AI के साथ 5G और Wi‑Fi नेटवर्क: 3 सबक जो काम आते हैं

मार्च 2020 में #WLPC (Wireless LAN Professionals Conference) ने एक बात साफ कर दी थी: वायरलेस नेटवर्किंग में असली बढ़त फीचर्स से नहीं, लोगों, प्रक्रियाओं और मापने योग्य अनुशासन से आती है। 2025 में, जब भारत में 5G रोलआउट परिपक्व हो रहा है, प्राइवेट 5G तेजी से अपनाया जा रहा है, और एंटरप्राइज Wi‑Fi 6/6E से Wi‑Fi 7 की ओर देख रहा है—वही सबक और ज्यादा महत्वपूर्ण हो गए हैं। फर्क बस इतना है कि अब हमारे पास एक ताकतवर “गुंजाइश” भी है: AI‑आधारित नेटवर्क ऑप्टिमाइजेशन और ऑटोमेशन।

मैंने कई टीमों को एक ही गलती करते देखा है: वे Wi‑Fi को “ऑफिस का” और 5G को “टेलीकॉम का” मुद्दा मानकर अलग-अलग दुनिया बना देती हैं। जबकि वास्तविकता यह है कि कनेक्टिविटी का अनुभव (QoE) एक ही है—यूज़र को बस नेटवर्क चाहिए जो चलता रहे, सुरक्षित रहे, और भीड़ में भी टिके। #WLPC 2020 की तीन सीखें इसी पुल को मजबूत करती हैं: कम्युनिटी‑ड्रिवन सीखना, एजेंडा से बाहर की असली नेटवर्किंग, और बदलाव के साथ तेज़ी से ढलना।

नीचे उन्हीं सीखों को मैं 2025 के संदर्भ में “दूरसंचार और 5G में AI” सीरीज़ की भाषा में रख रहा हूँ—यानी AI नेटवर्क अनुकूलन, ट्रैफिक विश्लेषण और ऑपरेशन्स ऑटोमेशन के नजरिए से।

1) कम्युनिटी‑ड्रिवन सीखना: AI‑तैयार नेटवर्क यहीं से बनते हैं

AI‑तैयार नेटवर्क की पहली शर्त है स्टैंडर्ड प्रैक्टिस—कैसे डिज़ाइन करते हैं, कैसे सर्वे करते हैं, कैसे सिक्योरिटी लागू करते हैं, और कैसे बदलाव मैनेज करते हैं। #WLPC की खासियत यही थी कि टॉपिक्स “ऊपर से” नहीं आते; वे कम्युनिटी के वोट और जरूरत से आते हैं। 5G और Wi‑Fi में AI अपनाने के लिए यह मॉडल बहुत काम का है, क्योंकि AI वही सुधारता है जिसे आपने पहले ठीक से परिभाषित और मापा हो।

बूटकैंप मानसिकता: पहले नींव, फिर AI

WLPC में 3‑दिन के गहन बूटकैंप—डिज़ाइन, ट्रबलशूटिंग, सिक्योरिटी, पैकेट एनालिसिस, Python—एक संदेश देते हैं: नींव कमजोर है तो AI सिर्फ शोर तेज़ करेगा।

एंटरप्राइज Wi‑Fi हो या प्राइवेट 5G, अगर आपके पास ये नहीं हैं तो AI‑ऑटोमेशन से नुकसान भी हो सकता है:

• क्लीन बेसलाइन: RF/कवरेज, इंटरफेरेंस, क्षमता (capacity) और लेटेंसी की शुरुआती स्थिति
• सुसंगत कॉन्फ़िगरेशन स्टैंडर्ड: SSID/नेटवर्क स्लाइस, पॉलिसी, QoS, चैनल/पावर गाइडलाइंस
• ऑब्ज़र्वेबिलिटी: लॉग्स, फ्लो डेटा, क्लाइंट टेलीमेट्री, RAN/कोर KPI (5G में) और WLAN KPI

AI को मैं “ऑटोमैटिक पायलट” नहीं, एक बहुत तेज़ को-पायलट मानता हूँ। को-पायलट तभी मदद करता है जब पायलट को इंस्ट्रूमेंट पढ़ना आता हो।

Wi‑Fi 6 के “सबक” और 5G ऑप्टिमाइजेशन का मेल

WLPC में 802.11ax (Wi‑Fi 6) के संदर्भ में OFDMA जैसी तकनीकें चर्चा में रहीं। इसका बड़ा संदेश टेक्निकल डिटेल से भी बड़ा है: नई एयर‑इंटरफेस टेक्नोलॉजी (चाहे Wi‑Fi हो या 5G NR) में क्षमता का खेल “शेड्यूलिंग” और “रिसोर्स अलोकेशन” से जीतते हैं।

• Wi‑Fi में OFDMA → छोटे-छोटे रिसोर्स यूनिट्स में कई यूज़र्स को सर्व करना
• 5G में शेड्यूलर/स्लाइसिंग/प्रायोरिटी → अलग-अलग ट्रैफिक क्लास को अलग गारंटी

