缺乏广泛的人工智能应用仍然是当今自我修复系统面临的最大障碍。尽管许多企业已经采用了基本的人工智能或基于机器学习的工具，但这些工具的完整性值得怀疑。也就是说，许多工程师处理 人工智能助力 运营 （）遵循基于规则的自动化逻辑而非自主 算法的技术。两者之间的区别可能微不足道，但实际上，这是数小时的生产力损失与数百万美元的潜在损失之间的区别。
问题是，基于规则的 工具会分析不同 玻利维亚 手机号码数据 点解决方案之间的交互，并可能识别常见的数据错误。 法处理随着时间的推移而出现的全新错误，也无法预测数据中的新故障。这是因为编写这些功能的人工管理员要求系统遵循“ 如果这样，那么那样”的 逻辑模式。真正高效的 工具会在人工技术人员意识到新模式和问题模式存在之前对其进行分类，从而缓解所有四个经典遥测点（从检测到解决）出现的错误。
在我们等待 人工智能第三次浪潮即将到来，这个版本的 是我们最接近自我修复系统的版本。追踪当前的 应用程序如何融入人工智能的未来将会很有趣，这将包括完全实现的自动化和独立思考的可能性。也许到那时，结构工程师也将从基于人工智能的自我修复系统中获益。