Licha ya uwezo wa AI, mashirika mengi yanahangaika na utekelezaji wake kwa ufanisi. Utafiti wa Gartner unaonyesha kuwa kufikia mwaka wa 2025, asilimia 30 ya miradi ya AI ya kizazi itashindwa kupita hatua ya uthibitisho wa dhana kutokana na masuala kama vile ubora duni wa data, ukosefu wa udhibiti wa hatari, na gharama kubwa. Kikwazo kikubwa ni usambazaji wa AI katika mafungu, jambo ambalo mara nyingi husababisha data kutenganishwa na kukosa fursa za athari za mabadiliko. Kutengwa huku kunazidisha matatizo ya ubora wa data na kutofaa, kama vile juhudi zinafanywa mara mbili katika idara tofauti, na hivyo kuongeza gharama na kupunguza ufanisi. SS&C Blue Prism inaangazia hitaji la mbinu ya jumla ya AI, inayounganisha suluhisho za AI na mikakati ya kina ya otomatiki ili kufungua uwezo kamili wa AI.

Kwa kutumia teknolojia kama AI ya kizazi, ujifunzaji wa mashine, NLP, na otomatiki ya michakato ya roboti pamoja na uchimbaji wa michakato na majukumu na majukwaa ya kanuni chache/hakuna kanuni, mashirika yanaweza kufikia mchakato mwepesi na mzuri. Mbinu hii ya kuunganisha inaweza kusababisha maboresho makubwa katika tija, kasi ya kuingia sokoni, na uvumbuzi huku ikidhibiti gharama. Mifano ya utekelezaji mafanikio ni pamoja na kampuni ya bima ambayo, kupitia otomatiki ya michakato, ilifikia usahihi wa asilimia 98 katika kazi za sehemu ya barua, na ABANCA, benki ya Uhispania, ambayo iliautomatisha zaidi ya kazi elfu moja ili kuboresha ufanisi wa huduma kwa wateja kwa asilimia 60. Kesi hizi zinaonyesha kuwa kuchanganya AI na otomatiki na upangaji huruhusu biashara kubuni upya na kudumisha ushindani. Kwa kupitisha usambazaji wa AI wa kimkakati na kuunganishwa, mashirika yanaweza kutumia kikamilifu faida za AI, kudhibiti gharama, na kuwashinda washindani.