技術咨詢公司Sapient的AI實踐首席科學家Larry Lefkowitz說，只有20%的企業大規模使用AI。他解釋說：“人工智能的采用還處于起步階段。”

“顯然，人工智能很熱……但是很顯然，它并沒有像我們所希望的那樣被迅速地采用和采用。” 但是，阻礙實施的問題通常不是技術問題，而是人為問題：高層管理人員的要求不切實際，變更管理困難，員工不合作。那么，IT如何使人們更容易地使用人工智能？

萊夫科維茨說，“ ［人工智能］的含義使一些人感到困惑。他們不了解應該使用哪種AI或如何最好地使用AI。”

Visa全球產品高級總監Michael Jabbara表示同意。人工智能現在如此炙手可熱，以至于賈巴巴拉（Jabbara）面臨的最大挑戰是說服管理層無法解決一切。

他將公眾的看法比作“ 我的大胖希臘婚禮的父親，他認為解決您任何疾病的方法都需要一點Windex。”

從可以應對超速罰單的AI到AI驅動的性愛機器人，該技術的流行應用給外行人以為它可以做任何事情。“因此，從業務角度出發，”賈巴巴拉繼續說道，管理層認為，“哦，您有問題嗎？只需在上面噴一點AI。‘”

不幸的是，Windex無法解決所有問題，AI也無法解決。這就是為什么Jabbara說道：“從您要實現的業務目標開始，然后圍繞如何實現這一目標制定整體戰略：如何調整系統，流程，人員。”

例如，在Visa，這可能意味著一個程序可以分析與個人購買模式不符的大型購買。上下文感知的AI不會將其標記為欺詐，而是會意識到持卡人僅在網絡星期一購物。這種類型的項目將直接有益于業務運營的重點領域-欺詐檢測-同時為客戶和整個公司帶來價值。

從單一的重點任務開始，還可以降低總擁有成本。AIG高級副總裁史蒂夫·梅斯特（Steve Meester）說：“從小處著手，并在小范圍內證明一定的價值，這樣企業就不會有大筆投資。” 他繼續說：“與供應商合作還可以最大程度地減少管理層的不小的震驚。”我們可以選擇與外部供應商合作，而不是預先投資［內部技術］，不知道它是否會得到證明。本質上，您正在構建一個業務案例，以將該功能引入內部并在內部進行開發。”