情报机构的工作是分析数据、链接不同的数据集、从数据中推断意义，最终基于所有可用的数据做出分析判断。然而，对于当今的分析人员来说，数据产生的速度以指数级增长，超过理解数据或找到最相关数据以作出分析判断的能力。如果分析人员不能及时处理、吸收和整合正确的数据，就不能将其转化为连贯的、有见解的分析。

人工智能和相关技术无法简化战略分析的所有复杂性，但可以自动化、完善分析过程的关键部分，并形成新的见解，为分析判断提供基础信息。这些技术可以帮助优化并自动化情报处理过程，增强分析人员的感知能力和批判性思维能力。新兴技术简化数据处理流程，让分析人员有更多的时间和精力运用专业知识，为决策者提供高水平、快速、有价值的附加分析。

优化情报流量：人工智能和分析工具可以帮助优化信息流，同时对其进行增强和丰富，从而在短时间内从较少的数据中获得更多的结论。

更智能的搜索和组织：人工智能工具可以帮助分析人员搜索、组织并开始理解相关数据；帮助分析人员提出最佳问题，查询正确的数据集，以及自动整理和编目数据；通过自动化分析任务，更好地筛选“噪音中的信号”，使分析人员更快地从构建数据转向理解数据。

增强感知和检测：通过智能筛选和精简，人工智能和分析工具可以帮助分析人员理解数据，增强实时识别和可视化目标环境中模式、关系以及变化的能力。分析人员可以利用人工智能和云来维护增强的、持久的和已处理过的目标的态势感知。同时，人工智能工具还可以检测异常和增量变化。

利用开源情报（OSINT）：人工智能工具不仅可以自动化和完善数据处理过程并理解任务，还可以执行某些特定类型的分析。分析人员利用人工智能工具、机器建模和计算能力在开源信息和媒体报道中筛选关于地缘政治和战场升级的相关信息；监控和预测破坏性事件，对潜在的危机和不稳定进行早期预警；预测分析长期地缘政治和经济预测等。分析人员可以利用这些工具以及开源情报的可用性、质量和相关性，对机器生成的见解进行深度分析。

完善分析流程：随着分析流程的形成，收集关键证据并形成初步判断，利用云计算、人工智能和数据分析，根据机器生成的观点来改进和测试分析人员的判断和分析。人工智能虽然无法完全复刻分析人员的认知、背景知识和批判性思维，但可以通过罗列相反的数据、测量历史准确性或提出替代假设来测试和加强分析人员的分析。

支持分析学科和任务：人工智能和分析可直接应用和集成到核心分析学科和任务中。这些技术可以为反恐、军事分析（近实时战场跟踪，洞察对手战略能力和当前行动、兵棋推演和战争模拟、战争演习）和政治分析以及科学、技术和信息战分析提供信息并增强其重要性。