商业中最常见的AI是 机器学习（ML）。机器学习涉及训练算法以识别数据中的模式，并在没有显式编程的情况下做出预测或决策。企业使用ML，因为它能很好地随数据扩展，并适应客户细分、流程自动化和异常检测等多样化任务。例如，推荐系统（如亚马逊的产品建议）依赖ML分析用户行为并提高销售。金融机构使用ML通过识别异常交易模式来检测欺诈。其灵活性使其成为跨行业的基础工具。
ML的一个主要应用是 预测分析，它预测趋势或结果。零售商使用它来预测需求以优化库存，而制造商则将其应用于机械设备的预测性维护。例如，一家汽车公司可以根据设备的传感器数据训练ML模型，以预测故障发生的时间，从而减少停机时间。另一个例子是销售预测，利用历史销售数据预测未来收入，帮助企业高效分配资源。这些使用案例突显了ML在将原始数据转化为可操作洞察方面的作用。
除了通用ML， 自然语言处理（NLP） 是另一种广泛采用的AI子集。NLP驱动聊天机器人（如处理银行客户支持的机器人）、情感分析工具（监测社交媒体上的品牌感知）和文档自动化（从发票或合同中提取数据）。例如，物流公司可以使用NLP自动解析运输单据，减少手动数据输入。虽然NLP是ML的一个专门分支，但其对人类语言的关注使其对于自动化以沟通为主的工作流程至关重要。ML及其子领域共同构成了AI驱动的商业解决方案的支柱。