「教授に関するもの」の項目では、回答者の6割が剽窃管理ソフトを、4割が試験監督アプリケーションを全面的もしくは部分的に使用していると答え、同分野でAIの使用がかなり普及していることが見て取れました（表1）。その一方で、それ以外の用途では、概ね2割に満たない使用状況でした。また「課題へのフィードバック」「チュータリング」「評価」「採点」という4項目については、回答者の半数以上が、使用しておらずまた今後の使用も予定していないと回答していました。これらの結果を受けてブルックス氏は、教授の分野でのAIの使用は今なお限定的であるようだと述べます。

「学生支援の分野」では、回答者の36％がチャットbotを使用していると答えました。他に17％が導入を予定していると回答しており、その活用が進んでいることがわかりました（表2）。

それに対して、学業面の問題・リスクを抱えた学生を見つけるのにAIを使用しているという回答は全体の22％、学生への警告メッセージの送付にAIが使用されているという回答は全体の16％に留まり、また、他の7項目でも「使用している」という回答は1割以下に留まりました。
ブルックス氏によると、学生支援の分野でAIを用いることは、およそ10年前から期待と注目を受けてきていましたが、今回の結果はその評判に反するものとなりました。

「組織運営」の項目では、全ての項目について、2割から3割の回答者が、使用する可能性を模索中と答えた一方で、4割から6割が、使用しておらずまた今後使用する予定もないと回答しており、全体的に低調な結果となりました（表3）。

さらに、所属する組織でAIが使用されているかについて「知らない・わからない」と答えた回答者は、各項目で1割から3割存在していました。この結果からブルックス氏は各組織内でのAIに対する理解や認識の不足を読み取っています。その上で、彼は高等教育におけるAIの意味合いは、今のところ誇張して語られている可能性があると述べています。

最後に、各組織でAIを導入する上での課題ですが、「大きな課題」「比較的大きな課題」という指摘が多かったものとして、「データ管理とその統合の非効率性」（72％：両指摘の合算値、以下同）、「不十分な技術力」（71％）、「予算面での懸念」（67％）、「データの管理方法の不十分さ」（66％）、「経営層からのサポート不足」（56％）といった項目がありました（表4）。

また、AIを導入することに対する「倫理的な懸念」や「アルゴリズムに対する偏見」が、導入の課題となっていると答えた回答者も7割近く存在しており、各組織内でのAIに対する理解も十分でないことが示唆されました。