Перехід на послуги штучного інтелекту може бути складнішим, ніж очікували венчурні капіталісти.

Венчурні компанії, такі як General Catalyst, вкладають десятки мільярдів доларів у придбання зрілих сервісних компаній та використовують штучний інтелект для автоматизації завдань з метою підвищення маржі прибутку з 10% до 40% і навіть більше. General Catalyst інвестувала 1,5 мільярда доларів у цю стратегію "створення"; компанії з їхнього портфоліо (такі як Titan MSP) досягли 38% автоматизації завдань та використовують покращений грошовий потік для придбання. Однак дослідження Стенфордського університету попереджає, що помилки, спричинені штучним інтелектом, щорічно можуть призводити до втрат продуктивності в компаніях до 9 мільйонів доларів, що може зашкодити підвищенню ефективності, на яке розраховують венчурні компанії. Незважаючи на ці виклики, прихильники вважають, що складність штучного інтелекту доводить правильність їхнього підходу до поєднання експертів з галузевими спеціалістами.