Има няколко популярни приложения на изкуствения интелект, които удовлетворяват масови нужди, например за навигация на шофьорите при променяща се пътна обстановка или извличане на информация от многобройните общи или специализирани търсачки.

Следващият въпрос на който трябва да намерим отговор, след като уточнихме кога има смисъл да използваме изкуствения интелект, е с какви типове решения разполагаме? Възможностите на методите на изкуствения интелект са много големи, но от приложна гледна точка би било добре те да се групират в няколко типови решения. Най-популярните типове решения са:

• Предсказващи модели
• Прогнозиращи модели
• Класифициращи модели
• Клъстерни модели
• Модели на изображения
• Езикови модели

Като цяло системите, базирани на изкуствен интелект, не изискват по-висока изчислителна мощност от нивото на един модерен лаптоп. Изключение правят приложенията, които използват еволюционни изчисления, и методите за дълбоко машинно обучение. В последния случай е необходимо да се добавят графични процесори (Graphic Process Units – GPU).

Подходящи софтуерни платформи, които включват разнообразни алгоритми и възможности за анализ на данни, и подходящи езици за програмиране за реализиране на работния процес на разработка на системи за изкуствен интелект

Прилага се обща методология с два основни етапа:

• разбиране на бизнес нуждите
• съставяне на известните случаи на използване на ИИ с идентифицираните бизнес нужди

Решението да започнете дългият път на Изкуствения интелект е може би една от най-важните стъпки. То ви дава:

• Инвестиция за бъдещо развитие
• Протекция на работното място
• Конкурентно предимство