人工智能可以帮助整个企业和单个员工提高工作效率。日常管理和运营可以由软件代理（“bots”）学习，然后对各项业务进行优先级排序，管理与人类同事（或其他机器人）的日常交互以及规划行程。像Google Smart Reply这样的电子邮件软件可以根据之前对类似邮件的回复，起草回复给对方的邮件。新闻工作室越来越多地使用机器学习编写体育报道和草稿：在办公室，类似的技术可以生成财务报告和要点简报。
人工智能可以减少大数据搜索的负担。在法律行业，像ROSS、Lex Machina 和CaseText 这样的团队，正在使用人工智能筛选法院文件和法庭记录寻找与案件相关的信息。其他公司也在使用类似的技术作为日常基本工作的一部分。人工智能还可以提供与这些数据集交互的方式，诸如 IBM Watson 等平台能够支持专家系统，后者可以回答有关事实的自然语言问题。对于网络安全公司，人工智能则提供了一种识别网络中异常行为模式的方法。
这些例子描述的都是使用软件从事与人类相同的事情，但在许多情况下，软件能够分析规模或复杂程度超出个人分析能力的数据。事实上，人工智能不是人类智能的替代品。这是一种以全新的方法得出结论的方式。人工智能可以弥补或超越我们自己的能力：它可以与我们一起工作，甚至对我们进行教育，李世石与 AlphaGo 对弈后与人类交战屡战屡胜便是证据。这为创新发明提供了新的机会。或许，人工智能带来的实际生产力增益将是向我们展示新的思维方式。
英国人工智能技术基础科学方面世界领先，拥有由投资者、雇主、开发人员和客户的构成的繁荣生态系统，以及支持类似 Alan Turing Institute 等机构的网络。剑桥、牛津、帝国理工和伦敦大学学院等大学率先开发的创新技术已经在全球数百万人使用的工具中得到了应用，越来越多的英国创业公司选择留在英国，进一步在英国加强人工智能专业知识和能力。
这种潜力正在推动在人工智能在一系列行业中得到迅速应用。用技术专家凯文·凯利的话来说：“未来一万家创业公司的商业计划很容易预测：X＋AI。” 鉴于“人工智能”、“机器学习”和相关术语的不同定义，很难估计这种增长的规模：也很难划清“大数据”和“机器学习”的界限。但是，2015年美国报告显示，“机器人和基于人工智能的系统”全球市场份额将从2014年的580亿美元增长到2020年的1530亿美元。
更广泛地看大数据，今年早些时候发布的一份报告显示，大数据和物联网的估值在2015 - 2020年之间，对英国的累积效益预计为2400 亿英镑；制造业将产生最大的效益，所有产业的最大收益都将来自于增效节支。2015 年的另一份报告预测，使用大数据能够实现欧洲政府的主要运营成本节省，此外还能增加税收、降低诈骗案和出错率。与此同时，2014 年对 500 家英国企业的研究得出结论，那些更好地利用客户和消费者数据的企业，比没有这样做的企业的生产效率高出 8% 至 13%。对机器人、数据和人工智能——有时也称为“工业4.0”——系统的影响进行更广泛的预测也会带来巨大的收益。
麦肯锡调查表示，企业自己预计因为工业 4.0 而带来的收入增长为 23%，生产力增长 26%。人工智能在实现所有这种增长方面具有核心作用。
政府使用人工智能
政府已经在使用机器学习等数据科学技术，Government Data Programme 的工作使其使用不断增长。这些技术提供了对一系列数据的洞察，从提供数字服务反馈到分析卫星图像利用耕地。随着这些技术变得愈发复杂，可以实现更多的益处。例如，我们可能：
通过预测需求和更准确地定制服务，使现有服务（如健康、社保、紧急服务）更有效率，使资源得到最大程度的分配
使政府官员更容易使用更多数据进行决策，并减少欺诈和出错的几率。
使决策更加透明（可能通过采集过程背后的数字记录，或通过数据可视化支持决策）
帮助政府各部门更好地了解他们所服务的人群，确保向每个人提供适当的支持和机会