人类的思维无法像人工智能一样高效地理解数据。每当在市场或商业世界中发现AI的新实用程序应用时，从办公室到家庭的数字设备都在增加。然后，这些设备不断收集数据并将其传输到云平台，例如Amazon Web Services(AWS)，Google Cloud Provider或Azure，可以在其中查看，分析和处理它们以提供实时分析。这很重要，因为健康诊断，客户参与，获取和其他服务等许多部门都依靠这些分析来获得成功。因此，有必要优化计算以满足实时响应要求。为此，IT结构需要专注于AI支持的多样化且快速推进的负载和算法。另外，应该扩展计算到存储和网络集成的集成。
为此，服务提供商需要一个基础结构，该结构既要提供差异化功能，又要能够以灵活的软件和硬件单元来处理算法，从而以更快的速率，较低的延迟，更好的电源效率提供输出。这些算法的范围包括递归神经网络，长期和短期内存网络，卷积神经网络以及基于Apache Spark集群计算框架的查询加速。为了获得实时分析，结果和预测，计算世界需要开发和采用自适应AI。由于对实时服务和解决方案，复杂和非结构化数据以及工作案例的需求激增，它们必将为实时AI铺平道路。
根据统计报告，人工智能的实施率从2018年的48%跃升至2019年的72%。这是因为当涉及有效的业务战略以提高运营能力时，人工智能的实时功能有助于快速的决策过程。专注于客户服务行业的商业品牌可以从实时AI中获得巨大收益。他们的主要目标是通过使用数据科学，应用机器学习以及自动执行任务来创建目标受众。根据目标客户的行为，采取个性化参与措施，这将导致更高的客户保留率和忠诚度。这些商业品牌还使用实时AI从被动策略转变为主动策略。这样可以改善客户服务和体验，
因此，如果应用得当，实时AI可以通过使用实时决策来改变客户的旅程。而且，无论商业品牌的客户目标如何，人工智能的能力和准确性都是无与伦比的。这是因为除了实时AI之外，业务还可以使潜在客户产生潜在客户，提供实时分析并优化客户服务。这些算法还有助于深入了解未来趋势和客户行为。这可以使品牌推动以洞察力为导向的企业目标和活动，并在客户出现需求之前为其提供服务。而且，增加的客户保留率意味着对利润百分比的重大影响。因此，很明显，在未来几年中，实时AI将会发现自己已经遍及商业品牌和公司。