大多数公司由于基础设施不充分和在运营中的整合不良，无法从生成性人工智能中获得投资回报。

尽管美国公司在生成性人工智能上投资了300亿到400亿美元，但其中95%并未报告可衡量的投资回报率（ROI）。麻省理工学院的一项研究指出，问题并不在于人类人才，而在于技术限制，例如无法持续学习和融入关键工作流程。

大多数人工智能项目在进入生产阶段之前就失败了，原因是与商业环境的整合不良以及员工对工具的无控制使用。

Quobyte的首席执行官Björn Kolbeck强调，存储是一个常被忽视的重要组成部分，而传统存储系统并未设计用于支持大规模工作负载。提出的解决方案是扩展架构，允许横向扩展存储以支持人工智能的增长。Kolbeck警告说，如果没有适当的存储基础设施，人工智能的潜力将永远无法实现。