ランド研究所（Rand Corporation）は8月13日、「人工知能プロジェクト失敗の根本的要因とそれらを成功させる方法（The Root Causes of Failure for Artificial Intelligence Projects and How They Can Succeed）」と題する報告書を発表した。一部の試算では、人工知能（AI）プロジェクトの80％以上が失敗すると言われており、これはAIを含まない情報技術プロジェクトが失敗する割合の2倍である。このため、AIの膨大な可能性を確実な成果へとつなげることは急務の課題である。報告書は、キーファインディングとして、AIプロジェクトが失敗する根本的原因を5つ特定している。それらは、①業界の関係者はしばしばAIを使って解決すべき問題について誤解もしくは間違った対話をしている、②多くのAIプロジェクトは、組織が、効果的なAIモデルを適切に訓練するために必要なデータを持っていないために失敗する、③一部のケースでは、組織が意図するユーザーのために真の問題解決に取り組むことよりも、最新で素晴らしい技術を使用することにより焦点を当てているために、AIプロジェクトが失敗している、など。報告書はその上で、「業界のリーダーは、技術スタッフがプロジェクトの目的と領域の意味合いについて理解していることを確実にすべきである」など、いくつかの勧告を提示している。
