يجب أن تأخذ الشركة بعين الاعتبار بعض الأساسيات عند قياسها القيمة التي يجلبها الذكاء الاصطناعي إليها، والنظر في مزايا وتكلفة التكنولوجيا حتى إن كان من الصعب تقديرها. من الجيد أن نبدأ بالنظر في القرارات التي تتخذها التكنولوجيا تلقائيا ومقارنتها بالطريقة التي تتم بها عملية صنع القرار الحالية. فمن خلال وضع دولار واحد عن كل قرار تستطيع الشركات تقدير القيمة المحتملة التي تجلبها التكنولوجيا مع الأخذ بعين الاعتبار أن القيمة غير قابلة للقياس. فهم تكلفة تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي ليس بالأمر السهل. فإلى جانب تكلفة التكنولوجيا، هناك تكاليف خفية مثل المهارات المطلوبة لتطويرها، والتغييرات التنظيمية والتحديثات في نماذج العمل. تطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي المنهج الكلي ينطبق عليه القول المأثور "تقنية المعلومات مع مؤسسة قديمة عبارة عن مؤسسة قديمة مكلفة" على الاستثمار في الذكاء الاصطناعي. يتطلب الذكاء الاصطناعي نهجا شاملا أكثر من أي تكنولوجيا أخرى. فمن الضروري للقادة تعزيز المهارات التكنولوجية، البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات والحوكمة ومحو الأمية فيما يتعلق بالبيانات؛ والثقافة المبتكرة والقواعد التي تلتزم بأفضل الممارسات والقدرة على مواءمة قدرات التكنولوجيات الجديدة مع احتياجات العمل الأساسية. يجب على القادة أيضا مراعاة المخاطر والالتزامات الجديدة التي قد تنجم عن الذكاء الاصطناعي "مثل التمييز والقرارات غير العادلة والسلوك غير الأخلاقي للذكاء الاصطناعي، حتى المخاطر الصحية"، على أنها إثبات للتنفيذيين ومجالس الإدارات على دمج الذكاء الاصطناعي في إجراءات ومنتجات وخدمات الشركة. وفي حين تمتلك آلة التعلم القدرة على تعزيز أداء الشركات، إلا أنها تطرح أيضا مخاوف أخلاقية وقانونية تحتاج إلى النظر فيها على مستوى مجلس الإدارة. يقدم عديد من الشركات أمورا تبدو جيدة لدرجة لن تصدق معها أنها صحيحة. مع ذلك فإن بعض الأشياء التي تبدو غير قابلة للتصديق تكون صحيحة. فكيف نستطيع تقييم المطروح؟ من غير المحتمل أن تحتوي الشركة على مختصين للحكم على تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. لكن بإمكانهم الحكم على مهارات الأشخاص الذين طوروها والإجراءات التي اتبعوها. يجب أن تضم قائمة المراجعة: إجراءات جودة بيانات الصوت، الاستخدام الحذر لأساليب التعلم الآلي، أشخاصا لديهم خبرة طويلة في تطوير حلول آلة التعلم، عمليات مراقبة مناسبة ومصممة لضمان استمرارية تطوير الذكاء الاصطناعي على أن تكون ضمن حدود الجودة المقبولة. المهارة في معالجة البيانات تكون حلول الذكاء الاصطناعي بجودة البيانات نفسها التي تتلقاها. ففي حين تستطيع الشركات إحضار علماء البيانات وخبراء الإحصاء للتأكد من جودة البيانات وأهميتها عند تبني تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، من الضروري أن نتذكر أن البيانات التي تكون صحيحة اليوم قد تصبح خاطئة غدا. ويجب أن يركز القادة ليس فقط على جودة البيانات وقت التنفيذ، بل أيضا على جودة العمليات التي تم إنشاؤها في مؤسساتهم. يضمن ذلك أن تكون جودة البيانات المستخدمة وملاءمتها على أعلى المستويات مستقبلا. التقدم الكبير في الذكاء الاصطناعي موجود لإحداث تغييرات نهائية من شأنها أن تعيد تشكيل قطاع الأعمال والمجتمع. فالأشخاص الذين اكتسبوا فهما عن كيفية عمل الذكاء الاصطناعي ودوره بإضافة قيمة وواجهوا صعوبات في دمجه كونه كان في بداياته، سيكونون جاهزين لاغتنام الفرص كونها تتزايد. فهم الفرص والتحديات والإمكانات التي ينطوي عليها الذكاء الاصطناعي أمر متروك للقادة، كما يتعين عليهم إعادة توجيه عملهم لتطوير المهارات والإجراءات والممارسات التي تمكنهم من إدراك القيمة الكاملة للتكنولوجيا.