群体智能（SI）可以通过利用去中心化系统的集体行为，在特定场景下预测结果。受自然系统（如蚁群或鸟群）的启发，群体智能算法使用遵循基本规则的简单智能体群组来解决复杂问题。这些系统擅长识别模式、优化路径或在动态环境中做出决策。然而，它们的预测能力取决于问题结构、输入数据质量以及群体规则与任务的契合度。例如，群体智能在路线规划等优化任务中表现出色，但在高度混乱或数据匮乏的环境中可靠性较低。
群体智能预测的一个实际例子是粒子群优化（PSO），它模拟智能体（粒子）在解决方案空间中移动以寻找最优结果。在交通预测中，一个群体可以模拟个体车辆根据拥堵反馈调整路线。每个“粒子”代表一种可能的交通流场景，群体通过共享本地观察结果趋向于最可能的结果。类似地，金融机构也使用蚁群算法通过模拟交易员（蚂蚁）在有利可图的投资路径上留下“信息素轨迹”来预测市场趋势。这些例子展示了群体智能系统如何将本地交互聚合成全局预测，在适应性方面通常优于中心化模型。
然而，群体智能也有局限性。预测依赖于涌现行为，这可能难以解释或控制。例如，在股票市场预测中，意外事件（如地缘政治危机）可能会扰乱群体的假设，导致预测不准确。此外，群体智能需要仔细调整智能体数量、交互规则和收敛标准等参数。开发人员必须根据真实数据验证预测结果，并将群体智能与其他技术（如机器学习）结合使用以获得更稳健的结果。虽然群体智能不是一个通用的预测工具，但在去中心化、可扩展性和适应性至关重要的场景下，它是一个有价值的选择，例如物流、机器人技术或实时资源分配。