AI推理在军事战略中用于增强决策能力、优化资源分配和模拟复杂场景。通过处理大量数据集并识别模式，AI系统辅助人类规划者评估选项、预测结果并适应动态条件。这些工具不能取代人类判断，但能提供可操作的洞察，从而在高风险环境中提高速度和精确性。
一个关键应用是战场决策的预测分析。例如，基于历史作战数据和实时传感器馈送训练的AI模型可以预测敌方动向或潜在的供应链中断。开发者可以设计一个系统，摄取卫星图像、天气报告和部队位置信息，为不同路线生成风险评估。强化学习算法可以模拟数千种交战场景，找出在实现目标的同时最大限度减少伤亡的策略。这些系统通常使用基于图的模型来表示实体（如部队或物资库）之间的关系，并使用概率推理来处理不确定性，例如战争迷雾。
另一个领域是后勤自动化。军事行动需要在广阔区域协调人员、装备和物资。AI驱动的优化算法（类似于商业供应链中使用的算法）可以高效地分配燃料、弹药和医疗资源。例如，一个约束求解系统可以根据道路损坏报告动态调整车队路线，或优先安排关键任务的空运能力。此外，AI有助于目标识别：卷积神经网络分析无人机画面，区分民用车辆和装甲单位，从而降低附带损害的风险。这些系统通常在严格的延迟限制下运行，要求开发者使用模型量化或边缘计算等技术优化推理速度。
然而，挑战依然存在。AI模型必须能够抵御对抗性攻击，例如欺骗性传感器数据，并且在伦理上保持一致，以避免意外升级。开发这些系统的开发者通常与领域专家合作，根据实际约束验证模型，并整合保障措施，例如对致命行动进行人工审批。虽然AI增强了战略规划，但其有效性取决于透明、经过充分测试的实现，这些实现需要同时考虑技术和伦理的复杂性。