Analityka predykcyjna jest jednym z najbardziej fascynujących zastosowań sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej. Aby prognozować przyszłe wyniki na podstawie aktualnego stanu zdrowia lub objawów pacjenta, analityka predykcyjna wykorzystuje dane z przeszłości dotyczące jego chorób i leczenia. Umożliwia to lekarzom wybór najlepszego sposobu postępowania w przypadku leczenia osób z uporczywymi chorobami lub innymi problemami zdrowotnymi. Zespół Google DeepMind AI niedawno opracował komputery, które mogą prognozować wiele konfiguracji białek, co jest bardzo korzystne dla nauki i badań medycznych.

Sztuczna inteligencja będzie się rozwijać w przewidywaniu wyników zdrowotnych, oferowaniu zindywidualizowanych planów opieki, a nawet leczeniu chorób w miarę ich rozwoju. Dzięki tej mocy pracownicy służby zdrowia będą mogli skuteczniej leczyć pacjentów w domu, w placówkach charytatywnych lub religijnych oraz w biurze.

Aby pomóc specjalistom ds. cyberbezpieczeństwa, sztuczna inteligencja usprawnia również technologie monitorowania sieci i wykrywania zagrożeń, minimalizując szumy, dostarczając priorytetowe ostrzeżenia, wykorzystując dane kontekstowe poparte dowodami oraz wykorzystując zautomatyzowaną analizę opartą na wskaźnikach korelacji z raportów wywiadowczych dotyczących cyberzagrożeń.

Automatyzacja jest niewątpliwie ważna w świecie cyberbezpieczeństwa. "Dzieje się zbyt wiele rzeczy - zbyt wiele danych, zbyt wielu atakujących, zbyt duża powierzchnia ataku do obrony - że bez tych zautomatyzowanych możliwości, które uzyskujesz dzięki sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowemu, nie masz szans na obronę" - powiedział Art Coviello, partner w Rally Ventures i były prezes firmy RSA.

Chociaż sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą być przydatnymi narzędziami do cyberobrony, mogą mieć również wady. Podmioty stanowiące zagrożenie mogą również wykorzystywać je do wykrywania nieprawidłowości w zagrożeniach i szybszego ulepszania zdolności cyberobrony. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są już wykorzystywane jako narzędzia przez złośliwe rządy i przestępców.

Cyberprzestępcy już teraz atakują i badają sieci swoich ofiar, wykorzystując możliwości sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Najbardziej zagrożone są małe firmy, organizacje, a w szczególności placówki opieki zdrowotnej, które nie mogą sobie pozwolić na znaczne wydatki na defensywne rozwijanie technologii cyberbezpieczeństwa, takich jak sztuczna inteligencja. Potencjalnie trwałym i rozwijającym się zagrożeniem są wymuszenia oparte na oprogramowaniu ransomware przez hakerów, którzy żądają płatności w kryptowalucie.

Sztuczna inteligencja zmienia również sposób, w jaki nasze społeczeństwo się komunikuje. Firmy już teraz wykorzystują robotyzację przetwarzania (RPA), rodzaj sztucznej inteligencji, do automatyzacji bardziej rutynowych zadań i oszczędzania pracy fizycznej. Wykorzystując technologię do rutynowych, powtarzalnych zadań, RPA usprawnia operacje serwisowe i uwalnia ludzkie talenty do rozwiązywania trudniejszych, bardziej skomplikowanych problemów. Jest skalowalna i można ją dostosować do wymagań wydajnościowych. W sektorze prywatnym RPA jest często wykorzystywana m.in. w centrach kontaktowych, rejestracji i rozliczaniu ubezpieczeń, przetwarzaniu roszczeń i kodowaniu medycznym.

Chatboty, asystenci głosowi i inne aplikacje do przesyłania wiadomości, które wykorzystują konwersacyjną sztuczną inteligencję, pomagają różnym sektorom, całkowicie automatyzując obsługę klienta i zapewniając całodobowe wsparcie. Konwersacyjna sztuczna inteligencja / chatboty z każdym dniem rozwijają się i wprowadzają nowe formy komunikacji międzyludzkiej poprzez mimikę twarzy i świadomość kontekstową. Korzystanie z tych aplikacji jest już szeroko rozpowszechnione w sektorze opieki zdrowotnej, handlu detalicznego i podróży.