人工智能/機器學習

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支出將轉移到人工智能計劃上。這種支出的轉變將導致云服務成本增加，并移動本地服務和云托管服務之間的界限。IT系統需要相互集成，這將通過改進M2M學習和通信來實現。這些改進將通過任務自動化為業務流程帶來巨大的效率，并且能夠優化性能、預測和預防問題以及優化能源效率將帶來顯著的好處。這將使網絡提供商保持競爭力，并提供更高效、安全和個性化的服務。

網絡安全

雖然人工智能對于大多數企業來說仍處于起步階段，但它已經被黑客行業廣泛使用。2024年將會看到越來越多的深度虛假攻擊和人工智能生成的攻擊，因此組織將繼續朝著“零信任”的方向發展，并結合微細分和自主反應。人工智能可以通過個性化威脅意識、自適應安全培訓和行為分析來影響用戶行為。

IT/OT和智能建筑

到2024年，隨著智能建筑計劃的實施，采用IT/OT集成的組織數量將會增加。這將增加工業以太網設備的機會和效率。具有特定認證和要求的工業市場細分將擴大可用的設備選項，迫使供應商為每種型號添加市場特定的變體。

邊緣計算

隨著業務系統不斷創建越來越多的數據，對邊緣計算系統的需求將不斷增加。優化邊緣數據并減少集中式或基于云的系統的負載，使它們的運營效率更高。理想情況下，這些邊緣系統應該具有低功耗，并且能夠在不太理想的環境條件下運行，以最好地抵消其成本。

可靠性

企業將繼續需要高度可用的網絡。網絡服務可靠性方法需要包括所有元素，以實現始終在線的網絡服務。由于其所創造的效率/彈性，彈性網絡架構和更多地使用PoE以及備用電池將成為常規方法。