美國與以色列分析指出，在對伊朗的戰爭中，人工智慧（AI）技術被用於鎖定關鍵目標，使得攻擊得以用過去無法想像的速度進行。AI能夠分類和處理海量資訊，大幅縮短分析所需的時間和人力，而這些分析過去必須由人工執行。
據報導，自上個月28日戰爭爆發以來，美軍已在伊朗境內攻擊超過3,000個目標，其中超過1,000個目標在空襲開始後的24小時內遭到擊中。負責領導戰爭的美國中央司令部指揮官布拉德·庫珀（Brad Cooper）將軍表示，這幾乎是2003年美國入侵伊拉克期間「震懾」空襲規模的兩倍。透過在短時間內打擊伊朗的關鍵軍事設施，美國確保了早期優勢。
在這場閃電戰的背後，是美軍的「Maven智慧系統」。美國國防部於2017年啟動「Maven專案」，旨在建立一個用於戰場的人工智慧分析系統。包括AI數據分析公司 Palantir 在內的科技公司參與了該系統的開發。美軍利用該系統分析來自無人機和衛星的圖像，以識別目標。
彭博（Bloomberg）報導指出，過去幾年，美軍進行了所謂的「千項決策」訓練，目標是利用人工智慧在一小時內識別1,000個物體是友方還是敵方。即使是訓練有素的士兵，也很難根據無人機鏡頭或衛星圖像在一小時內識別1,000個物體，但AI可以迅速分析海量資訊。這項技術顯著縮短了從目標識別到攻擊所需的「殺傷鏈」時間。
美國軍方官員表示，過去人工分析師僅能處理收集到的4%資訊，限制了情報收集到實際攻擊的轉變。《華爾街日報》（The Wall Street Journal）報導稱，現在軍方可以利用人工智慧來識別特定的飛機或車輛型號，或者查找並總結截獲通訊中的對話。據悉，美國和以色列並未透露他們在伊朗戰爭中如何確切地使用人工智慧，但據報導，人工智慧在情報收集、目標選擇和損害評估等非作戰領域發揮了重要作用。
美國國防部正專注於開發基於AI的模型，以確定打擊目標的優先順序並據此規劃行動。去年，美國國防部與匹茲堡Strategy Robot公司簽訂合約，開發一種能夠在資訊不完整的情況下計算大量戰爭場景的系統。除了美軍之外，據報導，北約（NATO）在烏克蘭戰爭期間也使用人工智慧來追蹤俄羅斯的「影子油輪船隊」，每天多次掃描數百萬平方英里的海域。
