国际研究暨顾问机构Gartner预测，2018年全球和人工智慧(AI)相关的商业价值总计将达1.2兆美元，较2017年增加70%。到了2022年，人工智慧相关商业价值估计将达到3.9兆美元。

Gartner的人工智慧相关商业价值预测，是以所有Gartner涵盖的研究领域中的垂直产业为调查对象，评估企业整体人工智慧商业价值。人工智慧的商业价值有三种不同来源：顾客体验、新增营收和降低成本。

Gartner研究??总裁John-David Lovelock表示：「未来10年人工智慧肯定会成为突破性创新程度最高的技术类别，主要是因为运算能力与资料的数量、速度与多样性都大有进展，加上深度神经网路(DNN)的技术提升。从2017到2022年期间，企业获得人工智慧增强（AI- enhanced）产品及服务最主要的来源，将会是擅长解决单一需求的利基型解决方案。企业决策者将从数以千计从事专门领域的特定人工智慧增强应用程式供应商中，选择推动相关产品的投资。」

目前人工智慧商业价值呈现新兴技术最常见的S型曲线成长模式。2018年全球人工智慧相关商业价值的成长率预估为70%，但在2022年成长将趋缓。整体而言2020年後成长曲线将趋於平稳，造成未来几年将出现低成长率。

John-David Lovelock指出：「在人工智慧发展的前几年，顾客体验是主要的商业价值来源，企业发现在使用人工智慧技术提升与顾客互动的商业价值，目标是增加客数和留客率。紧追在顾客体验之後的是降低成本，运用人工智慧来提升企业流程效率，藉此改善决策并推动更多任务的自动化。不过到了2021年新增营收将成为主要商业价值，企业将利用人工智慧来增加既有产品及服务的销售，并为新产品及服务发现商机。因此就长期来看，人工智慧的商业价值在於新增营收的可行性。」

若以人工智慧的种类细分其商业价值，决策支援／扩增（如深度神经网路）将占2018年全球人工智慧相关商业价值的36%。到了2022年，决策支援／扩增将超过所有其他种类的人工智慧专案，占全球人工智慧相关商业价值44%。

John-David Lovelock认为：「深度神经网路让企业组织能进行资料采撷(data mining)并辨识其中模式，范围遍及尚未量化或分类的大型资料集，藉此打造能把复杂输入分类并导入传统程式系统的工具。这让决策支援／扩增运算法能直接处理过去需要人工分类的资讯。这些功能对企业组织推动决策和互动流程自动化的能力有极大影响。这种全新层次的自动化功能可降低成本及风险，如透过提升精准目标(microtargeting)、市场区隔、行销和销售来增加营收。」