यहीं पर AI का रोल चमकता है: ट्रैफिक पैटर्न सीखकर (भीड़ के समय, ऐप्स, डिवाइस टाइप) यह सुझाव दे सकता है कि:

• कहां क्षमता बढ़ानी है (AP/सेल डेंसिफिकेशन)
• किन क्षेत्रों में पावर/चैनल ट्यूनिंग चाहिए
• किस साइट/सेक्टर/SSID पर पॉलिसी ज्यादा कड़ी या लचीली करनी है

2) “एजेंडा” से बाहर की बातचीत: असली ऑटोमेशन वहीं बनता है

किसी भी कॉन्फ़्रेंस का असली सोना अक्सर ब्रेक के दौरान मिलता है—जब लोग अपने नेटवर्क की तकलीफें बिना मार्केटिंग के बताते हैं। WLPC के “इन‑बिटवीन मोमेंट्स”—नेटवर्किंग, दोस्ती, रोडमैप फीडबैक—आज 5G ऑपरेशन्स और AI‑नेटवर्किंग के लिए खास संकेत देते हैं: ऑटोमेशन टूल्स तभी अपनते हैं जब वे रोज़ की दर्द‑बिंदु (pain points) घटाते हैं।

AI‑ऑप्स (AIOps) के लिए सबसे जरूरी: सही समस्याएँ चुनना

बहुत टीमें AI को ऐसे लागू करती हैं जैसे यह एक “प्रोजेक्ट” हो। बेहतर तरीका यह है कि आप इसे 3 उच्च‑आवृत्ति समस्याओं पर लगाएँ जिन्हें आपकी टीम हर हफ्ते झेलती है। उदाहरण:

1. इंटरमिटेंट इश्यू (कभी चलता है, कभी नहीं) — अक्सर RF/इंटरफेरेंस/रोमिंग/हैंडओवर
2. भीड़ में स्लोडाउन — क्षमता, शेड्यूलिंग, गलत QoS, बैकहॉल bottleneck
3. सिक्योरिटी पॉलिसी ड्रिफ्ट — NAC/802.1X/सेगमेंटेशन में “वर्किंग” पर गलत भरोसा

WLPC के सिक्योरिटी संदेश का सार मुझे बहुत पसंद आया: “चल रहा है” का मतलब “सही है” नहीं। 5G में भी यही सच है—स्लाइसिंग या पॉलिसी दिखने में ठीक लगे, लेकिन अगर टेलीमेट्री और ऑडिटिंग नहीं है तो वह सिर्फ कॉन्फ़िगरेशन का भ्रम है।

Wi‑Fi डिजाइन/सर्वे की आदतें 5G AI‑प्लानिंग में ट्रांसफर होती हैं

WLPC में टूल‑यूसेज (डिज़ाइन, वैलिडेशन, ट्रबलशूटिंग) पर जोर था। इससे 2025 के लिए एक व्यावहारिक प्लेबुक निकलती है—Wi‑Fi की “डिज़ाइन‑फर्स्ट” सोच को प्राइवेट 5G पर लागू करें:

• डिज़ाइन → वैलिडेट → ऑप्टिमाइज़ (तीनों चरणों में डेटा इकट्ठा करें)
• हर बदलाव के साथ before/after KPI रखें (लेटेंसी, पैकेट लॉस, जिटर, थ्रूपुट)
• AI से “ऑटो‑फिक्स” नहीं, पहले ऑटो‑डायग्नोसिस और रूट‑काज कराएँ

AI‑आधारित ट्रैफिक विश्लेषण (traffic analytics) यहाँ सीधा फायदा देता है: यह बताता है कि समस्या “RF” है, “क्लाइंट” है, “ऑथ” है, या “अपस्ट्रीम” है—और आपकी टीम बेवजह एक-दूसरे पर उंगली नहीं उठाती।

3) बदलाव अपरिहार्य है: AI की रणनीति ‘एडॉप्ट’ नहीं, ‘एडाप्ट’ है

WLPC की तीसरी सीख—Change is inevitable—2025 में और तेज़ हो गई है। Wi‑Fi में 6 GHz/ Wi‑Fi 7, 5G में SA कोर, प्राइवेट नेटवर्क, एज कंप्यूटिंग, और ऊपर से AI‑नेटवर्किंग। सवाल यह नहीं कि बदलाव आएगा या नहीं; सवाल यह है कि आपकी टीम बदलाव को ऑपरेशनल रूप से कितनी जल्दी संभाल पाएगी।

“टूल” नहीं, ऑपरेटिंग मॉडल बदलें

AI को जोड़ने का सबसे बड़ा लाभ तब मिलता है जब आप ऑपरेटिंग मॉडल अपडेट करते हैं:

