近年来，对人工智能的投资呈指数级增长，推动了芯片制造、数据中心建设和新型人工智能模型的开发。尽管取得了如此快速的进步，并且支出不断增加，但人工智能在各个行业的广泛应用仍面临着重大障碍。

虽然人工智能系统的技术能力不断扩展，但各组织仍在努力将这些技术整合到其现有工作流程中。挑战已从技术限制转变为机构和组织有效吸收人工智能的准备情况。机构，即规则、激励、标准和问责制结构，在减少不确定性以及培养对新技术的信任方面发挥着关键作用。组织在这些制度框架内运作，然后必须调整其工作流程以适应人工智能。

化学工业的历史例子说明了这一点。虽然德国率先开创了这个行业，但美国通过将化学融入制造业和日常商业活动中，成功地推广了它。只有在制度演变和组织重新设计其工作流程之后，这种生产力的提高才得以实现。美国还建立了工商管理学科，为管理和扩展复杂组织提供了一个框架。

目前人工智能的状况与这种历史模式相似。技术已经存在，但其广泛应用需要机构和组织结构的类似演变。如果没有这些改变，人工智能可能会仍然是一种边缘技术，无法充分发挥其潜在的经济影响。