세 번째, 인공지능 챗봇의 적용 능력과 성공은 기초 지식 기반 데이터 강화 및 추론(reasoning), 연관 정보 추천 및 의사결정 지원 측면과 연관된 추론 메커니즘의 발전과 고품질의 개방적이고 통합된 데이터의 가용성(availability)에 따라 다르다. 챗봇의 작업 기능의 분명한 한계는 기계 지능만으로 발생하는 정보 과부하(information overload)와 인지 복잡성(cognitive complexity)이다. 챗봇이 질문에 대한 답변(의사) 결정할 때 보다 많은 정보를 기초로 사용할 수 있도록 적절하게 구조화되고 의미적으로 풍부한 데이터를 바탕으로 이루져야 한다(Karacapilidis et al. 2004). 그러므로 인간과 기계 지능 간 시너지 전환 및 효과가 필요한데, 기존 챗봇이 가진 정보 표시장치(information display), 추출, 정렬(justification) 및 솔루션 구축과 같은 기술을 개선하여, 사용자의 개인화된 권장사항 및 정보를 제공할 수 있는 복잡한 다중 소스데이터의 활용 기능을 강화할 필요가 있다. 대규모 정보데이터의 단순한 수집과 표현으로부터 의미 있는 평가, 집계, 구조화 등을 통해 전자정부 환경에서 활용될 수 있어야 하고 정보 탐색, 전달 및 시각화와 관련한 보다 큰 범주의 요구사항을 충족할 수 있어야 한다. 이를 위한 혁신적 접근법은 다음과 같다(Hasan et al, 2015). (1)방대하고 복잡한 데이터의 지능형 시맨틱 어노테이션(semantic annotation), 구조화 및 집계 (2)의미 있는 분석과 데이터 패턴활용 및 상호관계 (3)정보 분석 및 문제 해결에 관한 이해관계자의 암묵적 지식의 포착 (4)특정 사용자(또는 그룹) 특성을 활용하여 데이터를 적절하게 지시하거나 적정성 조정 등을 포함한다. 따라서 챗봇 화면상에 배열되는 자연어의 의미론(semantics:문장의미)은의 경우, 사용 가능한 리소스 즉 텍스트 데이터를 사용자 인식과 데이터 흐름을 지능적으로 파악하여 구성, 체계화하여 최종 판별한 것으로 나열된다.
기술적 측면 외에도 공공 부문 직원들의 편견에 치우치지 않은 사고방식과 AI로부터 획득한 결과에 대한 책임성과 투명성을 보장하는 실제적인 법적 프레임워크의 실현(5장 정책적 제언 참고)등 여러 요인에 따라 챗봇의 기능은 달라질 수 있다(Centre for Public Impact, 2017).