Согласно недавнему исследованию, подавляющее большинство (80%) проектов на основе ИИ терпят неудачу. Это вдвое превышает обычный показатель отказов технологических предложений без ИИ.
Исследование Рэнд Корпорейшн обнаружили, что только 14% организаций чувствуют себя полностью готовыми к внедрению ИИ, хотя 84% бизнес-лидеров заявили, что, по их мнению, эта технология окажет существенное влияние на их организацию.
Отсутствие понимания и взаимодействия между заинтересованными сторонами и техническим персоналом относительно намерений и целей проекта было названо основной причиной провала проекта. Это означает, что менеджеры часто не предоставляют командам необходимое время и ресурсы. Поэтому крайне важно обеспечить, чтобы руководители и технические команды преследовали одни и те же цели.
синдром сороки
Еще одна проблема новых проектов заключалась в том, что не было необходимых данных для адекватного обучения модели ИИ. Недостаточные инвестиции в инфраструктуру для поддержки управления данными и развертывания моделей привели к тому, что проекты ИИ заняли больше времени и оказались не такими эффективными.
Это отголоски ранее Исследование Lenovoчто выявило обеспокоенность по поводу вычислительной мощности и ресурсов данных, необходимых для обучения моделей.
Еще одна трудность, с которой часто сталкивались новые проекты, заключалась в чрезмерном рвении к использованию новейших блестящих технологий вместо того, чтобы сосредоточиться на решении реальных проблем пользователей. Экспериментирование с новыми технологиями способствует развитию, но слишком часто они используются ради пользы, а не тогда, когда они подходят лучше всего. Исследователи объясняют, что успешные проекты не отвлекаются на погоню за последними достижениями в области искусственного интеллекта, а вместо этого сосредотачиваются на решаемой проблеме.
Наконец, и это, возможно, неудивительно, в отчете обнаружена тенденция переоценивать возможности самого ИИ. Хотя с 2013 года инвестиции выросли в 18 раз, автоматизация всех задач не является панацеей, и технология по-прежнему имеет существенные ограничения. Понимание возможностей моделей имеет решающее значение для успеха.
Учитывая огромное давление, связанное с внедрением ИИ во многих отраслях, компаниям следует помнить, что ИИ — это такая же инвестиция, как и любая другая, и несет в себе серьезные риски, если ее не полностью понять или не управлять должным образом.
Больше от TechRadar Pro
