在许多情况下，AutoML 生成的模型可以达到与手动构建的模型相当的准确度，但结果取决于问题的复杂性、数据质量和所使用的工具。对于结构化数据上的标准任务（如分类或回归），AutoML 通常表现良好，因为它会自动进行超参数调整、特征选择和模型架构搜索。例如，像 Google AutoML Tables 或 H2O 的 Driverless AI 这样的平台可以有效地探索算法（例如，XGBoost、LightGBM）和预处理步骤的组合，通常可以匹配或略微超过手动调整模型的性能。但是，AutoML 在高度专业化的领域（如复杂的图像分割或罕见的时间序列模式）中可能会遇到困难，在这些领域，人类在特征工程或架构设计方面的专业知识至关重要。
AutoML 的一个主要优势是它能够减少人为偏见并快速探索更广泛的模型配置。例如，手动构建模型的开发人员可能会专注于熟悉的算法（例如，从随机森林开始）并花费数小时调整参数。相比之下，像 TPOT 或 Auto-sklearn 这样的 AutoML 工具可以并行测试数十种算法（包括集成和神经网络），通常会发现提高准确性的非直观组合。2020 年的一项比较 Kaggle 数据集上的 AutoML 和手动方法的研究发现，AutoML 在 70% 的情况下取得了顶级的成果，尤其是在数据结构良好时。但是，如果问题需要在神经网络中使用自定义层（例如，用于 NLP 的注意力机制）或特定于领域的Data transformation，AutoML 对预定义搜索空间的依赖可能会限制其有效性。
在需要深入的领域知识或非常规解决方案的情况下，手动模型构建仍然很出色。例如，在医学成像中，开发人员可能会设计一种自定义卷积神经网络 (CNN) 架构，该架构包含有关组织结构的先验知识，而 AutoML 工具可能会错过这一点。同样，处理像文本或音频这样的非结构化数据通常受益于手动特征工程（例如，为情感分析创建语言特征）或利用针对特定任务微调的预训练模型（例如，BERT）。虽然 AutoML 可以自动化此类模型的超参数调整，但初始架构和预处理决策通常需要人为洞察力。最终，AutoML 是一种强大的工具，可以加速开发并实现强大的基线准确性，但在复杂或利基应用中，它补充了专家驱动的建模，而不是取代它。