令人震驚的事實：70-80％的人工智能項目都失敗了！

盡管人工智能 (AI) 及其徹底改變行業的潛力備受關注，但令人驚訝的是，70-80% 的 AI 項目都失敗了——這真是一個現實的考驗！

為什么這么多充滿希望和潛力的人工智能計劃最終都以失敗告終？這些失敗的原因有很多，這并不奇怪，但應對這些挑戰的方法卻出奇的簡單。

錯誤 1：人工智能不是應用程序開發或編碼

認為 AI 項目就像典型的編程工作嗎？再想想——這是一場數據游戲，而不是代碼盛宴。

AI 項目與傳統應用開發有著根本區別。AI 的核心不在于復雜的編碼，而在于驅動它的數據。

這一區別至關重要。

雖然傳統的應用程序開發可以遵循敏捷等既定方法，但人工智能項目需要以數據為中心的方法。這意味著優先考慮數據收集、處理和理解，而不是單純的代碼開發。

忽視這一點可能會導致人工智能項目在技術上可行但在實踐上無效。

錯誤 2：投資回報率（ROI）不一致——你的真正目標是什么

在沒有目標的情況下踏上人工智能之旅就像沒有地圖的公路旅行一樣——毫無頭緒且代價高昂。

一個常見的陷阱是未能將項目與切實的業務目標保持一致。在開始 AI 之旅之前，請先問自己：我們試圖解決的具體問題是什么？

AI能否提供具有成本效益的解決方案？

項目經常因目標不明確或對投資回報 (ROI) 的預期不一致而失敗。從一開始就明確定義問題和預期收益可以大大增加成功的機會。

錯誤 3：數據量——人工智能的命脈

你的人工智能缺乏數據？這就像期望植物在沙漠中生長一樣。

人工智能和機器學習 (ML) 系統從數據中學習。這些數據的質量和數量至關重要。項目經常因數據不足而受阻，這會妨礙系統學習和做出準確預測的能力。

無論是監督學習、神經網絡還是決策樹，優質數據的數量都會直接影響人工智能解決方案的有效性。

錯誤 4：數據質量——輸入的是垃圾，輸出的也是垃圾

給你的人工智能輸入垃圾數據？當它說出垃圾話時，不要感到驚訝。

“垃圾進，垃圾出”這句格言在人工智能領域尤其適用。人工智能項目的成功在很大程度上取決于輸入數據的質量。這意味著投入時間進行數據清理、轉換和準備是不可或缺的。

數據質量差會導致模型有缺陷和輸出不可靠，從而使人工智能系統無效。

錯誤 5：概念證明或混淆證明

在實驗室中運行人工智能一帆風順，但現實世界卻充滿驚濤駭浪。

概念驗證 (POC) 項目通常無法轉化為成功的實際應用。POC 的受控環境可以掩蓋數據變化和系統集成問題等實際挑戰。

在現實場景中測試人工智能解決方案對于了解其實際可行性和有效性至關重要。

錯誤 6：訓練數據與真實世界數據——巨大的鴻溝

在幻想世界中訓練你的人工智能？做好準備接受現實吧。

人工智能項目中的一個常見錯誤是假設訓練數據能夠反映真實世界的情況。這種偏差可能會導致模型在測試中表現良好，但在實際應用中卻失敗。

評估并調整人工智能模型與實際運營數據和條件至關重要。

錯誤 7：低估資源——看不見的冰山

認為人工智能是一個低資源項目？這就像期望宇宙飛船使用 AA 電池運行一樣。

人工智能項目需要大量資源，通常需要大量時間和財務投入。許多項目因低估這些要求而失敗，尤其是在數據采集和準備方面。

確保為這些關鍵組件分配足夠的預算和時間對于任何人工智能計劃的成功都至關重要。

錯誤 8：忽視人工智能的維護和發展

設置好后就忘掉你的 AI 模型？這就像指望一次鍛煉就能永遠保持健康一樣。

人工智能模型不是靜態的；它們需要不斷更新和維護才能保持相關性。

許多組織未能為 AI 模型和數據的持續迭代做好規劃。這種疏忽可能導致模型過時，不再發揮最佳性能，這凸顯了 AI 項目中生命周期規劃的重要性。

錯誤 9：陷入供應商的炒作

相信供應商的承諾？這就像相信獨角獸一樣——神奇卻又虛幻。

供應商承諾的誘惑可能會產生誤導。進行徹底的研究并確保所選的 AI 解決方案符合特定項目需求至關重要。

避免受到行業炒作的影響，專注于真正適合您要求的解決方案。

錯誤10：過度承諾——交付不足綜合癥

指望人工智能解決你所有的問題？你還不如讓它給你煮咖啡呢。

設定切合實際的期望是關鍵。過度承諾人工智能能夠實現的目標往往會導致項目失敗。

了解人工智能的局限性并明確定義項目范圍有助于管理期望和實現預期結果。

過度承諾和交付不足是導致以往 AI 寒冬的主要問題。您想讓您的 AI 項目進入休眠狀態嗎？

小結：人工智能項目成功之路

理解和解決這些常見的陷阱對于人工智能項目的成功至關重要。

通過采用以數據為中心的方法，使項目與明確的業務目標保持一致，確保足夠的數據質量和數量，在真實場景中進行測試，規劃持續維護以及設定切合實際的期望，組織可以顯著提高人工智能項目成功的機會。

請記住，人工智能是一個強大的工具，但其有效性取決于對它的理解、實施和維護程度。