Oggi esistono numerose applicazioni nel mondo reale per i sistemi di AI. Di seguito sono riportati alcuni dei casi d'uso più comuni:

Riconoscimento vocale

Conosciuto anche come riconoscimento vocale automatico (ASR), riconoscimento vocale computerizzato o speech-to-text, il riconoscimento vocale utilizza l'NLP per elaborare il linguaggio umano in formato scritto. Molti dispositivi mobili incorporano il riconoscimento vocale nei loro sistemi per eseguire ricerche vocali, come fa per esempio Siri, o fornire una maggiore accessibilità per l'invio di messaggi di testo in inglese o in molte lingue ampiamente utilizzate. 

Servizio clienti

Gli  agenti virtuali online e i chatbot stanno sostituendo gli agenti umani nel percorso del cliente. Rispondono alle domande frequenti (FAQ) su argomenti come le spedizioni o forniscono consigli personalizzati, cross-selling di prodotti o suggeriscono le taglie agli utenti, cambiando il modo di concepire il coinvolgimento dei clienti su siti web e sulle piattaforme dei social media. Tra gli esempi vi sono i bot di messaggistica sui siti di e-commerce con agenti virtuali, le app di messaggistica, come Slack e Facebook Messenger, e le attività solitamente svolte da assistenti virtuali e assistenti vocali.

Computer vision

Questa tecnologia di AI consente ai computer e ai sistemi di ricavare informazioni significative da immagini digitali, video e altri input visivi e, sulla base di tali input, di agire. Questa capacità di fornire consigli la distingue dalle attività di riconoscimento delle immagini. Grazie alle reti neurali convoluzionali, la computer vision trova applicazione nel tagging delle foto nei social media, nell'imaging radiologico nel settore sanitario e nelle auto a guida autonoma nel settore automobilistico. 

Supply chain

La robotica adattiva agisce sulle informazioni dei dispositivi Internet of Things (IoT) e sui dati strutturati e non strutturati per prendere decisioni autonome. Gli strumenti di NLP sono in grado di comprendere il linguaggio umano e di reagire a ciò che gli viene detto. L'analytics predittivo viene applicato alla reattività della domanda, all'ottimizzazione dell'inventario e della rete, alla manutenzione preventiva e alla produzione digitale. Gli algoritmi di ricerca e di riconoscimento dei modelli (che non sono più solo predittivi, ma anche gerarchici) analizzano i dati in tempo reale, aiutando le supply chain a reagire all'intelligenza aumentata generata dalle macchine, fornendo al contempo una visibilità e una trasparenza immediate.

Previsioni meteo

I modelli meteorologici su cui le emittenti si basano per fare previsioni accurate sono costituiti da algoritmi complessi eseguiti su supercomputer. Le tecniche di machine learning migliorano questi modelli, rendendoli più applicabili e precisi. 

Rilevamento delle anomalie

I modelli AI possono vagliare grandi quantità di dati e rilevare punti dati atipici all'interno di un set di dati. Queste anomalie possono aumentare la consapevolezza su apparecchiature difettose, errori umani o violazioni della sicurezza.