隨著5G時代來臨，萬物聯網不再是未來式而是現在進行式。行動裝置、物聯網設備及互聯的應用程式皆須透過網路互通，人與人之間的互動及訊息傳遞也跨越疆界的藩籬，應運而生的是網路流量爆炸式成長及大量的訊息傳輸。在這樣資訊多元又混亂的時代，單靠人們自身的能力，已經無法有效率地管理及分析。透過人工智慧（AI）技術的協助，有助於企業更快的取得量化結果，且更有效率地做出決策，其延伸出的機器學習（ML）及認知協作（Cognitive Collaboration）兩項應用，更可簡化業務流程，大幅提高工作效率。
機器學習是AI的一個重要關鍵技術，但也隱藏了難以高度客製化、優化和因應現今環境需求的瓶頸，有時還會產生難以解釋的結果。但若是藉由人工智慧網路分析平台，則可解決上述所產生的缺點。以下舉3個例子來說明人工智慧配合機器學習的強大應用：
1.網路遙測（Network Telemetry）：在制定原則下建立正常運行的規則，如Wi-Fi用戶體驗時間（On-boarding Time），當無線用戶端嘗試加入無線網路，透過關鍵績效指標（KPI）可以檢測異常的啟動時間。機器學習演算法是透過計算機模型來預測用戶體驗時間KPI的上限和下限，並且確定問題的潛在根本原因優化使用體驗。
2.相關洞察報告（Correlated Insights）：機器學習可以對網路的運行提供更深入的洞察和可視性，甚至可以幫助預測未來可能發生的異常情況。
3.基礎分析報告（Root-causing）：在某些情況下，機器學習演算法能夠檢測相關基礎分析報告異常原因，同時，可以結合異常檢測並使用多項機器學習演算法分析發生原因。
認知協作則是在數位轉型潮流下，早已被廣泛應用在線上會議軟體，藉由將「感知智慧」加入到協作體驗中，透過人工智慧進行情報分析、處理會議錄音文字稿及新增數位會議助理功能。而情報分析是由AI產生人物輪廓和人臉辨識，提供即時且與團隊夥伴相關的資訊，會議錄音文稿可透過AI記錄會議重點，並提供高度準確的實時文字轉錄功能，搭載AI技術的數位會議助理，就能夠透過語音互動，提供會議記錄、重點摘要及後續追蹤等內容，輕鬆達成高效會議協作體驗。
人工智慧正在幫助人們應對不斷變化的時代和挑戰，從而實現更好的團隊合作及更好的結果。現今的環境也比以往任何時候都更需要認知協作，然而，人工智慧的背後，所有基礎建設，從資料中心、網路、雲端等等都必須確認其安全性，以防可能出現資料洩露和網路攻擊的可能。
＜本文作者：陳志惟現為思科大中華區資深副總裁暨思科台灣總經理＞