使用数字或虚拟助理和聊天机器人的回升势头，人工智能（AI）的崛起。这些自动助理已经存在多年，但他们没有那么有用，因为他们需要的是基于逻辑的猜测编程来寻找某些关键字，然后响应的显著量。
然而，人工智能的引入使这些系统变得更加智能，现在可以使用自然语言进行查询，响应使用简单的英语(或其他语言)。
许多企业都采用数字助理和聊天机器人，以改善客户服务。举例来说，凌动车票使用会话AI，使人们的书电影票，甚至晚餐只有短短的一句话，而不必经历的来回离散命令繁琐程序。
AI来到网络运营
尽管数字助理取得了进步，但它们尚未影响IT部门管理网络的方式。越来越多的供应商使用人工智能来发现安全威胁、配置异常以及作为一种预测工具，但它并没有从根本上改变公司故障诊断和管理网络的方式。
瞻博希望改变这种状况，而本周公司宣布了几项更新其最近收购的雾事业部.该公告包括新的W-iFi 6接入点(APs)与集成的人工智能。考虑到《迷雾》从一开始就一直是人工智能的差异点，这也就不足为奇了。Juniper还发布了一款名为Mist Edge的产品，可以让某些Mist服务以类似于谷歌Anthos或亚马逊网络服务(AWS)的混合配置在本地运行。
漆雾的新功能中最有趣的部分是更新其数字网络助理，马维斯，使之更有效的故障诊断和支持工具。该名马维斯是一个文字游戏 - 从铁人的名气和雾贾维斯的组合。在钢铁侠电影，托尼·斯塔克是能够提出贾维斯问题，自然语言处理使贾维斯做出回应。
同样与马维斯，如果用户被称为IT服务支持和说，如放大的应用效果不理想，工程师可能会问马维斯有什么错变焦和马维斯将使用其人工智能引擎，以确定问题。
Mist通过一个强大的人工智能工具包实现了这一点，但它还增加了一个名为动态包捕获(dynamic packet capture, dPCAP)的功能，在故障排除过程开始时自动收集信息。包捕获可能非常有用，但它通常需要工程师在本地部署专门的设备。Mist提供的自动化功能使包捕获可以随时随地进行。
基于人工智能的故障排除可以解决与网络运营最大的痛点之一
使用AI的故障排除和IT支持可以支付巨大的回报。大多数网络工程师是聪明和精明，一旦已经确定可以迅速解决问题。问题是，特别是具有Wi-Fi，寻找问题的来源可能是非常耗时的。我的研究发现，90％的平均时间来解决一个问题，就是在识别阶段。使用马维斯缩短该时间地址时间消耗许多网络专业人员的主要来源，因为它简化了查找的根本原因的过程。
Wi-Fi很难排除故障的原因是，要想获得稳定的体验，有很多东西必须正确工作。Wi-Fi关联、认证、拥塞、DHCP、DNS等因素起作用。如果问题是拥塞或关联，则在客户端移出该区域时，问题可能自行修复。通常，用户会打电话投诉，问题会在找到问题的根源之前自行解决——这意味着问题没有得到解决;它只是暂时消失了。这就是Wi-Fi让用户抓狂的地方——它能工作一分钟，然后停止，然后又开始工作。这就是为什么一些网络专业人士每周花上一两天的时间来解决Wi-Fi故障。
马维斯的目的是消除这个时候吸过一个对话的平台。如果没有对话元素，工程师可以使用马维斯发现问题，但它可能会采取一系列的问题，比如，“马维斯，什么是放大的表现？”“什么客户端连接到AP？”“什么是视频的质量？”“什么是语音质量？”依此类推，直到问题被隔离。那幻影长矛与对话模型，其中一个简单的问题都可以问，并可以很容易地看到，加强，对话模型可以带来的价值。
AI提供前瞻性的网络支持和补救
在许多情况下，AI引擎会在用户之前发现问题。在这种情况下，Marvis会主动通知IT人员有问题，并提供关于如何修复它的指导。如果问题没有自动解决，则可以自动打开故障单。每个组织的目标应该是运营团队在工作人员之前发现所有问题，但是实际上，75%的问题是由用户而不是IT部门打开的。人工智能可以帮助将这一比例降至零。
网络业刚刚开始划伤什么是可能与AI表面，这将是创新的领域在未来几年。IT专业人员应该考虑AI作为一款智能工具来帮助更有效地运行日常的日常任务，使人们把重点放在更具战略意义的举措。对话AI将被证明是在网络运营游戏规则的改变，因为这将使一级工程师提出的问题，并把它交给马维斯发现问题，希望解决它，而不必进军更昂贵和繁忙的工程资源。