这项研究的主要结论包括：
根据他们对人工智能的采用和理解，从分析中产生了四组不同目标的采用者，包括先驱者、调查者、实验者和被动者。基于他们的人工智能采用水平和成熟度，这项研究发现了四组不同的组织。在接受调查的组织中，有18%的是先驱者，或者是既了解又接受人工智能的组织。33%的调查者或组织了解人工智能，但没有将其部署到试点阶段以外。16%的人是实验者，他们是在没有深入了解的情况下指导或采用人工智能的组织。34%的人是被动的或没有采用或了解人工智能的组织。在未来五年，所有组织都希望人工智能成为重新定义商业模式的主要催化剂。
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91%的受访企业预计人工智能将在2023年实现新的业务增长。在以往许多关于企业采用人工智能成熟度的研究中，成本降低往往是促使后期采用者或被动组织最终采取行动的催化剂。在本研究中值得注意的是，这四类采用者都希望人工智能在五年内，即2023年，对他们的新业务增长做出贡献。基于人工智能的产品开发和集成情境智能和物联网传感器的新产品为制造商提供了丰富的实时数据流，这些数据流可以转化为订阅和服务收入，解放了他们仅从事交易业务。这只是人工智能设计产品的众多领域之一，这些领域将重新定义制造业和服务业的收入来源。
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早期的采用者最擅长通过实现集中式数据湖的更大的规模、更快速度和更及时响应能力来推动人工智能的收入。中国的人工智能早期采用者受益于政府的人工智能支持项目和方向，并领导世界优化集中数据湖来支持人工智能用例。麻省理工学院(MIT)和波士顿咨询集团(BCG)发现，78%的中国早期采用者或先驱者将企业数据保存在一个集中的数据湖中，而欧洲和美国早期采用者分别只有37%和43%这样做。接受调查的中国人工智能领先企业中，83%集中管理企业数据，只有39%的欧洲先驱企业和40%的美国先驱企业这样做。中国的早期采用者正专注于利用人工智能来削减成本，而不那么重视利用人工智能来创造新的收入来源。
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早期采用人工智能技术的企业发现，使用人工智能技术可以成功地推动新的收入增长，这让继续再投资的商业理由变得清晰起来。72%的早期采用者或先驱者会优先考虑收益的用例，而只有48%的被动者会这样做。在过去的三年里，81%的早期采用者将收入增长置于成本降低之上。该研究援引了加拿大科技公司OPTEL的例子。OPTEL的使命是通过更智能的供应链建设一个可持续的世界。OPTEL使用基于先进人工智能的端到端可追溯系统，将供应链的各个环节连接起来，并在众多行业的产品路径上提供急需的可见性。在制造业中也有早期采用者或先驱者使用人工智能来优化生产计划、物流、配送、服务，并且无论何时何地，在产品需要维护时可以提供实时状态更新。
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