Ataskaitoje nurodoma, kad pagrindinės problemos, kurias įmonės turi išspręsti, kad įdiegtų dirbtinį intelektą, yra senų sistemų integravimas, suskaidyti duomenys ir ribota vidinė kompetencija. Suskaidytų duomenų problema turi įtakos duomenų valdymo sistemoms, todėl pastarosios taip pat yra fragmentiškos. Ataskaitos autoriai nurodo sudėtingus duomenų rinkinius daugelyje įmonių kaip pagrindinę priežastį, kodėl AI diegimas sektoriuje yra suvaržytas.

Apklaustos įmonės valdė vidutiniškai 17 duomenų šaltinių, ir dauguma tai nurodo kaip problemą, kuri pablogėja po susijungimų ir įsigijimų.

Ataskaitos autoriai teigia, kad dirbtinis intelektas teigiamai paveiks sąnaudas ir mastelio keitimą ir gali išspręsti kai kurias problemas, su kuriomis įmonės susiduria dėl rankinio klaidų taisymo ir klaidų derinimo procesuose. Ataskaitoje teigiama, kad sprendimus priimantys asmenys galėtų nukreipti derinimo procesus, kad sukurtų pradinį dirbtinio intelekto išbandymo pagrindą, nes tai yra ribotomis taisyklėmis pagrįsta sritis, kurioje automatizavimas gali duoti greitus teigiamus rezultatus.

Bet kokia automatizavimo forma, AI ar deterministinė, esant suskaidytai architektūrai ir suskaidytam duomenų sluoksniui, gali nepasikeisti nepadidėjus sąnaudoms. Ataskaitoje pabrėžiamas dirbtinio intelekto potencialas struktūrizuojant suskaidytus duomenų šaltinius ir teigiama, kad šiuo atžvilgiu atsakymas gali būti debesies pagrindu sukurtas, o ne vidines AI platformas.