技术咨询公司Sapient的AI实践首席科学家Larry Lefkowitz表示，只有20%的企业大规模使用AI。他解释说：“人工智能的采用还处于起步阶段。”
“显然，人工智能非常热门.但显然，它并没有像我们希望的那样被采纳和迅速通过。”但阻碍执行的问题通常不是技术问题，而是人的问题：高层管理者要求不切实际，变革管理困难，员工不配合。那么，IT如何让人们更容易使用人工智能呢？
Lefkowitz说，“(人工智能)的含义让一些人感到困惑。他们不知道应该使用哪种AI，也不知道如何最好地使用AI。”
Visa全球产品高级总监迈克尔贾巴拉对此表示赞同。人工智能现在如此热门，贾巴拉最大的挑战是说服管理层，它不能解决所有问题。
他将公众舆论比作“我肥胖的希腊婚礼父亲，他认为任何治愈你疾病的方法都需要一点温得克斯。”
从可以处理超速罚单的人工智能到人工智能驱动的性机器人，这项技术的流行应用让外行人认为它可以做任何事情。“所以，从商业的角度来看，”贾巴巴拉继续说道，管理层想，“哦，你有什么问题吗？在上面喷一点AI就可以了。"
不幸的是，Windex不能解决所有问题，AI也不能。这就是为什么贾巴拉说：“从你想要实现的业务目标开始，然后围绕如何实现这个目标制定整体战略：如何调整系统、流程和人员。”
例如，在Visa中，这可能意味着一个程序可以分析与个人购买模式不一致的大规模购买。上下文感知人工智能不会将其标记为欺诈，但会意识到持卡人只在网络星期一购物。这类项目将直接惠及业务运营的关键领域——欺诈检测——并为客户和整个公司带来价值。
从单个关键任务开始还可以降低总拥有成本。美国国际集团高级副总裁史蒂夫梅斯特(Steve Meester)表示：“从小处着手，在小范围内证明一定的价值，这样企业就不会有大的投资。”他继续说：“与供应商合作也可以最大限度地减少管理层的冲击。”我们可以选择与外部供应商合作，而不是提前投资[内部技术]。不知道会不会被证明。本质上，您正在构建一个业务案例，将这个功能引入并在内部开发它。"
