Дослідження розкрило п’ять причин невдачі більшості ШІ-проектів

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.