下一代网络在很大程度上将由软件定义，并有一个管理平面，为IT提供了利用正确的网络路径、为网络流量分配适当的优先级以及确保所有位置的网络健康的能力。这些网络还包含了从数据中心到边缘的用户体验的集成、端到端视图，因此，在最终用户受到影响之前，任何可能危及性能的东西都会被识别和管理。充分了解数字服务和数字转换计划的执行情况将确保数字转换投资获得真正的回报。

机器学习和人工智能将重塑网络安全。机器学习(ML)和人工智能(AI)技术在安全层将是非常可靠的哨兵。今天的网络安全进程主要是人工管理和维护的，这意味着由于人为错误而造成的漏洞是一个内置的危险。这方面的一个例子是当前的想法：如果您有一个更新的数据库、安全防火墙、修补的OpenSSL等等，您的暴露就会被最小化。这是一个错误的假设，可能会对网络的安全造成致命的影响。

新的和未来的威胁将不断演变和改进，ML和AI应用程序将不断警惕这些威胁和潜在的漏洞。ML和AI技术不受错误假设的影响，只需不断地识别异常和威胁，但要比人工驱动的安全模型快得多，也比人驱动的安全模型好得多。