Согласно исследованию, более 80% AI-проектов заканчиваются провалом. Это вдвое превышает и без того высокую частоту неудач в корпоративных IT-проектах, не связанных с искусственным интеллектом. Основные причины неудач и стратегии для повышения вероятности успеха:
Основные причины провала AI-проектов
- Непонимание проблемы: отсутствие чёткого понимания проблемы, которую AI должен решить, и возможностей AI для её решения приводит к несогласованности целей.
- Недостаточность данных: неадекватные или некачественные данные препятствуют разработке эффективных AI-моделей и достижению желаемых результатов.
- Переоценка технологий: сосредоточение внимания на последних AI-трендах и инструментах вместо решения реальных проблем снижает актуальность проекта.
- Недостаток инфраструктуры: слабая или неадекватная инфраструктура для управления данными и развёртывания моделей подрывает выполнение проекта.
- Чрезмерные амбиции: применение AI к проблемам, выходящим за рамки его текущих возможностей, приводит к плохим результатам.
Стратегии для успеха
Чтобы преодолеть эти проблемы, лидерам отрасли и разработчикам следует:
- Чётко определять цели проекта и сосредоточиться на решении значимых, реальных проблем.
- Инвестировать в надёжную инфраструктуру для управления данными и развёртывания AI-моделей.
- Признавать ограничения AI и проводить оценки осуществимости с участием технических экспертов, чтобы обеспечить реалистичные ожидания.
- Сотрудничать с государственными и частными агентствами для решения проблем сбора данных.
- Поддерживать непрерывное образование и обучение сотрудников для наращивания опыта в реализации AI.
Расширение компетенций
В развивающемся AI-ландшафте профессионалы должны расширять свои знания за пределы технических навыков, чтобы оставаться компетентными и востребованными. Это включает в себя:
- Быть в курсе достижений в области AI.
- Изучать потенциал AI в своей работе.
- Решать этические и нормативные проблемы.
- Смягчать риски.
- Развивать междисциплинарные знания.
Наличие знаний, навыков и способностей для эффективного управления AI-системами имеет решающее значение для качества и успеха AI-приложений.
Раннее выявление проблем
Установив чёткие показатели успеха, бизнес-лидеры могут выявлять неэффективные AI-эксперименты на ранней стадии и прекращать их до того, как затраты возрастут. Однако в некоторых случаях более эффективным может быть приостановка проекта, а не отказ от него, поскольку новые возможности AI могут решить основные проблемы.
Хотите создать уникальный и успешный продукт? СМС – ваш надежный партнер в мире инноваций! Закажи разработки ИИ-решений, LLM-чат-ботов, моделей генерации изображений и автоматизации бизнес-процессов у профессионалов.
ИИ сегодня — ваше конкурентное преимущество завтра!
Тел. +7 (985) 982-70-55
E-mail sms_systems@inbox.ru
Сайт https://www.smssystems.ru/razrabotka-ai/