Obwohl es das maschinelle Lernen bereits seit den 1950er Jahren gibt, ist es erst in letzter Zeit für die betriebliche Nutzung in der Industrie sinnvoll und kosteneffizient geworden. Technisch gesehen handelt es sich um eine Gruppe von Technologien der künstlichen Intelligenz, bei denen statistische Verfahren eingesetzt werden, um Computern die Fähigkeit zu vermitteln, zu "lernen", d. h. Daten zu analysieren, bestimmte Strukturen zu erkennen und auf dieser Grundlage bestimmte Prognosen oder Entscheidungen zu treffen. 

Machine Learning erfordert einen Trainingsdatensatz, eine große Menge vergangener Transaktionen als Beispiele und eine anfängliche Anleitung durch einen menschlichen Bediener, wie der Prozess zu starten ist. Dann zieht der Algorithmus selbständig seine Schlussfolgerungen und optimiert durch ständige Aktualisierung seiner Simulationen automatisch die entsprechenden Algorithmen, um eine immer höhere Genauigkeit zu erreichen. Der Rechner "lernt" aus den Eingangsdaten, sammelt zusätzliche Daten, um sich zu verbessern, und kann immer genauer vorhersagen, welche Aktivitäten zu dem gewünschten Ergebnis führen werden. Je mehr Trainingsdaten und je mehr Trainingszyklen, desto besser sind die Prognosen. 

Nach Jahren des exponentiellen Wachstums von Rechenleistung, Cloud Computing/Speicherung und jahrzehntelangen Unternehmensinvestitionen in IT-Systeme umfasst der digitale Fußabdruck der meisten Unternehmen nun die gesamte Übersicht über Interaktionen mit Lieferanten, Marketingaktivitäten, Einkäufe, Anrufe beim Kundendienst, Konversationen in sozialen Medien, die Nutzung von SaaS-Plattformen, Daten von IoT-Sensoren (Internet of Things) und andere Transaktionsdaten. Die Möglichkeiten des maschinellen Lernens sind größer als je zuvor, um die Art und Weise zu verändern, wie Unternehmen ihre Geschäfte führen und entwickeln. 

Insbesondere bietet das maschinelle Lernen heute eine Plattform für Wachstumsstrategien durch folgende Aspekte: 

1. Die Fähigkeit, versteckte Signale zu finden, die Menschen übersehen. Durch ständiges Erstellen, Testen und Verfeinern von Hypothesen zu einer Vielzahl interner und externer Variablen können Modelle des maschinellen Lernens unsichtbare Signale und Zusammenhänge finden, die die Vorhersagegenauigkeit des Menschen regelmäßig übertreffen. 
2. Mithilfe des maschinellen Lernens können Unternehmen in Echtzeit auf bestimmte Mikrosegmente zugeschnittene Ansätze ermitteln und anwenden, anstatt Einheitsstrategien zu implementieren. 
3. Durchführung von Simulationen zur Prognose der Auswirkungen möglicher Maßnahmen. Wenn genügend Daten zur Verfügung stehen, können die Vorhersagefähigkeiten durch Simulationen getestet werden, um die Effizienz und die Entscheidungszeit zu verbessern. 

Machine Learning Möglichkeiten entwickeln sich in rasanter Geschwindigkeit, abhängig von der Menge der Daten, die ein Unternehmen sammeln kann und der Anzahl der Lernzyklen, die es sich für jede Geschäftsanwendung leisten kann. Dieses Entwicklungstempo kann schnell ansteigen und damit denjenigen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, die früh dabei sind. 

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