首要条件是，拥有足够且质量上乘的数据至关重要。数据的存在并不等同于其能解决核心问题，尤其是当无关数据过多时，即便借助顶尖工具，也会增加处理的复杂度和成本。一旦数据可用，接下来的挑战便是数据清洗和应用的投入程度。
这远比表面看起来复杂，因为设计AI应用时，我们面对的是不断变化的目标。在软件开发领域，这虽属常态，因为软件可频繁更新和修补。然而，对于硬件工程师而言，则需明晰软硬件之间的界限，因为硬件故障往往需软件来弥补。在软硬件高度集成的系统中，这会影响到性能、功耗乃至整体可靠性等多个方面。
第二个要素是，问题本身需适合AI介入。若AI模型的研发或测试平台耗时过长，可能并不利于设计进程。更棘手的是，AI模型的缺陷难以追溯，因其内在机制不透明，持续自适应和优化过程会产生不可预测的结果。
相较于传统*，AI的应用需带来显著优势。但明确AI的优势及其实现所需的工作量并非易事，这涉及诸多经济因素，并可能因项目、公司及团队专长而异。
*，结果需具备可重复性和明确结论，这要求与未采用AI的结果进行对比。这一过程可能颇为漫长，特别是在芯片设计日益复杂的今天，从布局到验证调试无不耗时费力。AI在识别和分析大数据模式上颇具价值，尤其是在多团队协作时。但要准确评估AI的真正价值，需投入大量时间。而在半定制芯片市场，由于销量有限（数十万至数百万片），市场机遇可能并不允许如此长时间的评估过程。