পাবলিসিস স্যাপিয়েন্টের নাইজেল ভাজ-এর মতে, অনেক কোম্পানি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার রূপান্তরমূলক সম্ভাবনাকে কাজে না লাগিয়ে শুধুমাত্র খরচ কমানোর দিকে মনোযোগ দিয়ে এর অপব্যবহার করছে। ভাজ যুক্তি দেখান যে এই পদ্ধতিটি এআইকে ইন্টারনেটের মতো "প্রজন্মের সুযোগ" হিসাবে স্বীকৃতি দিতে ব্যর্থ, যা ব্যবসায়িক মডেলগুলোকে মৌলিকভাবে নতুন আকার দিতে সক্ষম।

এআই বাস্তবায়নের জন্য বিদ্যমান প্রক্রিয়াগুলোর একটি ব্যাপক পুনর্গঠন প্রয়োজন, ভাজ ব্যাখ্যা করেন। তিনি এআইকে একটি অখণ্ড সত্তা হিসাবে দেখার বিরুদ্ধে সতর্ক করে দুটি ধাপে এর ব্যবহারের কথা বলেন। প্রথমত, ব্যবসাগুলোকে তাদের ডেটা দিয়ে শুরু করে একটি শক্তিশালী অবকাঠামো তৈরি করতে হবে। "আপনার ডেটা কি সংযুক্ত? এটা কি সুসংগঠিত? এটা কি এমন একটি বিন্যাসে আছে যা ব্যবহার করা যেতে পারে?" ভাজ প্রশ্ন করেন, এআই-এর " garbage-in, garbage-out" নীতির উপর জোর দিয়ে।

দ্বিতীয়ত, কোম্পানিগুলোর এমন একটি বা দুটি উচ্চ-মূল্যের প্রকল্প নির্বাচন করা উচিত যা দ্রুত মান প্রদানের জন্য খুব বড়ও নয় আবার ব্যবসার ক্ষেত্রে প্রয়োগের জন্য খুব ছোটও নয়। ভাজ উল্লেখ করেন, অনেক সিইও তাদের বাস্তবায়নের অনুভূত সহজতার কারণে খরচ-ভিত্তিক এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলোর দিকে আকৃষ্ট হয়েছেন।

এআই-এর শিল্প প্রভাব তাৎপর্যপূর্ণ হবে বলে আশা করা হচ্ছে, স্বাস্থ্যসেবা থেকে শুরু করে আর্থিক খাত পর্যন্ত বিভিন্ন খাতে এর প্রয়োগের সম্ভাবনা রয়েছে। তবে, এই সম্ভাবনা উপলব্ধি করার জন্য একটি মানসিকতার পরিবর্তন প্রয়োজন, সাধারণ অটোমেশন থেকে সরে এসে সত্যিকারের পরিবর্তনে মনোযোগ দিতে হবে। ভাজের মতে, এই পরিবর্তনটি কেবল "দ্রুত শুঁয়োপোকা" তৈরি করা নয়, বরং "শুঁয়োপোকা থেকে প্রজাপতি" হওয়ার মতো।

এআই বাস্তবায়নের জন্য পরীক্ষা-নিরীক্ষা একটি প্রয়োজনীয় অংশ, তবে মৌলিক ধারণা এবং কৌশলগত ফোকাসের অভাবে অনেক পরীক্ষাই ব্যর্থ হয়। একটি কঠিন ডেটা ভিত্তি স্থাপন করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, যা নিশ্চিত করে যে ডেটা সংযুক্ত, সুসংগঠিত এবং এআই অ্যালগরিদমগুলোর জন্য সহজে অ্যাক্সেসযোগ্য। এই ভিত্তি ছাড়া, এআই উদ্যোগগুলো সম্ভবত ভুল বা অপ্রাসঙ্গিক ফলাফল তৈরি করবে।

বর্তমানে, অনেক ব্যবসা এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলো অনুসন্ধানের প্রাথমিক পর্যায়ে রয়েছে। পরবর্তী উন্নয়নে সম্ভবত ডেটা অবকাঠামোর উপর আরও বেশি জোর দেওয়া হবে এবং প্রকল্প নির্বাচনে আরও কৌশলগত পদ্ধতি অবলম্বন করা হবে, যেখানে এআই উল্লেখযোগ্য এবং স্থায়ী মান সরবরাহ করতে পারে সেই ক্ষেত্রগুলোর উপর মনোযোগ দেওয়া হবে।