Un software avanzato di analisi dei dati basato sull'intelligenza artificiale fornisce risultati estremamente accurati quando si lavora con set di dati di qualità. Tuttavia, l'accuratezza è correlata alla qualità dei dati, alla scelta appropriata della metodologia e a un metodo di convalida valido. È sempre consigliabile confermare le informazioni essenziali utilizzando la conoscenza del dominio e confrontare i risultati con più di un riferimento.

Numerosi strumenti gratuiti di analisi dei dati presentano limitazioni in termini di dimensioni dei set di dati e di capacità di elaborazione. Sebbene possano essere utilizzati con dati di piccola e media scala, le soluzioni a pagamento che offrono elaborazione dati illimitata, algoritmi sofisticati e risorse di elaborazione dedicate sono spesso essenziali per l'analisi a livello aziendale.

La maggior parte dei moderni strumenti di analisi dei dati basati sull'intelligenza artificiale è progettata per utenti non tecnici e offre interfacce intuitive con funzionalità drag-and-drop. Tuttavia, personalizzazioni più avanzate e analisi sofisticate richiedono una certa competenza tecnica, che invece non è richiesta per semplici attività di analisi.

Gli strumenti di analisi dei dati basati sull'intelligenza artificiale possono elaborare dati strutturati (fogli di calcolo, database), dati semi-strutturati (JSON, XML) e, sempre più spesso, dati non strutturati (testo, immagini, audio). La maggior parte degli strumenti è in grado di leggere e scrivere formati standard come CSV, Excel, database SQL e può essere integrata con soluzioni di archiviazione cloud.

Il tempo di elaborazione dipende anche dalla dimensione del set di dati e dalla complessità dell'analisi. Un'analisi semplice di piccoli set di dati (meno di 100.000 righe) può essere eseguita in pochi secondi o minuti, mentre un'analisi complessa di set di dati di grandi dimensioni può richiedere molti minuti o addirittura ore, ma comunque molto più rapida dell'analisi manuale.

Le analisi generate dall'intelligenza artificiale possono essere di grande utilità se correttamente validate e interpretate. I risultati devono essere contestualizzati in base al business, all'oggetto e agli obiettivi aziendali.