Wie weiter oben erwähnt, basieren aktuelle Entwicklungen von KI vor allem auf Fortschritten des Maschinellen Lernens und den zugrundeliegenden Verfahren. Ergebnisse werden dabei nicht exakt vorhergesagt, sondern vorwiegend anhand von statistischen Verfahren durch das Erkennen von Mustern bestimmt. Bei Ergebnisse von KI-Lösungen sollte also beachtet werden, dass es sich nicht um exakte Ergebnisse handelt, die gewöhnlicherweise von Maschinen oder Programmen erwartet werden, sondern dass Ergebnisse mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit korrekt sind.
Mitarbeiter sollten also auch lernen, wie sie mit den Ergebnissen von KI-Modellen umgehen und nötige Schulungen erhalten. Die Güte der Ergebnisse hängt vom gewählten Verfahren und insbesondere den verwendeten Daten ab. Ein KI-Modell zur Erkennung von Buchstaben sagt bspw. mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit voraus, dass es sich um Buchstabe „A“ handelt.
In einer realen Umgebung können sich Eingangsdaten, wenn auch nur minimal, ändern, weshalb ggf. auch ein Modell während der Nutzung nachtrainiert werden muss. Im Gegensatz zu Laborbedingungen hat die Dynamik der realen Welt also auch einen Einfluss auf den fortwährenden Betrieb in bestimmten Anwendungsfällen.
Erschwerend kommt hinzu, dass der Lösungsweg und die zugrundeliegenden Regeln hin zu Ergebnissen nicht immer transparent nachvollzogen werden können. Hier wird von sogenannten Blackbox-Verfahren gesprochen, da nicht eingesehen werden kann, was sich in dieser „Box“ befindet. Problematisch kann hierbei sein, dass menschliche Muster verstärkt und damit verbundene Einflüsse nicht erkannt werden.