简而言之，人工智能试图复制人类的行为和决策，而自动化只是以无意识的方式准确地执行数千次重复的任务。
日常自动化
在低端，自动化正在取代扫描条形码和发送提醒等单调、低技能、重复的任务。在 IT 环境中，自动化是加速和取代与系统的手动交互所必需的。通过部署自动化，IT 专业人员可以有更多时间从事增值工作。
每个部门都有自动化的可能示例，从自动开票和安排会议到客户服务支持和软件升级。可在此处找到可自动化任务的完整列表。
人工智能可完成人类级别的任务
人工智能可以通过结合实时数据流来取代高端工作，而如果由 拉脱维亚电报筛查 专家来手工分析的话则需要数周的时间。
机器学习的力量
虽然自动化依赖于明确的指令，但机器学习基于通过寻找模式来理解数据的算法。这是一种更直观的方法，与人类行为的第一个相似之处。根据过程中人工干预的程度，部署机器学习的方法有很多种
在无监督机器学习中，数据不以任何方式标记或分类，算法是探索性的，试图通过推理找到底层结构。
相反，监督学习应用算法从过去标记的示例中已知的信息来预测新数据集的结果。系统分析训练数据集并对结果进行推断。当收到新值作为输入时，机器学习会模仿所分析现象的行为并创建一些输出数据，然后可以通过将其与现实世界的结果进行比较来校准这些数据（如果可能）。
半监督算法结合了这两种方法，因为它们结合了标记数据和未标记数据。该算法从一小部分标记数据点中学习，并使用大量未标记数据点来探索联系。这些系统通常比无监督系统学习得更快，因为它们有更好的起点。