工廠部署人工智能來自動化需要適應性和敏捷性的複雜物理任務。營銷人員使用人工智能來產生個性化的推薦和自動完成訂單。這個列表實際上是無限的。如果沒有人工智能，從信用卡欺詐檢測到電子郵件垃圾過濾器、預測交通警報到個性化提醒等許多如今被認為是理所當然的服務都不可能實現。
AI被廣泛使用的一個領域是商業智能。企業利用深度學習算法來發現可能促進銷售的行為模式，利用物聯網傳感器的提示來進行預測維護和庫存優化，等等。
然而，企業現在所做的只是各種可能性的冰山一角。
人工智能使實時決策成為可能
隨著數據的激增，一些企業面臨數據過載的風險。大數據的空前增長和對分析此類數據的痴迷，很容易讓企業的核心業務陷入困境。人工智能商業智能軟件使企業能夠將數據分解為可管理的見解，並理解大數據。
人工智能也有可能改變分析的動態。傳統的數據分析側重於描述性分析或分析數據來報告發生了什麼。當前的人工智能分析工具支持預測分析或使用數據來解讀未來的見解。然而，這是基於用行為和歷史數據來猜測概率的“最佳猜測”。
規範分析將在不久的將來接管所有工作。基於AI的規範性分析工具將搜索大量數據，並使用戶能夠制定各種可能的措施並提出可行的解決方案。規範性分析不僅可以預測，還可以提供合理的建議，並解釋為什麼事情會按照既定方式發生。
從被動預測分析到主動說明性分析的轉變提高了業務決策的效力和相關性。實時洞察使企業能夠充分利用運營數據，根據當前發生的事情而不是過去發生的事情來做出決策。許多建議也可以自動執行，由智能機器根據可用的輸入確定最佳操作過程。
人工智能將語音和麵部識別帶到了舞臺中央
由人工智能驅動的聲控數字個人助理已經極大地吸引了千禧一代。語音識別界面等以深度學習為動力的應用的激增、它在企業中的廣泛應用，以及蘋果Siri、亞馬遜Alexa和谷歌Assistant等數字語音助手的巨大流行，都預示著未來的發展。語音將取代鍵盤和觸控界面，成為個人與品牌跨越行業打交道的默認規範。
同樣，在不久的將來，成熟的面部識別技術也將在現有水平上邁出一大步。人工智能驅動的面部識別技術可能會讓這種非常煩人的密碼過時。
人工智能助力超個性化
基於人工智能的智能從經驗中學習，隨著每次經驗或交易變得更好。隨著下一個指定的決策自動地比上一個更好，AI模型高度成熟並涵蓋所有可能事件的階段已經不遠了。
未來，由AI驅動的系統可以根據普通語音命令自動識別用戶甚至用戶的情緒，從而做出非常精確的建議，或者在真正的個人層面上與用戶進行互動。下一波由人工智能驅動的助手將能夠實時分析大數據，以快速掌握客戶的需求和優先級，並執行所需的工作。人工智能將使超個性化成為默認標準，而不是像現在這樣的高級服務。
在宏觀層面，企業將能夠整理來自各個數據點的信息並進行實時的情緒分析。例如，企業可以從客戶與公司的互動，社交媒體帖子和其他數據中收集實時數據，以瞭解他們對產品的思考過程和情感反應，並進行實時干預以強化或改變這種看法。
人工智能將入侵更多領域
人工智能已經在大力幫助金融服務、醫療保健、證券交易和生命科學等行業。例如，人工智能正在取代臨床助理的角色，幫助醫生做出更快、更可靠的診斷。這種情況將變得司空見慣，以至於人類的干預將變得罕見。
但是，到目前為止，在涉及人類能力的抽象任務（例如同理心，創造力，判斷力，靈感和領導力）方面，機器表現不佳。創新和管理人員這兩個關鍵的管理功能仍然幾乎完全由人掌握。由於AI系統越來越成熟，這種情況將來可能會改變。當前，考慮到算法畢竟是人為設計的，算法可能會遭受一定程度的偏差或主觀性。隨著訓練數據的日趨成熟，這種偏見和負面影響將很快消除。
人工智能已經站穩腳跟。人工智能有可能改變高管的決策方式、營銷人員與客戶打交道的方式、企業之間的競爭方式以及企業整體發展的方式，使其變得更加強大。未來的商業智能必將由人工智能系統驅動。