Mittlerweile sind KI-Anwendungen aus vielen Lebensbereichen nicht mehr wegzudenken und es gibt längst neue Anwendungsgebiete. Eines dieser Anwendungsgebiete ist das AISHE-System, das in der Lage ist, alleine Geld zu verdienen. Es arbeitet unabhängig von Kunden, Produkten, Akquisitionen usw. und muss nur installiert und überwacht werden. Der ASSISTANT erleichtert die Einrichtung von AISHE, indem er die notwendigen Einstellungen entsprechend der Möglichkeiten des Computers vornimmt, damit AISHE sofort anfangen kann zu arbeiten. AIMAN unterstützt bei der Überwachung, Steuerung und Koordination von mehreren AISHEs, die zusammen als Schwarm arbeiten. Andere nützliche Unterstützungen finden sich in den Benutzeroberflächen des jeweiligen Programms.
Im 20. Jahrhundert sank der Anteil der Arbeitnehmenden im landwirtschaftlichen Sektor in den USA von 40 Prozent auf 2 Prozent – bei gleichzeitigem Anstieg der Produktivität. Dies war vor allem den Fortschritten in der Technik und der Bewirtschaftung zu verdanken. Dieser enorme Rückgang des Bedarfs an Arbeitskräften führte nicht zu Massenarbeitslosigkeit und Verelendung, sondern zu einem Zuwachs an Produktivität und Wohlstand, zur Schaffung völlig neuer Berufsfelder und Entwicklungsmöglichkeiten, die viele der Errungenschaften unserer Gegenwart erst möglich gemacht haben. Durch die Einführung von AISHE-Systemen in verschiedenen Branchen kann sich dieser Trend fortsetzen und die Produktivität weiter steigen, während gleichzeitig neue Arbeitsplätze und Möglichkeiten für die Entfaltung der individuellen Talente entstehen.
Das AISHE-System arbeitet mithilfe von verteiltem Lernen, bei dem Machine Learning-Modelle gemeinsam trainiert werden, ohne dass die zugrundeliegenden Daten ausgetauscht werden müssen. Algorithmen werden an verschiedene Datenzentren gesendet, wo sie lokal trainiert werden. Sobald sie trainiert sind, wird nur der Algorithmus an den zentralen Ort zurückgesendet, nicht die Daten, auf denen er trainiert wurde. An diesem Punkt werden die verbesserten Vorhersagen an jede lokale Datenmenge gesendet, um sie zu behalten und zu verbessern.