随着自动化概念的引入，数据和机器智能成为了推动力量。数据，简而言之，就是一系列值的集合。2022年，每天的数据生成量达到了惊人的2.5千万亿字节，将其转换为千兆字节的任务令人头晕目眩。可能会好奇，为什么在这个被称为“新石油”的时代，一系列看似无关的值的集合会如此重要。这就引出了数据科学的概念。
数据科学是一系列分析、描述和预测技术，用于从数据中提取知识和有用信息。市场上对数据科学家和数据分析师的需求总是供不应求，这显示了数据的重要性以及像数组[0,1,1,2,3,5,8,13]这样的随机数据集的强大力量。这些数据在人工智能的帮助下推动了自动化行业的发展，这引出了一个重要的问题。
人工智能是指人造机器能够像人类一样思考和行动的能力。人工智能是数据科学的一个子集，负责赋予机器生命。人工智能的应用范围是无限的，甚至天空也不是极限，因为有SpaceX发射的由人工智能驱动的卫星在太空中。人工智能的使用和应用在每个行业和每个领域都在增加和进步。基于算法的机器学习，作为人工智能的一个子集，是数据科学家进行数据预测分析的基础。机器通过各种方法学习，并在决策或执行任务时应用它们的学习成果。
人工智能在神经网络领域最新发展催生了机器学习的一个新的子集，即深度学习。人工智能是自动驾驶汽车的未来，研究正在进行中，以实现自动驾驶车辆的5级自动化。人工智能在软件开发领域也占有一席之地。它还在每个阶段自动化工作流程，加快每一个动作，并提供惊人的用户体验。
像Netflix、Spotify、Amazon Prime、YouTube等成熟的SaaS公司在其平台上广泛使用人工智能来满足客户需求，并向用户提供满意的服务。在软件开发中，人工智能的使用和应用正在增长，人工智能绝对是软件开发的未来。以下是人工智能如何帮助创建下一个“哇”软件产品的一些方式。
每个软件都必须提供一个平台，让用户能够表达他的疑问并获得解决方案。平台不仅仅是一个平台，而是一个由人工智能驱动的平台（AI聊天机器人），它能够即时回复每一个查询，并为用户提供一流的体验。几乎所有的客户服务网站，如IRCTC、BookMyShow、MakeMyTrip等，都由AI聊天机器人提供支持，帮助客户。由AI支持的Alexa和其他智能语音助手也一直在帮助用户通过声音完成一系列广泛的活动。
机器学习和深度学习技术可以帮助DevOp减少几个软件测试过程。质量保证分析师不再需要手动测试软件，因为人工智能会在每个阶段自动测试软件。金融科技公司正在采用由人工智能驱动的交易机器人来自动化他们的交易。
更强大的深度学习模型可以对框架中的几乎所有内容进行分类和识别。因此，人工智能可以通过只允许识别和验证的个人访问来增强安全性，同时通过为不同用户定义不同的访问权限来维护用户级别的隐私。银行应用程序专门使用人工智能来保护他们客户的数据。
人工智能可以帮助诊断和处理错误，无需人工干预，这也降低了维护成本。人工智能可以使用强化学习来处理错误，采用奖励和惩罚的概念。然后，数据被重新训练，以避免将来犯同样的错误。这样，它确保处理的错误是永远消除的错误。
人工智能的能力包括做出决策的能力。在定义的约束和标准下，机器可以做出最合适和准确的决策。不同的回归模型可以帮助预测当前项目的预计时间框架和成本估算，当用过去的项目时间线和成本估算进行训练时。监督和非监督学习算法可以显著帮助开发人员提供高级服务。
人工智能在软件开发中的应用范围是巨大的，列表还在继续，其他应用包括自动编码、自动UI设计等。这就是为什么有80%的企业正在投资人工智能，大约50%的这些企业已经开始定义他们的人工智能策略。