Las herramientas de IA no pueden hacer que el análisis sea perfecto de un solo golpe. A veces, los datos recomendados por la IA parecen como tareas de primaria, con calidad variable. Especialmente al tratar con análisis de datos en la cadena, la elección de la fuente de datos es crucial. Cuando se enfrentan a este tipo de problemas, hay un método práctico: simplemente decirle a la IA que la próxima vez que maneje problemas similares, excluya esas fuentes de datos problemáticas. De esta manera, tras optimizaciones sucesivas, la calidad de la salida de la IA mejorará notablemente. Encontrar las fuentes de datos correctas es más importante que depender únicamente de la IA; la combinación de métodos dará mejores resultados.