ახალმა კვლევამ აჩვენა, რომ ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული პროექტების უმეტესობა (80%) მარცხს განიცდის. ეს კი ორჯერ მეტია არა-AI ტექნოლოგიური გადაწყვეტების მარცხის ჩვეულე მაჩვენებელზე. Rand Corporation-ის მიერ ჩატარებულმა კვლევამ აჩვენა, რომ ორგანიზაციების მხოლოდ 14% აცხადებდა სრულ მზაობას ხელოვნური ინტელექტის დასანერგად, მიუხედავად იმისა, რომ ბიზნეს ლიდერების 84%-ს სჯერათ ამ ტექნოლოგიის მნიშვნელოვანი გავლენის ორგანიზაციულ წინსვლაზე.
პროექტის წარუმატებლობის მთავარ მიზეზად დასახელდა დაინტერესებულ მხარეებსა და ტექნიკურ პერსონალს შორის პროექტის მიზნისა და დანიშნულების შესახებ კომუნიკაციის ნაკლებობა. ეს ნიშნავს, რომ მენეჯერები ხშირად არ აძლევენ გუნდებს საჭირო დროსა და რესურსებს. ამავდროულად, მნიშვნელოვანია, რომ ლიდერებსა და ტექნიკურ გუნდებს ჰქონდეთ ერთი და იგივე მიზნები.
ახალი პროექტებისთვის კიდევ ერთი პრობლემა იყო საჭირო მონაცემების ნაკლებობა ხელოვნური ინტელექტის მოდელის ადეკვატურად გასაწვრთნელად – მონაცემთა მართვისა და მოდელის დანერგვის მხარდამჭერ ინფრასტრუქტურაში არასაკმარისი ინვესტირება ნიშნავს, რომ ხელოვნური ინტელექტის პროექტები უფრო დიდ დროს საჭიროებენ და ნაკლებად ეფექტურები არიან.
განვიხილოთ Lenovo-ს მიერ ჩატარებული ძველი კვლევა, რომელმაც გამოავლინა, რამდენად დიდი გამოთვლითი სიმძლავრე და მონაცემთა რესურსია საჭირო AI მოდელების გასაწვრთნელად.
კიდევ ერთი სირთულე, რომელსაც ახალი პროექტები ხშირად აწყდებიან, იყო ახალი ბრჭყვიალა ტექნოლოგიების გამოყენებისკენ გადაჭარბებული მისწრაფება და არა მომხმარებლებისთვის რეალური პრობლემების გადაჭრაზე ფუკოსურება. ახალი ტექნოლოგიებით ექსპერიმენტირება ხელს უწყობს განვითარებას, მაგრამ ხშირად გამოიყენება არასათანადოდ. მკვლევრები ხსნიან, რომ წარმატებული პროექტები არ იფანტებიან ხელოვნური ინტელექტის უახლესი მიღწევების დევნაში, არამედ ფოკუსირდებიან გადასაჭრელ პრობლემაზე.
ბოლოს, და ალბათ არც გასაკვირია, რეპორტმა გამოავლინა საკუთრივ ხელოვნური ინტელექტის შესაძლებლობების გადაჭარბებული შეფასების ტენდენციაც. მიუხედავად იმისა, რომ 2013 წლიდან ინვესტიციები ამ კუთხით 18-ჯერ გაიზარდა, ეს არ არის ყველა დავალების ავტომატიზაციის უნივერსალური გამოსავალი და ტექნოლოგიას კვლავ მნიშვნელოვანი შეზღუდვები აქვს. მოდელების შესაძლებლობების გაგება წარმატებისთვის გადამწყვეტი ფაქტორია.
სხვადასხვა ინდუსტრიაში ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების ასეთი სისწრაფის პირობებში, ბიზნესებმა უნდა გაითვალისწინონ, რომ ხელოვნური ინტელექტი არის ინვესტიცია, როგორც ნებისმიერი სხვა და ახლავს სერიოზული რისკები, თუ ის სრულად არ არის გაგებული ან სათანადოდ მართული.
წყარო: techradar
