作為IBM的首席創新官，Bernard Meyerson博士的工作就是觀察未來。IBM花了250億美元來收購和完善Watson系統，那么這樣一個花費高昂的系統，最大的用處是什么呢?
Meyerson表示：“它最頂級的用處，就是準確預測未來，讓你能夠從根本上改變歷史的進程。因為它能夠預知即將發生的事情，讓你有機會在不喜歡的事情到來之前改變它的發展路徑。你可以減輕或消除負面的結果，讓事情往積極的方面發展。”
他給了幾個例子來作說明。
挽救生病的早產兒
救治生病的早產兒最困難的部分，在于他們的免疫系統沒有發育完全。感染了嚴重疾病的早產兒，往往無法在早期表現出癥狀，提前給醫生和護士發出警告，而關鍵癥狀很可能在他們生病逝去的前一刻才表現出來，那時救活的幾率就很小了。
IBM Watson與多倫多的一所醫院合作，分析大量因感染而死亡的早產兒數據，試圖找出早期可觀察的警示信號。他們發現，通常在死亡前24小時開始，這些嬰兒的心率開始偏離正常值。
這一結果就可以給醫院很大的參考，未來醫院可以監測心率，一旦發現異常，就能有足夠的時間利用抗生素讓嬰兒顯示出明顯的感染癥狀來。
防止飛機從天上落下來
人們的生命系于重要的機械系統上，比如乘坐飛機等交通工具出行、大型機械為城市居民供能等。傳統機械操作員往往是進行定期的維修工作，并寄希望于在維修日到達之前，這些機械不會突然崩掉。現在，這些機器安裝了成千上萬的傳感器，來提供早期的失誤預警。
但問題是，通常“高危預警”是累積到一定等級才會發出，通常累積到二級、三級或四級事故。
但如果人工智能可以從低等級事故癥狀中偵測出一定的模式，它就可以在事故發生的一周或兩周之前預測出問題，那么工作人員就可以提前把正在服役的設備挪出來，及時進行維修。
這一點在大型設備維護方面是很重要的，不像把一個街邊的摩托車拖走維修那么簡單，“如果是飛機飛行過程中，或用來產生百萬瓦特電力的大型的風力渦輪機，突然失靈了，這個問題就大了”，Meyerson說道。
防止銀行詐騙
2013年2月的某天上午，幾名黑客在阿聯酋的一個銀行開了幾個新帳戶，并且辦理了幾百張ATM卡。他們將詐騙來的4500萬美金轉移到這些賬戶里，隨即在當天下午讓散布世界其他地區的共犯將這些錢提現。
雖然之后這些詐騙犯被捉住了，但Meyerson認為人工智能可以在一開始就預防這樣的事情發生。
人工智能系統的一個特點，就是通過觀察來學習正常交易是什么樣的。“當事情偏離了正常模式，比如全球同時發生某些賬號的大量提現，那么系統將立馬鎖住這些賬號的活動，它不會讓這樣的事情繼續發生“，Meyerson說道。
他認為，這樣的銀行詐騙案，顯示出商業需要用智能系統保護自己，來對抗全副武裝的網絡罪犯。
“在我們所處的這個時代，如果你沒有一個智能自主認知系統，那么你面對的是令人絕望的一邊倒的戰斗。因為壞人正在使用蜂群式攻擊，這需要大規模的迅速應對，單靠人力是無法對抗的。”