• इंटेंट‑आधारित ऑपरेशन्स: “इस एरिया में 50ms से कम लेटेंसी चाहिए” जैसी स्पष्ट जरूरत
• पॉलिसी‑एज़‑कोड: स्टैंडर्ड कॉन्फ़िग टेम्पलेट्स, वर्ज़निंग, और ऑडिट
• क्लोज्ड‑लूप कंट्रोल (सीमाओं के साथ): AI सुझाव दे, मानव स्वीकृति/गार्डरेल के साथ बदलाव लागू हो

मेरी राय में 5G और Wi‑Fi दोनों में AI का “स्वीट स्पॉट” अभी सुझाव + वैलिडेशन + ड्रिफ्ट‑डिटेक्शन है। फुल ऑटो‑रिमेडिएशन तभी करें जब आपकी टेलीमेट्री, रनबुक्स और रोलबैक मैकेनिज़्म मजबूत हों।

दिसंबर 2025 का व्यावहारिक रोडमैप (90 दिन)

अगर आप इस सीरीज़ को फॉलो कर रहे हैं और अब “कुछ ठोस” करना चाहते हैं, तो 90‑दिन का रोडमैप अपनाएँ:

1. दिन 1–30: बेसलाइन और टेलीमेट्री

   • टॉप 10 लोकेशन/साइट चुनें
   • QoE KPI तय करें (एप‑लेवल थ्रेशहोल्ड सहित)
   • लॉग/फ्लो/क्लाइंट टेलीमेट्री को एक जगह लाएँ

2. दिन 31–60: AI‑सहायता से डायग्नोसिस

   • 3 सबसे सामान्य टिकट कैटेगरी पर मॉडल/रूल‑इंजन लगाएँ
   • “रूट‑काज” टैगिंग और समय बचत मापें

3. दिन 61–90: गार्डरेल के साथ ऑटोमेशन

   • 2 कम‑जोखिम बदलाव ऑटोमेट करें (जैसे रिपोर्टिंग, अलर्ट‑डीडुप, कॉन्फ़िग ड्रिफ्ट अलर्ट)
   • हर बदलाव के साथ रोलबैक और मानव अनुमोदन रखें

यह रोडमैप लीड्स के नजरिए से भी साफ है: जब आप मापने योग्य सुधार दिखाते हैं—जैसे टिकट वॉल्यूम घटना, MTTR (mean time to repair) कम होना, या भीड़ में थ्रूपुट स्थिर रहना—तो बजट और स्टेकहोल्डर सपोर्ट अपने आप आसान हो जाता है।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल (प्रैक्टिकल जवाब)

क्या Wi‑Fi सीखना 5G AI‑ऑप्टिमाइजेशन के लिए सच में जरूरी है?

हाँ, क्योंकि RF सोच, साइट सर्वे अनुशासन, इंटरफेरेंस समझ, और “वैलिडेशन कल्चर” वही है। टेक्नोलॉजी बदलती है, मापन की आदत नहीं बदलनी चाहिए।

AI नेटवर्क ऑप्टिमाइजेशन में सबसे पहले कौन सा डेटा चाहिए?

तीन चीजें: टेलीमेट्री (KPI/लॉग), टोपोलॉजी/इन्वेंटरी, और टिकट/इंसिडेंट इतिहास। बिना इतिहास के AI का “सीखना” धीमा होता है।

सिक्योरिटी में “वर्किंग” बनाम “करेक्ट” का फर्क कैसे पकड़ें?

ऑडिटिंग + पॉलिसी टेस्टिंग + सेगमेंटेशन वैलिडेशन। 802.1X/NAC हो या 5G पॉलिसी कंट्रोल—करेक्टनेस का सबूत KPI और टेस्ट केस हैं, स्क्रीनशॉट नहीं।

आगे क्या: Wi‑Fi से 5G तक, AI को ‘काम’ पर लगाएँ

#WLPC 2020 का सबसे काम का संदेश यह था कि वायरलेस प्रोफेशनल्स एक-दूसरे को बेहतर बनाते हैं—टूल्स, ट्रिक्स और ईमानदार फीडबैक से। 2025 में, यही कम्युनिटी‑मानसिकता AI के साथ जोड़ दीजिए। AI आपको तेजी देगा, लेकिन दिशा आपको देनी होगी।

अगर आप “दूरसंचार और 5G में AI” सीरीज़ के संदर्भ में एक कदम आगे जाना चाहते हैं, तो अपनी टीम के लिए एक सरल लक्ष्य तय करें: अगले 30 दिनों में 3 ऐसे नेटवर्क फैसले लें जो डेटा‑समर्थित हों, और AI‑सहायता से वैलिडेट हों। फिर देखें—ऑपरेशन्स में बहस कम होगी, आउटेज कम होंगे, और यूज़र अनुभव ज्यादा स्थिर लगेगा।

आपके नेटवर्क में अभी सबसे ज्यादा दर्द कहाँ है—रोमिंग/हैंडओवर, भीड़ में क्षमता, या सिक्योरिटी पॉलिसी? उसी जवाब से आपका AI रोडमैप शुरू होता है।