Los proyectos de IA no necesariamente fracasan a causa de sus bases sino debido a la manera en cómo se implementan y adoptan dentro de las organizaciones. Aquí se introduce el concepto de “learning gap” refiriéndose tanto a los modelos como a las personas que se acoplan al proceso de implementación del proyecto. Sin embargo, este no es el único factor identificado, en el estudio realizado por el MIT se observó como el exceso de implementación en áreas comerciales podría ser otro factor del fracaso, ello sumado a no contar con el conocimiento técnico necesario y la poca cercanía de los líderes del área en el desarrollo de estos proyectos IA. 

A pesar de las estadísticas, se debe reconocer los éxitos de ciertas empresas como el de una en particular especializada en el análisis e inspección.  Esta empresa implementó un programa para identificar tareas manuales y operativas de cada rol. para luego capacitar a sus trabajadores de usar estas nuevas tecnologías y así implementarlas eficazmente a su labor y automatizado. Así pudo demostrar a sus clientes su eficacia y rapidez en el rubro.