2000多家初創公司吸收了頂級AI人才，據估計全球僅有10,000人，但人才稀缺和需求增加的結合正在推動工業屋頂的薪資。一些企業為精英AI人才提供七位數補償套餐。

此外，啟動一個AI啟動永遠不是一個好時機。根據CB Insights的資料，僅在六年內投資於以人工智慧為重點的企業就已經增長了1,800％，從2011年的2.82億美元增至2016年的超過50億美元。

這些數字背後的理由部分來自於公司希望人工智慧允許他們進入新的業務領域或保持其行業競爭優勢的事實。推動這種期望是人工智慧將使他們顯著提高其運營和產品的效率或有效性的想法。

儘管前兩種職業道路有著豐厚的財務機會，但與其他領域的科學家合作的另一種選擇可能對國家和企業如何長期競爭更為關鍵。基於不少研究的傳統觀點認為，人工智慧驅動的自動化將在未來五到十年內在各個行業造成技術失業。樂觀主義者認為，這對整個勞動部門來說不是什麼大不了的事情，因為企業採用人工智慧（和其他數字趨勢）將創造新的行業和新的工作類別，以取代勞工部門發生的任何由AI驅動的損失。

今天，人工智慧的專業知識更側重於開發最佳化現有行業效率的商業應用，並且更少關注開發可能引起新行業的科學應用。這些效率正在加速部門整合和融合，而不是關於新行業的創造。分享經濟中的平臺公司，如優步，Lyft和Airbnb，正在破壞現有行業，而不是創造新行業。亞馬遜進軍雜貨和藥品分銷的舉動正在改變現有企業，但並未創造新的行業。從商業模式中擠出更高的效率通常對於盈利來說非常重要，但對於勞動力來說很少是一種福音。