현재의 인공지능은 산업 분야에 최적화 하기 위해, 알고리즘 구축, 전문화된 데이터의 학습 등 오랜 과정이 필요하다.
현재 인공지능이 모든 일을 알아서 수행할 것으로 생각하기 쉽지만 현재 인공지능 단계는 목표로 하는 산업분야에 맞게 소프트웨어를 구축하고 해당 분야의 훈련 데이터를 학습시키는 오랜 과정이 필요하다. 예를 들어 금융 분야에서 자료 분석을 자동으로 하는 인공지능 시스템을 구축한다고 가정해 보자. 우선 금융 데이터를 분석하기 위한 알고리즘을 소프트웨어로 만들어야 하고 이 소프트웨어에 대량의 금융 거래 데이터를 오랫동안 학습시켜야 한다. 인공 지능은 기계 학습을 통해 훈련을 받지 않으면 무용지물이기 때문에, 기존에 존재하는 검증된 지식을 기계에 학습시켜 기계가 사람 대신 업무를 수행하도록 해야 한다. 학습 데이터는 분야마다 형태도 다르고 내용도 다르므로 전문지식을 어느 정도 갖추고 있어야 학습을 시키는 것이 가능하다.