Phát triển các kỹ năng để thành công khi tích hợp AI, phát triển phần mềm và vận hành CNTT đã thách thức tất cả mọi người. Các yêu cầu đặt ra cho bộ phận CNTT nhằm cung cấp các hệ thống sản xuất mạnh mẽ cho khối lượng công việc AI quan trọng trong kinh doanh đồng thời quản lý các môi trường bổ sung để phát triển các sáng kiến ​​mới đã đánh thuế nghiêm trọng các nguồn lực vốn đã hạn chế. Áp lực phát triển từ khái niệm, thông qua thử nghiệm và sản xuất thường dẫn đến việc các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển từ bỏ sự cộng tác với CNTT. Thay vào đó, họ cố gắng tiến hành một mình nhanh hơn. Tình trạng này, xuất hiện trong những năm có sự thay đổi nhanh chóng trong thời đại phát triển ứng dụng theo định hướng kinh doanh thông minh và dịch vụ vi mô, càng làm căng thẳng thêm mối quan hệ vốn đã bị thách thức giữa CNTT, cộng đồng nhà phát triển và cộng đồng quản lý doanh nghiệp.

Bản chất thử nghiệm của công việc khoa học dữ liệu khiến việc hợp tác và lập kế hoạch trở nên khó khăn. Việc phân bổ tài nguyên CNTT trong một môi trường mà tài nguyên được yêu cầu cho “phòng thí nghiệm phát triển” rất khó dự đoán. Sự không chắc chắn về thời gian để định giá khiến việc lập ngân sách và quản lý khối lượng công việc gần như không thể thực hiện được. Bộ phận CNTT có thể cảm thấy rằng họ thiếu thông tin đầy đủ để phân bổ nguồn lực một cách hiệu quả và các nhà phát triển thường cảm thấy rằng thiếu ưu tiên để đáp ứng với những thay đổi trong kế hoạch đã thống nhất trước đó.

Những yếu tố này đã tạo ra động lực cho các nhóm tham gia vào việc gấp rút triển khai khối lượng công việc AI để hành xử theo cách không hiệu quả về chi phí cho tổ chức của họ. Các cách phổ biến nhất mà các nhóm cố gắng “đi nhanh hơn” là sử dụng việc sử dụng đám mây công cộng không được giám sát, tái sử dụng thiết bị cho nỗ lực ngoài ý muốn hoặc mua tài trợ của đơn vị kinh doanh cho các sáng kiến ​​phát triển riêng lẻ nằm ngoài quy trình lập ngân sách vốn CNTT chính thức. Những loại hệ thống thông tin này, tồn tại phần lớn bị che giấu khỏi các nhà quản lý và các đơn vị CNTT chính thức, tạo ra vấn đề ”CNTT bóng tối” mà tất cả các tổ chức lớn hơn phải giải quyết. Các trường hợp thúc đẩy các nhóm chọn con đường CNTT ngoài luồng đặc biệt gay gắt trong các lĩnh vực nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo và trí tuệ máy móc.

Sự tập trung vào AI này, từng là mối quan tâm của chỉ một cộng đồng nhỏ gồm các nhà nghiên cứu và nhà khoa học máy tính, giờ đây trở nên gay gắt đến mức nhiều tổ chức cảm thấy rằng mặc dù đã đầu tư đáng kể nhưng họ vẫn đang tụt hậu xa hơn so với các đối thủ cạnh tranh. Tốc độ quản lý dữ liệu mới và AI được đưa ra thị trường làm tăng chi phí lập kế hoạch hệ thống và tăng nguy cơ phải thay đổi hướng đi thường xuyên hơn.

Tổng quan về giải  pháp