Dane mogą być gromadzone w różnych formach, takich jak tekst, dźwięk, obrazy i wideo do różnych zastosowań. Kilka platform wykorzystywanych do gromadzenia tych danych zwiększa wyzwania związane ze sztuczną inteligencją. Aby pomyślnie wdrożyć sztuczną inteligencję, wszystkie te dane są integrowane i przekształcane w użyteczne wyniki. Integracja AI z istniejącymi systemami jest procesem bardziej skomplikowanym niż dodanie wtyczki do istniejącej przeglądarki. Należy skonfigurować interfejs i elementy odpowiadające potrzebom przemysłu, takie jak potrzeby w zakresie infrastruktury danych, przechowywanie danych, etykietowanie i wprowadzanie danych do systemu. Ponadto model jest wymagany do uczenia i testowania niezawodności opracowanego systemu AI, a tym samym tworzenia pętli sprzężenia zwrotnego w celu ciągłego doskonalenia opracowanego modelu w oparciu o działania i próbkowanie danych, głównie w celu zmniejszenia ilości danych i uruchomienia modelowania w szybszy sposób, jednocześnie uzyskując dokładne wyniki. Gdy wdrażanie AI odbywa się krok po kroku, ryzyko niepowodzenia jest zminimalizowane, dzięki czemu więcej osób można przeszkolić w zakresie korzystania z modelu.