وفقًا لما ذكره نايجل فاز من شركة Publicis Sapient، فإن العديد من الشركات تسيء استخدام الذكاء الاصطناعي من خلال التركيز فقط على خفض التكاليف، بدلاً من الاستفادة من إمكاناته التحويلية. ويرى فاز أن هذا النهج لا يدرك الذكاء الاصطناعي باعتباره "فرصة لا تتكرر إلا مرة واحدة في الجيل" على غرار الإنترنت، وقادرًا على إعادة تشكيل نماذج الأعمال بشكل أساسي.

وأوضح فاز أن تطبيق الذكاء الاصطناعي يتطلب إعادة تصور شاملة للعمليات الحالية. وحذر من النظر إلى الذكاء الاصطناعي باعتباره كيانًا متجانسًا، ودعا بدلاً من ذلك إلى اتباع نهج من خطوتين. أولاً، يجب على الشركات إنشاء بنية تحتية قوية، بدءًا من بياناتها. وتساءل فاز: "هل بياناتك متصلة؟ هل هي منظمة؟ هل هي بتنسيق يمكن الاستفادة منه؟"، مؤكدًا على مبدأ "مدخلات غير صالحة، مخرجات غير صالحة" للذكاء الاصطناعي.

ثانيًا، يجب على الشركات اختيار مشروع أو مشروعين ذوي قيمة عالية ليسا كبيرين جدًا بحيث لا يمكن تحقيق قيمة بسرعة ولا صغيرين جدًا بحيث لا يمكن تطبيقهما على مستوى الشركة. وأشار فاز إلى أن العديد من الرؤساء التنفيذيين انجذبوا إلى تطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على التكلفة بسبب سهولة تنفيذها المتصورة.

ومن المتوقع أن يكون التأثير الصناعي للذكاء الاصطناعي كبيرًا، مع تطبيقات محتملة تغطي قطاعات مختلفة، من الرعاية الصحية إلى التمويل. ومع ذلك، فإن تحقيق هذا الإمكانات يتطلب تحولًا في طريقة التفكير، والانتقال من مجرد الأتمتة البسيطة إلى تبني التحول الحقيقي. هذا التحول، كما شبهه فاز، يتعلق بـ "تحول اليرقات إلى فراشات"، وليس مجرد إنشاء "يرقات أسرع".

يعد إجراء التجارب جزءًا ضروريًا من تطبيق الذكاء الاصطناعي، ولكن العديد من التجارب تفشل بسبب نقص الفهم الأساسي والتركيز الاستراتيجي. يعد إنشاء أساس بيانات متين أمرًا بالغ الأهمية، مما يضمن أن البيانات متصلة ومنظمة ويمكن الوصول إليها بسهولة لخوارزميات الذكاء الاصطناعي. وبدون هذا الأساس، من المرجح أن تنتج مبادرات الذكاء الاصطناعي نتائج غير موثوقة أو غير ذات صلة.

حاليًا، توجد العديد من الشركات في المراحل الأولى من استكشاف تطبيقات الذكاء الاصطناعي. من المحتمل أن تتضمن التطورات التالية تركيزًا أكبر على البنية التحتية للبيانات ونهجًا أكثر استراتيجية لاختيار المشاريع، مع التركيز على المجالات التي يمكن أن يقدم فيها الذكاء الاصطناعي قيمة كبيرة ودائمة.