AI 擅长帮助用户启动任务，高效地克服“空白页面”问题。然而，一旦超出初始阶段，AI 的可靠性便显著下降。幻觉和虚构数据屡见不鲜，且 AI 模型往往为这些错误辩护，将修正负担转嫁给用户。对于复杂或精确的任务，广泛的验证始终必不可少，这常常使得 AI 比人工方法更慢。AI 生成的设计和文案经常缺乏关键的 UX 考量，如可访问性和语调精准度。研究表明，AI 界面的可访问性标准合规率较低，可能导致返工成本高于人类专业经验。即使拥有清晰的源材料，品牌与组件的一致性对 AI 而言仍是一大挑战。仅依据 AI 摘要做出的决策，可能基于二手且未经核实的信息，从而导致累积性失真。由于结构性差异、数据驻留预期以及 GDPR 等因素，欧洲对 AI 的采用率较低。AI 模型通常基于美国文化默认值进行训练，为欧洲用户带来了一层不准确。成功的 AI 整合需要领导者明确界定 AI 的可靠能力与实验性领域。对 AI 的信任源于领导者对其局限性的坦诚。