許多行銷活動已開始整合機器學習技術，但最近的研究發現某些活動進行自動化的難度較高。 機器學習有待克服的挑戰是什麼？

機器學習在處理明確定義的任務（如最佳化和預算設定）方面表現出色，因為這些任務通常涉及基於數據的模式識別和預測。報告也是機器學習可以有效協助的領域，透過自動化數據收集和分析。然而，機器學習在「決策」方面仍面臨挑戰，特別是當決策需要人類的判斷、創造力、倫理考量或對複雜情境的細微理解時。這些情境往往缺乏足夠的歷史數據來訓練模型，或者需要超越純粹數據分析的抽象思維。