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인공지능의 잠재력이 매우 큰 이유는 바로 <표 3>의 사례들이 대부분 인공지능으로 자동화될 수 있기 때문이다. 해상 시추선의 예방 정비 사례를 보자.

센서 데이터를 이용해 장비나 설비의 이상을 조기에 탐지하는 것을 예방 정비(preventive maintenance) 혹은 예지 정비(predictive maintenance)라고 한다. 해상 시추선 밑에는 해저에서 작동하는 수중 전기 펌프가 있다. 이 펌프는 한 번 해저에 설치되면 수명 3년 동안에는 접근하기가 매우 어렵고 펌프 대체 비용도 약 240억 원이나 된다. 더욱이 펌프를 대체하는 동안에 시추 작업 중단으로 인한 생산 손실은 최대 2400억 원이다. 펌프의 이상을 사전에 탐지하기 위해서 수중 환경과 펌프 작동 상황을 실시간 측정한 센서 데이터를 자동으로 분석하는 인공지능은 해상 시추 작업에서는 필수적이다.