技術門檻在前，加上人才不易取得，如果企業雇用一個經驗與專業都不足的資料分析團隊，很可能因為演算法使用不當或是其他資料使用上的問題而導致模型結果不佳，反而造成嚴重的損失。
隨著產業加速轉型需求，導入 AI 的需求更盛，除了 AI 專案開發，如何讓機器學習這項技術快速普及化，也成一大重點。但對於企業而言，光是優化、管理機器學習模型，就需要數名資料科學家。技術門檻在前，加上人才不易取得，如果企業雇用一個經驗與專業都不足的資料分析團隊，很可能因為演算法使用不當或是其他資料使用上的問題而導致模型結果不佳，反而造成嚴重的損失。