Tekoälyn hyödyntäminen yleistyy nopeaa vauhtia. Tekninen kehitys on viemässä koneoppimista ja tekoälyä yhä pienempiin laitteisiin, jopa antureihin, mutta siihen liittyy paljon virheellisiä käsityksiä. Gartner haluaa oikoa pahimpia väärinymmärryksiä.
Ensinnäkin monet ajattelevat, että tekoäly toimii ihmisaivojen tavoin. Tekoäly on kuitenkin tietotekniikkaa, joukko ohjelmistotyökaluja, joilla voidaan ratkaista ongelmia. Vaikka tekoäly tunnistaa kuvia ihmistä paremmin, se ei osaa ratkaista matemaattisia ongelmia.
Toinen virhekäsitys on, että älykäs kone oppisi itsekseen. Tekoälyyn perustuvan järjestelmän kehitys vaatii aina ihmistä. Tämä voi tapahtua datatieteilijöiden työn kautta, jotka määrittelevät ongelman, valmistelevat datan, määrittelevät relevantit datasarjat, poistavat vinoutumia aiheuttavia tekijöitä ja ennen kaikkea päivittävät ohjelmistoja jatkuvasti saadakseen järjestelmistä kehittyneempiä.
Kolmanneksi tekoälystä usein ajatellaan, ettei siinä ole vinoutumaa mihinkään suuntaan. Kaikki tekoäly nojaa ihmisiltä tulevaan dataan, sääntöihin ja ihmisiltä tulevaan syötteeseen, joten se on lähtökohtaisesti puolueellista johonkin suuntaan. Tätä yritetään tietenkin minimoida, mutta eroon siitä ei tällä hetkellä voida päästä.
Virheellinen käsitys on myös se, että tekoäly tulee korvaamaan vain rutiininomaiset työt, joissa ei tarvita erityisosaamista. Tekoäly osaa kyllä tehdä ihmistä tarkempia päätöksiä ennusteiden ja luokittelujen perusteella, minkä takia ne ovat korvanneet monia perustehtäviä. Toisaalta tekoäly tunnistaa esimerkiksi röntgenkuvista poikkeavuuksia radiologeja paremmin ja taloudellisia päätöksiä roboneuvojat voivat tehdä sijoitusneuvojia tarkemmin.
Virheellistä on myös ajatella, ettei jokaisella alalla tarvita tekoälystrategiaa. Jokaisen yrityksen pitäisi Gartnerin mukaan miettiä, miten tekoälyä voidaan omalla alalla hyödyntää. Tekoälyn sivuuttaminen tarkoittaisi samaa kuin automaation välttäminen esimerkiksi teollisuustuotannossa.
