如今，人工智能(AI)应用于人力资源，供应链，多层次营销等各个领域。公司在数据科学家身上投入了大量资金，以引领数据团队实现业务增长。风险和混乱都是人工智能项目失败的常见原因和主要因素。这是因为替代现有流程和已熟悉工作流程的员工是一个非常困难的决定。金钱，培训和时间的投入是公司不容易接受的一大风险。

即使在选择AI之后，由于缺乏合适的数据，问题也无法解决。对于不好的数据，算法无法正常工作。所以，团队的大量时间浪费了。此外，AI不是一个单一的过程或技术。熟练的员工需要高薪，如果您的预算不多，那么在没有AI专家的情况下，客户就不会对您公司的AI服务感兴趣。这些是大多数移动应用开发公司中AI失败的常见原因。

人工智能是一个能够规划，学习，推理，解决问题，知识表示，感知，运动和操纵的系统。它在某种程度上也可能具有社会智慧和创造力。今天，AI能够推荐购买什么，娱乐用户，检测信用卡欺诈，甚至识别图片中的面孔。截至目前，AI已被分为两类——窄AI和一般AI。窄AI的示例可以是Apple的SIRI或Microsoft的Cortana，而一般AI示例可以被引用为终结者中的SKYNET(之后尚未成为现实)。在未来几年，人工智能可能能够撰写论文，驾驶车辆，甚至可以进行手术。

人工智能已经在其实施的各种项目中取得了很大的成功。某些数据咨询公司还将AI整合到他们的项目中，这将有助于广告和媒体机构推进他们的活动。但是，并非所有实施人工智能的公司都取得了成功，高达85%的公司位于成功的另一边。根据一些调查，来自高级管理层的阻力和未能给他们留下深刻印象是原因之一。管理层首先关注投资回报。这是一个很大的障碍。看起来很棒的项目有时经常会发现灰尘。

维度研究(Dimensional Research)报告指出，10个AI项目中有8个失败了，而96%遇到了数据质量，数据标记和建立模型置信度等问题。作为这种失败的另一个例子，Facebook，亚马逊，微软和Adobe都选择使用名为神经机器翻译(Neural Machine Translation)的人工智能工具，因为它能够非常快速地以72种语言本地化内容。然而，仅仅23%的实际使用。