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AI 行業(yè)風(fēng)光背后:80% 項目會失敗,5 大原因?qū)е?/h1>
2024/8/30 9:19:11 來源:IT之家 作者:故淵 責(zé)編:故淵

IT之家 8 月 30 日消息,RAND Corporation 公司發(fā)布最新報告,表示在 AI 行業(yè)風(fēng)光的背后,80% 的 AI 項目會失敗,導(dǎo)致數(shù)十億美元資金打水漂。

報告簡介

RAND Corporation 是位于美國的一家非營利性全球政策智庫、研究機構(gòu)和公共部門咨詢公司,而這份報告由多位 AI 領(lǐng)域的科學(xué)家和工程師聯(lián)合撰寫。

導(dǎo)致 AI 項目失敗的五大原因

該機構(gòu)采訪了 65 位在工業(yè)界或?qū)W術(shù)界擁有至少五年構(gòu)建 AI / ML 模型經(jīng)驗的數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師,找出了人工智能項目失敗的五大根本原因,IT之家附上五大原因如下:

  • 投資錯位:行業(yè)利益相關(guān)者往往對 AI 有誤解,或者交流溝通不暢,并不清楚能用 AI 能解決什么問題。

  • 缺乏足夠數(shù)據(jù):企業(yè)缺乏必要的數(shù)據(jù)來充分訓(xùn)練有效的人工智能模型。

  • 盲目追新:人工智能項目之所以失敗,是因為組織更注重使用最新、最先進(jìn)的技術(shù),而不是為其目標(biāo)用戶解決實際問題。

  • 缺乏算力:企業(yè)可能沒有足夠的基礎(chǔ)設(shè)施來管理數(shù)據(jù)和部署已完成的人工智能模型,這增加了項目失敗的可能性。

  • AI 瓶頸:或者說是 AI 產(chǎn)品定位,用于解決現(xiàn)階段 AI 技術(shù)難以解決的問題,目標(biāo)太遠(yuǎn)導(dǎo)致無法實現(xiàn)。

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