人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)

盡管組織尚未能夠充分利用生成式人工智能的潛力，但大量信息通信技術(shù)支出將轉(zhuǎn)移到人工智能計(jì)劃上。這種支出的轉(zhuǎn)變將導(dǎo)致云服務(wù)成本增加，并移動(dòng)本地服務(wù)和云托管服務(wù)之間的界限。IT系統(tǒng)需要相互集成，這將通過(guò)改進(jìn)M2M學(xué)習(xí)和通信來(lái)實(shí)現(xiàn)。這些改進(jìn)將通過(guò)任務(wù)自動(dòng)化為業(yè)務(wù)流程帶來(lái)巨大的效率，并且能夠優(yōu)化性能、預(yù)測(cè)和預(yù)防問(wèn)題以及優(yōu)化能源效率將帶來(lái)顯著的好處。這將使網(wǎng)絡(luò)提供商保持競(jìng)爭(zhēng)力，并提供更高效、安全和個(gè)性化的服務(wù)。

網(wǎng)絡(luò)安全

雖然人工智能對(duì)于大多數(shù)企業(yè)來(lái)說(shuō)仍處于起步階段，但它已經(jīng)被黑客行業(yè)廣泛使用。2024年將會(huì)看到越來(lái)越多的深度虛假攻擊和人工智能生成的攻擊，因此組織將繼續(xù)朝著“零信任”的方向發(fā)展，并結(jié)合微細(xì)分和自主反應(yīng)。人工智能可以通過(guò)個(gè)性化威脅意識(shí)、自適應(yīng)安全培訓(xùn)和行為分析來(lái)影響用戶行為。

IT/OT和智能建筑

到2024年，隨著智能建筑計(jì)劃的實(shí)施，采用IT/OT集成的組織數(shù)量將會(huì)增加。這將增加工業(yè)以太網(wǎng)設(shè)備的機(jī)會(huì)和效率。具有特定認(rèn)證和要求的工業(yè)市場(chǎng)細(xì)分將擴(kuò)大可用的設(shè)備選項(xiàng)，迫使供應(yīng)商為每種型號(hào)添加市場(chǎng)特定的變體。

邊緣計(jì)算

隨著業(yè)務(wù)系統(tǒng)不斷創(chuàng)建越來(lái)越多的數(shù)據(jù)，對(duì)邊緣計(jì)算系統(tǒng)的需求將不斷增加。優(yōu)化邊緣數(shù)據(jù)并減少集中式或基于云的系統(tǒng)的負(fù)載，使它們的運(yùn)營(yíng)效率更高。理想情況下，這些邊緣系統(tǒng)應(yīng)該具有低功耗，并且能夠在不太理想的環(huán)境條件下運(yùn)行，以最好地抵消其成本。

可靠性

企業(yè)將繼續(xù)需要高度可用的網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)服務(wù)可靠性方法需要包括所有元素，以實(shí)現(xiàn)始終在線的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。由于其所創(chuàng)造的效率/彈性，彈性網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和更多地使用PoE以及備用電池將成為常規(guī)方法。