令人震驚的事實(shí)：70-80％的人工智能項(xiàng)目都失敗了！

盡管人工智能 (AI) 及其徹底改變行業(yè)的潛力備受關(guān)注，但令人驚訝的是，70-80% 的 AI 項(xiàng)目都失敗了——這真是一個(gè)現(xiàn)實(shí)的考驗(yàn)！

為什么這么多充滿希望和潛力的人工智能計(jì)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(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)的方法卻出奇的簡(jiǎn)單。

錯(cuò)誤 1：人工智能不是應(yīng)用程序開發(fā)或編碼

認(rèn)為 AI 項(xiàng)目就像典型的編程工作嗎？再想想——這是一場(chǎng)數(shù)據(jù)游戲，而不是代碼盛宴。

AI 項(xiàng)目與傳統(tǒng)應(yīng)用開發(fā)有著根本區(qū)別。AI 的核心不在于復(fù)雜的編碼，而在于驅(qū)動(dòng)它的數(shù)據(jù)。

這一區(qū)別至關(guān)重要。

雖然傳統(tǒng)的應(yīng)用程序開發(fā)可以遵循敏捷等既定方法，但人工智能項(xiàng)目需要以數(shù)據(jù)為中心的方法。這意味著優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)收集、處理和理解，而不是單純的代碼開發(fā)。

忽視這一點(diǎn)可能會(huì)導(dǎo)致人工智能項(xiàng)目在技術(shù)上可行但在實(shí)踐上無效。

錯(cuò)誤 2：投資回報(bào)率（ROI）不一致——你的真正目標(biāo)是什么

在沒有目標(biāo)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(jià)高昂。

一個(gè)常見的陷阱是未能將項(xiàng)目與切實(shí)的業(yè)務(wù)目標(biāo)保持一致。在開始 AI 之旅之前，請(qǐng)先問自己：我們?cè)噲D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(xiàng)目經(jīng)常因目標(biāo)不明確或?qū)ν顿Y回報(bào) (ROI) 的預(yù)期不一致而失敗。從一開始就明確定義問題和預(yù)期收益可以大大增加成功的機(jī)會(huì)。

錯(cuò)誤 3：數(shù)據(jù)量——人工智能的命脈

你的人工智能缺乏數(shù)據(jù)？這就像期望植物在沙漠中生長(zhǎng)一樣。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 系統(tǒng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。這些數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量至關(guān)重要。項(xiàng)目經(jīng)常因數(shù)據(jù)不足而受阻，這會(huì)妨礙系統(tǒng)學(xué)習(xí)和做出準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的能力。

無論是監(jiān)督學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還是決策樹，優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的數(shù)量都會(huì)直接影響人工智能解決方案的有效性。

錯(cuò)誤 4：數(shù)據(jù)質(zhì)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(shù)據(jù)？當(dāng)它說出垃圾話時(shí)，不要感到驚訝。

“垃圾進(jìn)，垃圾出”這句格言在人工智能領(lǐng)域尤其適用。人工智能項(xiàng)目的成功在很大程度上取決于輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量。這意味著投入時(shí)間進(jìn)行數(shù)據(jù)清理、轉(zhuǎn)換和準(zhǔn)備是不可或缺的。

數(shù)據(jù)質(zhì)量差會(huì)導(dǎo)致模型有缺陷和輸出不可靠，從而使人工智能系統(tǒng)無效。

錯(cuò)誤 5：概念證明或混淆證明

在實(shí)驗(yàn)室中運(yùn)行人工智能一帆風(fēng)順，但現(xiàn)實(shí)世界卻充滿驚濤駭浪。

概念驗(yàn)證 (POC) 項(xiàng)目通常無法轉(zhuǎn)化為成功的實(shí)際應(yīng)用。POC 的受控環(huán)境可以掩蓋數(shù)據(jù)變化和系統(tǒng)集成問題等實(shí)際挑戰(zhàn)。

