Data udgør grundlaget for at udvikle kunstig intelligens og påvirker i høj grad aspekter som ydeevne, retfærdighed, robusthed og skalerbarhed. Det gælder både i positiv og negativ retning. Desuden kræver kunstig intelligens adgang til data – data som måske samtidigt skal beskyttes så det ikke bliver lækket eller misbrugt.Hvis der er fejl, mangler eller andre problemer i data eller algoritmer vil det i nogle tilfælde blot betyde at et system ikke løser en given opgave godt nok til at blive taget i brug. Men der er også sammenhænge, hvor problemer er kritiske og potentielt kan have fatale konsekvenser. Det gælder særligt indenfor sektorer som sundhed, finans, offentlig forvaltning, m.fl. hvor mange af de beslutninger der tages, kredser om eller har indvirkning på individniveau, og hvor data ofte er følsomme, og hvor beskyttelse af disse derfor er vigtigt. Hvis kunstig intelligens skal anvendes i disse sammenhænge, er det nødvendigt at der er foretages tilstrækkelige undersøgelser af det pågældende system.