精準預測向來是人類成功的重要關鍵，在當今科技環境中，善用技術來協調與預測數據更顯其價值。預測性AI(Predictive AI)作為新興的應用方向，指的是利用歷史數據、統計分析及機械學習(Machine Learning)，以預測未來結果的人工智慧系統。與生成式AI不同，它並非創造新內容，而是基於現有資料中的模式，推斷未來可能發生的情況。
預測性AI的運作原理主要包括：收集大量數據、透過演算法識別模式，並藉系統預測未來事件與風險。其應用範圍廣泛，常見領域包括：商業——預測銷售與庫存需求；金融——分析市場趨勢與評估信用風險；醫療——預測疾病發展或患者狀態；行銷——個人化推薦與消費行為預測；營運——偵測供應鏈問題或設備故障。然而，建立與使用預測性AI須格外重視道德層面，必須確保數據品質與模型公平性，避免產生偏見與歧視，尤其在敏感領域應審慎處理。
當前技術發展，預測性AI須與大型語言模型(LLMs)整合，並結合圖像化顯示。引入AI Agent至預測性AI系統，可推動整個預測流程從「被動分析」演化為「主動決策與執行」。其技術整合架構主要可分為兩類：Agent+預測模型(機械學習)，以及Agentic Workflow+MCP(Model Context Protocol)。AI Agent與預測性AI結合的實際應用場景包括：行銷——自動識別客群→預測購買機率→推播推薦商品；金融——預測信用風險→自動調整授信條件或利率；客服——預測客戶流失風險→主動發送挽留訊息；製造——預測設備故障→安排維修任務與人力調配；供應鏈——預測庫存短缺→自動啟動補貨流程。