在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中測(cè)試人工智能解決方案對(duì)于了解其實(shí)際可行性和有效性至關(guān)重要。

錯(cuò)誤 6：訓(xùn)練數(shù)據(jù)與真實(shí)世界數(shù)據(jù)——巨大的鴻溝

在幻想世界中訓(xùn)練你的人工智能？做好準(zhǔn)備接受現(xiàn)實(shí)吧。

人工智能項(xiàng)目中的一個(gè)常見錯(cuò)誤是假設(shè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)能夠反映真實(shí)世界的情況。這種偏差可能會(huì)導(dǎo)致模型在測(cè)試中表現(xiàn)良好，但在實(shí)際應(yīng)用中卻失敗。

評(píng)估并調(diào)整人工智能模型與實(shí)際運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)和條件至關(guān)重要。

錯(cuò)誤 7：低估資源——看不見的冰山

認(rèn)為人工智能是一個(gè)低資源項(xiàng)目？這就像期望宇宙飛船使用 AA 電池運(yùn)行一樣。

人工智能項(xiàng)目需要大量資源，通常需要大量時(shí)間和財(cái)務(wù)投入。許多項(xiàng)目因低估這些要求而失敗，尤其是在數(shù)據(jù)采集和準(zhǔn)備方面。

確保為這些關(guān)鍵組件分配足夠的預(yù)算和時(shí)間對(duì)于任何人工智能計(jì)劃的成功都至關(guān)重要。

錯(cuò)誤 8：忽視人工智能的維護(hù)和發(fā)展

設(shè)置好后就忘掉你的 AI 模型？這就像指望一次鍛煉就能永遠(yuǎn)保持健康一樣。

人工智能模型不是靜態(tài)的；它們需要不斷更新和維護(hù)才能保持相關(guān)性。

許多組織未能為 AI 模型和數(shù)據(jù)的持續(xù)迭代做好規(guī)劃。這種疏忽可能導(dǎo)致模型過時(shí)，不再發(fā)揮最佳性能，這凸顯了 AI 項(xiàng)目中生命周期規(guī)劃的重要性。

錯(cuò)誤 9：陷入供應(yīng)商的炒作

相信供應(yīng)商的承諾？這就像相信獨(dú)角獸一樣——神奇卻又虛幻。

供應(yīng)商承諾的誘惑可能會(huì)產(chǎn)生誤導(dǎo)。進(jìn)行徹底的研究并確保所選的 AI 解決方案符合特定項(xiàng)目需求至關(guān)重要。

避免受到行業(yè)炒作的影響，專注于真正適合您要求的解決方案。

錯(cuò)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(shè)定切合實(shí)際的期望是關(guān)鍵。過度承諾人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)的目標(biāo)往往會(huì)導(dǎo)致項(xiàng)目失敗。

了解人工智能的局限性并明確定義項(xiàng)目范圍有助于管理期望和實(shí)現(xiàn)預(yù)期結(jié)果。

過度承諾和交付不足是導(dǎo)致以往 AI 寒冬的主要問題。您想讓您的 AI 項(xiàng)目進(jìn)入休眠狀態(tài)嗎？

小結(jié)：人工智能項(xiàng)目成功之路

理解和解決這些常見的陷阱對(duì)于人工智能項(xiàng)目的成功至關(guān)重要。

通過采用以數(shù)據(jù)為中心的方法，使項(xiàng)目與明確的業(yè)務(wù)目標(biāo)保持一致，確保足夠的數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)量，在真實(shí)場(chǎng)景中進(jìn)行測(cè)試，規(guī)劃持續(xù)維護(hù)以及設(shè)定切合實(shí)際的期望，組織可以顯著提高人工智能項(xiàng)目成功的機(jī)會(huì)。

請(qǐng)記住，人工智能是一個(gè)強(qiáng)大的工具，但其有效性取決于對(duì)它的理解、實(shí)施和維護(hù)程度。