嚴格來說，人工智能AI不是單一的應用，而是可改善不同應用，協助用戶更快速完成工作的技術。不少人可能對AI有只聞樓梯響，不見人下來的感覺。微軟在AI有投放了大量研究，從語音到影像識別，甚至自然文字處理，語音助手和語音翻譯，都有不少成熟的技術。
微軟研究所首席科學家Rico Malvar說，AI並不一定是取代人類，而是提昇所有人的工作效率，其中很好例子是醫療應用，加快放射科醫生解讀電腦掃描或磁力共振（MRI）影像。以往醫放射科生須在圖像，細心區分病變位置，AI卻可快速完成區分，單調和重複工作，亦可交予AI，放射科醫生可照顧更多病人。
Malvar說，全球約有兩成企業已經利用AI在業務不同範圍。但AI仍有極大潛力惠及所有應用，每人都可獲益。微軟掌握了AI不少技術，其策略不單是提昇本身應用功能，更是普及AI用途。他表示，微軟普及化全球個人電腦，也決心普及化AI，讓所有人從AI獲益。
微軟的目標，是人人能利用AI。但AI技術門檻太高，一般人無從入手，必須降低使用門檻。微軟的公有雲Azure上，已有多種AI運算能力，供企業訓練AI模型，可建立最複雜AI模型；毋須投資系統和硬件。
AI最大門檻仍是技術，而訓練AI模型，仍不是普及的技術。不過，微軟透過開放API和提昇產品，一般人也可使用AI。
首先，微軟推出了AI認知服務（Cognitive Services），通過API供不同開發人員使用AI。即使完全不懂AI，也可在應用內加入AI功能，簡化用戶體驗。
溝通無分畛域
其次，微軟產品內也大量採用AI，簡化了流程和體驗，尤其以Office 365和Dynamic商業系統，更大量加入AI改善效率。
微軟透過Azure雲服務，AI毋須編程，就可直接採用，並以用量來計費；例如人臉識別功能，可利用作保安用途，Uber就是以微軟的人臉識別API，以手機確定旗下司機的身份，保障乘客安全。
微軟的AI技術，比人類更準確辦識出語音內容，並轉譯至文字，直接以AI作會議紀錄，加上準確翻譯功能，不同語言人士可直接溝通，甚至會議後，列出重點和行動事項，作為紀錄和跟進。語音至文字功能可訓練AI，辨識不同人物發言的聲音，以紀錄發言紀錄。
微軟AI也應用在為影片自動產生字幕，AI自動辦識圖片和影片內容，然後可以用文字分類或以文字搜尋。電視台以上述功能自動存檔庫存的影片，以便自動存檔。
個性聊天機械人
微軟的Bot Framework，亦可快速開發出專有技能的聊天機械人，全天候解答客戶的查詢。聊天機械人成為企業的標準工具，網上與客戶互動。微軟語音合成，亦可將文字變成話音，甚至以模仿不同口音的Voice Fonts，有不同性格特徵。不少企業甚至要求，打造代表企業的獨特聲線。微軟的技術，甚至可合成歷史名人的演說聲調，以AI重現二次大戰時邱吉爾的著名演說。
微軟AI正廣泛應用於各種產品上，包括了Office 365。AI可理解文字內容，以應用Word寫作，糾正常見的文法謬誤，如Which和That連接詞的應用，選擇被動和主動式，文法和造句的錯誤。Word也可誦讀句子，寫作時更易選擇正確的造句方式。
不少會議均以PowerPoint，簡報業務概念或介紹產品。一般人都只懂得以文字表達，卻難設計吸引的插圖。PowerPoint可透過AI閱讀內文，建議不同的構圖，文字可快速變為專業簡報，自動從插圖庫，為文字配上適當插圖。
不少人都不能掌握如何在PowerPoint的繪圖，PowerPoint以AI巧妙配合數碼墨水，自動將手寫內容，可變成文字，也可生成流程的圖表，省卻不少工夫。
Excel一向有自動建立圖表功能，但用戶可能只懂得以折線圖（Line Graph）、長條圖（Bar Chart）、派餅圖（Pie Chart）表達統計的變化，其實Excel也可利用Linear Regression等數學模式表達和分析，甚至建立Cluster analysis，表達分佈關係和比例，並發現數據相關性（Correlation），作為預測性分析，並以建立數據模型。
自動數據視覺化
近代不少數據分析，其實就是將數字化成視學化圖像，也就是「數據視覺化」（Data Visualization），甚至Infographic之類顯示數據關係，不過除非唸過工管碩士，很少人懂得上述分析功能。
Excel以AI推出了Idea功能，自動分析數據後，生成不同的圖表供用戶參考，從視覺判斷數據關係，再選用不同統計學模式去作業務預測。近期，不少商業分析利用的Tableau軟作，就是可快速建立「數據視覺化」，從業務數據快速獲得洞見。
Idea建立可大量不同圖表，某程度解決了如何選擇統計模式，直接解決了分析數據的難題。Idea建立了眾多圖表，用戶逐一瀏覽，一眼就可看出那種圖表，可表達數據之間關係，解決機器學習的最大難題，如何找出數據之間彼此的相關性。
微軟也利用AI應用在Dynamic財務管理和客戶關係管理，可用從不同來源建立龐大的數據池，再直接建立圖表分析。例如PowerBI取代以往要從多個數據來源，通過ETL步驟建立數據倉庫，然後建立儀表板的過程。
PowerBI不單可快速建立模型，並全部以實時數據產生。不用好像以往的數據倉庫，經過ETL從生產系統轉移的數據。據微軟財務部人員介紹，微軟內部已均以PowerBI建立實時的報表和分析，更快作出反應。
財務分析利用AI後，可自動找出業務亮點或弱點。以Dynamic為例，從不同市場和客戶變化，找出此消彼長的變化，自動通過PowerBI報表顯示。據微軟財務高層說，AI自動學習了財務系統後，配合市場變化作預測後，財務的預測比以往準確得多。