人工智能在創造就業機會的同時，也會導致一部分人失業。比如，無人駕駛車輛導致每月25000名工人失業，如果大型倉庫只有幾十人就可以運作，那么目前在美國倉庫工作的100萬名裝卸工人將面臨失業。

 未來，一個約2萬平方米的物流中心僅需要一名管理人員，其他運行工作都由人工智能完成。未來的倉庫將更加智能和自動化，采用可提供全天時服務的機器人設計。2012年，亞馬遜公司以7.75億美元的價格收購了Kiva系統公司，該公司研發的可學習性機器人能夠在亞馬遜倉庫高效地尋找和運輸貨物。該技術現已投入使用，未來將在亞馬遜高效、低成本的物流系統中扮演更加重要的角色。

特斯拉公司是推出無人駕駛汽車的首批汽車制造商，其他傳統汽車制造商也將在2018年研發先進無人駕駛技術。

DARPA已率先在人工智能領域取得技術突破，將在互聯網和GPS導航方面發揮重要作用。目前，DARPA正在與波士頓動力公司合作研發一系列可用于“救災”和作戰的機器人，其中具有代表性的是Atlas后空翻機器人。

基于人工智能的Gong、Chorus和Jog等工具，可以幫助銷售代表完成電話記錄，指導客服人員提高表達效率。人工智能有望在2018年及以后為“白領”階層的工作提供支持。

《今日美國》、CBS廣播公司和赫斯特雜志國際集團正在尋求應用人工智能技術進行內容創造。比如，Wibbitz軟件能夠提供一種軟件即服務的交付平臺，允許出版商將文字內容轉換成視頻形式。美聯社正在使用由Automated Insights科技公司研發的Wordsmith工具，該工具能基于收集到的數據，采用自然語言生成技術，撰寫新聞故事。2018年，將有更多媒體公司應用自然語言生成和視頻技術。

機器學習是人工智能的一種形式，臉書等公司已經使用統計建模幫助計算機決定接下來向用戶展示的內容，為了使建模正常運行，需要大量數據和強大計算能力維持運行。隨著P2P網絡的興起，私人電腦通過互相聯結形成強大的集體網絡力量，從而使小型組織也能直接運行最先進的人工智能項目。

2017年亞馬遜智能對講機銷售量達2000萬套，谷歌Home和蘋果Airpod等智能設備銷量持續增加，這表明，很多人正習慣于通過語音指令來與技術設備進行溝通。2018年，隨著智能助理與計算機、智能手機和電視融為一體，消費者將會更加習慣于基于語音的交互。

IBM公司數據顯示，對數據科學家的需求在2020年前會增加至270萬人。隨著機器學習平臺數據量的增加、各類型企業致力于收集并進行高效數據分析，未來機器平臺必然會需要大量大數據分析人員。

計算機對等網絡能夠通過收集和分析人類分子數據來解決健康問題，該技術的形成受到了區塊鏈和人工智能兩大技術的啟發。機器學習技術對疾病進行識別和分析，以快速和低成本方式獲得新型藥物和治療方法。