL “SELF-HEALING NETWORK BRAIN”

Los datos de alta fidelidad permitieron a un agente de IA resolver rápidamente una falla simulada, reduciendo en un 80% la tokenización de datos con AWS Bedrock

CIUDAD DE MÉXICO--(BUSINESS WIRE)--NETSCOUT SYSTEMS, INC. (NASDAQ: NTCT), proveedor líder de soluciones de observabilidad, AIOps, ciberseguridad y protección contra ataques DDoS, anunció su participación en el proyecto NeuroNOC Catalyst, de TM Forum, presentado en DTW Ignite 2025, evento que batió récords al reunir al mayor número de proveedores de servicios de comunicación y países representados en la historia del foro. TM Forum es una alianza global de empresas de telecomunicaciones y tecnología que lidera la definición de nuevos modelos operativos, asociaciones estratégicas y plataformas avanzadas de software.

El proyecto NeuroNOC Catalyst exploró cómo los agentes de IA, la automatización en ciclo cerrado y los datos de red de alta calidad pueden habilitar operaciones “self-healing” en entornos de telecomunicaciones.

Desarrollado en colaboración con líderes globales como Amazon Web Services, Accenture, Symphonica y Sand Technologies, y respaldado por operadores como BT Group, Telecom Argentina, Omantel, Turknet, Axian Telecom y Safaricom, la iniciativa demostró cómo la inteligencia artificial y la automatización pueden acelerar significativamente la detección y resolución de fallas en redes en vivo.

NETSCOUT desplegó su solución Omnis AI Insights, que integra Omnis AI Sensor y Omnis AI Streamer, para proporcionar telemetría de alta fidelidad en redes 5G Standalone (SA RAN) y Packet Core, esenciales para operaciones impulsadas por IA. Omnis AI Sensor aprovecha la visibilidad de red de extremo a extremo basada en inspección profunda de paquetes (DPI) característica de NETSCOUT, mientras que Omnis AI Streamer ofrece análisis avanzados y filtrado en origen mediante datasets con API abierta. En escenarios simulados con impacto en el servicio, la solución permitió a los ingenieros del centro de operaciones de red (NOC) identificar problemas de registro de suscriptores, localizar la causa raíz con un modelo de lenguaje grande (LLM) curado, y ejecutar pasos de remediación con un esfuerzo manual mínimo.

El principal hallazgo fue la validación empírica de que los datos curados y de alta calidad son esenciales para que las soluciones de IA sean realmente efectivas. Sin datos de calidad, los modelos de IA son estructuras vacías incapaces de generar resultados valiosos; pero una curaduría adecuada de datos puede liberar un enorme potencial para mejorar los resultados operativos.

Además, el proyecto mostró resultados prometedores, como una reducción esperada del 80% en la necesidad de solución manual de problemas y hasta un 50% menos de costos operativos para los proveedores de servicios de telecomunicaciones. También se logró reducir el uso de datos y la tokenización por parte de modelos de IA como AWS Bedrock hasta en un 80%, lo que apunta a ahorros adicionales

“Los datos curados en tiempo real y de alta precisión son la base de unas operaciones de red verdaderamente inteligentes. Sin una recolección de paquetes de calidad a lo largo de toda la red, es casi imposible correlacionar flujos de datos, determinar causas raíz y validar correcciones automatizadas”, comentó Richard Fulwiler, participante del Catalyst y Director Senior de Gestión de Producto en NETSCOUT. “Aunque las redes totalmente autónomas aún están en fases iniciales, este proyecto muestra el enorme potencial de los agentes de IA –cuando cuentan con los datos adecuados en tiempo real– para acelerar y mejorar la resolución de problemas en las redes.”

Para más información sobre el proyecto NeuroNOC Catalyst, visite la página oficial de TM Forum. Descubra más sobre las soluciones AIOps de NETSCOUT para proveedores de servicios en nuestro sitio web.

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