Влияние Искусственного интеллекта на жизнь людей и рынок было необыкновенным. По данным мировой экономики, к 2030 году искусственный интеллект может принести около 15,7 трлн долларов США. Если мы подсчитаем эту перспективу, речь пойдет об объединенной экономике нескольких компаний.
Мы все много раз были свидетелями того, что искусственный интеллект должен быть принят всеми. Это правда; никто этого не отрицает, хотя никто не говорит о неудачных проектах в области искусственного интеллекта.
Поскольку некоторые бизнес-лидеры рассматривали возможность внедрения ИИ в свой существующий технологический стек или использования его для следующего вдохновляющего проекта, они постоянно терпят неудачу вместо достижения запланированных целей. Другое исследование, проведенное в 2020 году, показывает, что около 28% проектов ИИ терпят неудачу.
По мнению экспертов, причина неудач ИИ в компаниях заключается в недостаточной действенности стратегий ИИ в их положении. Создание процветающей стратегии искусственного интеллекта требует тщательной подготовки, постановки определенных целей и создания сильной группы управления.
Другими словами, если мы разворачиваем Систему искусственного интеллекта, это свидетельствует о цифровой трансформации бизнеса. В машинном обучении это может увеличить эффективность вашего бизнеса, но в искусственном интеллекте это происходит не всегда.
Вот наиболее частые ошибки и просчеты, которые могут предсказать провал проекта ИИ:
1. Развитие алгоритма отказа
Несколько вещей могут пойти не так с эволюцией алгоритма искусственного интеллекта. На этот тип системы влияет ее производитель, поскольку ее создание требует, чтобы она работала так же, как люди. В этом суть частых вопросов. В работе разработчика мог заметить Искусственный интеллект.
Другая вещь, которая может быть причиной сбоя, заключается в том, что разработчику может потребоваться проанализировать программу, исключив некоторые процессы удаления данных и добавив руководство человека. Это испортит данные и приведет к неверным выводам.
С другой стороны, алгоритм может оказаться слишком сложным для той цели, в которой он требуется.
2. Недостаточная стратегия данных
Одной из самых больших проблем при приобретении проектов ИИ является нехватка стратегии данных. Формирование надежной стратегии данных до того, как вы начнете формировать, имеет решающее значение.
Вы требуете указать, какие данные у вас есть, разработать стратегию объединения всех данных из разных ресурсов, оценить, сколько данных вам потребуется, и, наконец, спланировать, как собирать и изменять ваши данные.
Некоторые организации либо начинают без проекта, либо просто не начинают проект ИИ, потому что считают, что у них недостаточно данных или что данные неадекватны. Но самым серьезным препятствием для прогресса в области ИИ, связанным с данными, является отсутствие формирования общекомандной системы данных перед запуском проекта ИИ.
Эффективный план данных ИИ должен учитывать все ваши проблемы с данными и предлагать положительный способ получить лучший потенциал данных для практики и экспериментов с вашими проектами.
3. Отсутствие инвестиций
Искусственный интеллект и машинное обучение — современная передовая технология; новейшие технологии требуют от фонда развития. Из-за огромных затрат на разработку и производство проектов ИИ некоторые компании не хотят вкладывать средства в необходимую группу и программное обеспечение для многообещающего ИИ. И это влияет на то, чтобы вы заставили ученых данных выполнить части в первом разделе.
Даже с появлением в бизнесе новых устройств Auto Machine часто требуется наличие специалистов по обработке и анализу данных для поддержки и проверки моделей, созданных с помощью этих автоматизированных методов, поскольку многие из них не предоставляют доказательств того, как работают модели. Также есть потребность в дополнительных источниках программного обеспечения и людей — при обслуживании данных и использовании шаблонов.
4. Неподходящие специалисты по данным
Для ведения любого бизнеса вам нужен человек, который является экспертом в этой области, который может справиться и управлять всем. Тем не менее, некоторые люди, которые работали в области анализа данных, называют себя учеными данных после посещения онлайн-курса.
Правда в том, что для управления большинством проектов машинного обучения и искусственного интеллекта требуются квалифицированные специалисты по данным. Неопытные специалисты по данным часто указывают на неправильные старты, небольшие проекты, которые хорошо выглядят, и много времени.
Тем не менее, нанять специалистов по данным непросто, учитывая текущий экономический сценарий. Эти квалифицированные ресурсы ограничены и очень дороги. А наука о данных — это сложная работа, требующая многих лет статистики, математики и навыков программирования, чтобы стать экспертом.
5. Не подходит для развертывания правил
Одно из самых больших препятствий для ИИ заключается в том, что большинство разнообразных моделей до сих пор не развернуты. Средние показатели аналитиков варьируются от 50–90 % моделей, на разработку и экспериментирование которых группы специалистов по данным потратили месяцы, а тестирование не приводит к тому, что компания, занимающаяся исследованиями данных, переходит к услугам.
В самой длинной части причина, по которой модели не расширяются, сводится к поддержке. Эта передача может включать ошибки и требует эффективного повторного тестирования и проверки моделей перед развертыванием. Этот метод может занять время, и к тому моменту, когда шаблон будет доступен для создания, он может оказаться неподходящим.
6. Проекты слишком сложны
Компании знают, что проекты ИИ довольно дороги, когда речь идет о времени и ресурсах. Ценность ИИ формирует тенденцию к концентрации на амбициозных проектах, которые в конечном итоге изменят бизнес и обеспечат значительную отдачу от инвестиций. В конце концов, компании, использующие ИИ, требуют самых больших вложений.
Подведение итогов
Иметь ИИ — это здорово, но если его развернуть с соответствующей стратегией, это приведет к большому провалу. Помните об упомянутых выше факторах и уменьшите количество неудачных проектов ИИ.
