人工智能整体解决方案开发了一种概念模型，以帮助开发者思考被称为“人工智能阶梯”的人工智能转型。人工智能整体解决方案阶梯有四级：收集、组织、分析、注入。大部分企业都有大量的数据，这些数据通常是在独立的IT部门工作或者被收购的形式上。举例来说，一个企业可能有20个数据库和3个包含多余和不一致客户信息的数据仓库。其它数据类型(例如订单、雇员和产品信息)也一样。
注入期，该公司致力于将训练过的机器学习模型集成到生产系统中，并设计反馈循环，从而能够根据经验不断改进模型。人工智能整体解决方案推荐系统就是一个注入式人工智能的例子，它由先进的机器学习模型支持。
人工智能整体解决方案识别出了一些API、预构建的机器学习模型和可选工具，用于封装、收集、组织和分析人工智能阶梯(AILadder)，如自然语言理解、虚拟代理对话、视觉识别、语音和企业搜索等等。
举例来说，瓦森的自然语言理解变得丰富而复杂。如今，机器学习能够很好地理解语言的许多方面，包括概念、概念之间的关系和情感的内容。通过完善的API和支持的SDK，开发者现在可以使用NLU服务和基于机器学习的自然语言处理的研发工具。
因此，即使人工智能整体解决方案的开发人员没有接受数据科学或机器学习方面的培训，他们现在也可以开始在应用程序中利用某种人工智能了。尽管这并不能消除人工智能的学习曲线，但是会让它变得平缓。人工智能整体解决方案关注各个领域(云计算、数据中心、大数据、CIO、商业通信、企业应用软件、网络数通、信息安全、服务器、存储、AI人工智能、物联网智慧城市等)。
