A análise preditiva se fundamenta em dados, sendo que uma das aplicações industriais mais vitais de modelos preditivos inclui a previsão de carga de energia prevendo demanda no futuro. Produtores de energia, operadores de rede e comerciantes, necessitam previsões precisas de carga de energia para gerenciar tarefas em redes elétricas usando dados para extrair percepções acionáveis. Pode ser utilizada na medição do tráfego de veículos e pedestres coordenando semáforos, transporte público e faixas de pedestres, facilitando conveniência e eficiência no projeto comunitário, aumentando segurança do público e alocando serviços de emergência mais eficientes, prevendo recursos humanos necessários em determinada tarefa e reatribuindo postos. IA e tecnologia preditiva revolucionam o modo como anunciantes e profissionais de marketing trabalham, sendo que a publicidade direcionada usa dados como produtos adquiridos anteriormente, localização e idade, buscando público-alvo além de perfis dos consumidores mais avançados com empresas coletando informações de fontes diversificadas. A tecnologia preditiva automatizada desempenha papel vital na facilitação de recursos médicos, melhorando resultados de saúde em vez de confiar só no histórico do paciente, geram dados de amplo espectro de sintomas, dados de outros pacientes e tratamentos usados na cura da doença.
A IA e o aprendizado de máquina podem fornecer modos de prever o futuro considerando condições que ameaçam a visão como retinopatia diabética por exemplo, ajudando diagnóstico precoce onde pacientes requerem rastreamento e monitoramento regular com IA aumentando eficiência de programas de rastreamento. No entanto, fatores humanos em modelos de atendimento baseados em IA devem ser percebidos e aceitos por pacientes e médicos, necessitando informação e educação dos pacientes e público para construir confiança no uso. Questões éticas e de privacidade de dados, considerações médico-legais, importam na responsabilidade de quem responde pelas decisões tomadas por algoritmo de IA e como ferramentas afetam o modo que profissionais de saúde diagnosticam e tratam doenças inseridas no fenômeno chamado de viés de automação, em que profissionais podem ter maior probabilidade de ceder à recomendação da ferramenta de IA até contra seu melhor julgamento.
Moral da Nota: a questão da interpretabilidade, que em muitos casos ferramentas de IA são opacas em sua operação de recomendação específica, diagnóstico ou recomendação de gestão, corre o risco de falta de transparência exacerbando questões médicas, legais e éticas, aí, obstáculos a serem superados antes que as ferramentas de IA sejam implementadas com segurança na vida real e melhorem os resultados clínicos. A Topol Review on IA encomendada pela Health Education England, descreve que a IA poderia se tornar ajuda útil oferecendo oportunidade de discutir e decidir juntos qual o plano e o tratamento ideal informado pelo processamento de fontes complexas de dados de alta dimensão.