ステージIVネットワークは、(1)ネットワークパフォーマンスに影響を与える関心の要因を独立して特定し、優先順位を付けること(2)最適に実行された人的救済措置の時間内に複数の結果を正確に予測すること、そして一番大事な(3)因果関係と相関関係を区別することでより深い洞察を得て、よりよい意思決定を促す。因果関係と相関関係との区別は、それ自体が研究に見られるような確率論的分析に基づいている。因果関係を確立するAIの能力は、それらの相関ではなく、ネットワークパフォーマンスの根本原因を理解する能力による。因果要因を特定する能力は、より正確な予測とさらに優れたネットワークをもたらすだろう。この段階では、ネットワークが原因と理由を理由づける能力を獲得し、本当にインテリジェントなネットワークが生まれる。ステージIVネットワークは、外的影響を直視して業務効率を最大化するための自発的行動を選択することができる。新しい脅威に対するセキュリティを向上させることができ、より一般的に所定のKPIを最大限に活用することができる。このシステムはリアルタイムの変更に適応し、データ駆動型のコンテキストで継続的に学習し改善する。ステージIVのML法には、ディープラーニング技術、強化学習、オンライン学習、動的システム、その他の高度なコンピュータ科学技術が含まれる。ネットワーク、自己修復AIとMLは全体にかかる前に部分的に適用するという考え方を提案する。世界は絶え間なく拡大しているデータの山の民主化と動員によって大きな利益を受けることは間違いないが、真に知的な機械への旅の中で、最も早く、最も早く利益を得るのはネットワークとネットワーク化された社会なのである。