目前，已知的人工智能最大的潛力在于分析技術，包括回歸和分類。神經網絡技術可以提供更高的功能性，或者產生附加的見解和應用。
價值
對于通訊行業(yè)，運營商有大量的結構化的客戶數據，非常適合傳統(tǒng)分析技術和AI分析技術 。
AI分析技術還將用于各個行業(yè)的風險管理，如保險業(yè)更為精準的風險評估和保費設置，制藥公司將AI算法用于降低臨床試驗風險，礦業(yè)公司預測生產中斷風險，實現更有效的勘探、鉆探和開采規(guī)劃等。此外，AI還可創(chuàng)造新的產品和業(yè)務模式，如用于銀行客戶類型識別，可以有效改進的欺詐檢測。
AI最大的價值機遇是供應鏈管理和制造業(yè)中營銷和銷售環(huán)節(jié)。對于公司而言，他們必須檢查自己的部門組合，理解行業(yè)的價值驅動，尋找人工智能的布局機會，已確定合適的投資部署。
此外，零售與高科技等消費行業(yè)將出現更多AI營銷和銷售應用，這是由于更為頻繁的數字交互，特別是對電商平臺而言，基于AI分析實時制定促銷、價格和產品動態(tài)，利用生成模型優(yōu)化端到端的供應鏈等，將有效降低各項成本，提高運營效率，實現精準營銷。
潛力
預測維護
傳統(tǒng)系統(tǒng)，已經能夠對傳感器時序數據，包括檢測溫度、振動狀態(tài)等，進行分析，實現預測異常檢測和預測維護（對組件的剩余使用壽命做出預測）了。但深度學習將這個功能帶到了一個新的高度：可以對數據進行分層，從而分析海量的、高維度的，包括圖像、音頻等各種形式的傳感器數據，一些原先不適用的低質量數據（來自廉價的麥克風和照相機）也能被用起來。
物流優(yōu)化
以AI為導向的物流優(yōu)化可以實時預測，降低成本，指導行為，提高燃油效率，減少交貨時間。
客戶管理
AI正在成為客戶服務管理和個性化市場營銷的重要工具。
呼叫中心將AI用于語音識別（不僅是語言內容，甚至是情緒語調）和呼叫路徑規(guī)劃，可以更有效的為客戶提供更為無縫的體驗；在銷售領域（如亞馬遜和Netflix），AI也成功的用于個性化的“下一個”產品推薦，大幅提高了銷售轉化率；在保險領域，汽車保險保費可以根據駕駛數據（驅動模式和距離）進行調整。
挑戰(zhàn)
盡管人工智能前途遠大，它依舊面臨著諸多的挑戰(zhàn)和限制。
可以把困難歸納為五點：訓練數據的標記常常需要人工手動，難以獲取足夠大且全面的訓練數據集（特別影響醫(yī)療用例），模型透明度有待提高（直接影響汽車、醫(yī)療認證等領域的應用），學習缺乏可概括性（難以從一個應用遷移到另一個相似的應用），數據和算法中存在偏差的風險（更社會化的問題）。
