Штучний інтелект (ШІ) є одним із провідних трендів у технологічній індустрії, але близько 80 відсотків проєктів у цій сфері зазнають невдачі, попри витрачені мільярди доларів на фінансування. Однією з причин цих невдач є те, що засновники компаній часто не розуміють, яку конкретну проблему має вирішити ШІ. Вони зосереджуються на демонстрації технології, не приділяючи достатньо уваги створенню реальної цінності для користувачів.
Інша причина провалу ШІ-проєктів полягає у браку якісних даних для навчання моделей. Недостатній обсяг даних може призвести до спотворення результатів, що, у свою чергу, знижує привабливість платформи для користувачів. Крім того, відсутність належної інфраструктури також може сприяти невдачі проєкту. Засновники компаній часто надто зосереджуються на показових перевагах своєї технології перед конкурентами, замість того щоб створювати цінність для користувачів.
Корпорація RAND запропонувала кілька шляхів зниження ризику невдач у ШІ-проєктах. Одним із ключових рішень є інвестування в інфраструктуру, що може прискорити процес навчання моделей і забезпечити доступ до якісних даних для подальшого навчання. Також засновники компаній мають усвідомлювати, що ШІ не є універсальним рішенням і має свої обмеження.
Оперативна пам'ять смартфона – це, можна сказати, місток між внутрішнім сховищем і процесором, вона допомагає…
Нещодавно видання Bloomberg поділилося інформацією про те, що Apple розробляє власний чіп Wi-Fi і Bluetooth,…
Авторитетний інсайдер і журналіст Bloomberg Марк Гурман поділився інформацією про те, що Apple працює над…
Google запропонувала змінити свою комерційну політику в бік "пом'якшення", щоб відійти від статусу монополіста, оскільки…
Якщо мій телефон раптом зникне, я буду діяти максимально швидко, щоб повернути його і захистити…
Нещодавно зарубіжні ЗМІ порушили питання про темп і ефективність розробки наступної моделі штучного інтелекту OpenAI,…