Хотя в проекты ИИ уже вложены миллиарды, зачастую с потрясающими результатами, правда заключается в том, что у ИИ-проектов высокий процент неудач.
Консультационная фирма Gartner установила (см. https://www.idgconnect.com/article/3583467/gartner-accelerating-ai-deployments-paths-of-least-resistance.html ) что лишь примерно половина компаний, инвестировавших в ИИ, сможет когда-либо довести их до промышленной эксплуатации, и что терпят неудачу 85% проектов.
Согласно результатам, полученным компанией Dimensional Research ( https://www.businesswire.com/news/home/20190523005183/en/Survey-96-of-Enterprises-Encounter-Training-Data-Quality-and-Labeling-Challenges-in-Machine-Learning-Projects ), 96% проектов машинного обучения (Machine Learning, ML) страдает от проблем с качеством данных.
В исследовании фирмы IDC изучалась успешность новых ИИ-проектов компаний, у которых уже есть по крайней мере один ИИ-проект, доведенный до промышленной эксплуатации, - и процент успеха оказался на удивление низким.
Вице-президент группы Everest Group Анил Виджаян (Anil Vijayan, https://www.linkedin.com/in/anil-vijayan-95445422/ ) считает, что «на данный момент у многих предприятий имеются завышенные ожидания в отношении ИИ-решений. Из-за этого часто может возникнуть несоответствие между те, что ожидается, и тем, что достижимо» (см. https://enterprisersproject.com/article/2020/3/why-ai-projects-fail-8-reasons ).
Отчасти проблема заключается в том, что ИИ-проекты не были в достаточной степени ориентированы на удовлетворение реальных деловых потребностей. Директор компании Pace Harmon Жан-Поль Баритуго (Jean Paul Baritugo, https://www.linkedin.com/in/jean-paul-baritugo-b30a8ab/ ) полагает, что «ИИ-проекты, развернутые для решения проблем, которые не соответствуют потребностям и целям деловой деятельности, или же решают далеко не самые актуальные деловые вопросы, делают воздействие ИИ менее заметным и влияют на степень его внедрения. Вместо этого ИТ-лидерам следует выявлять значимые деловые проблемы, которые имеют значительный позитивный потенциал и подкрепляются значительным объёмом данных» ( https://enterprisersproject.com/article/2020/3/why-ai-projects-fail-8-reasons ).
Вице-президент фирмы IDC Риту Джиоти (Ritu Jyoti, https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=PRF004814 ) отметила, что «для многих организаций быстрое развитие процессов цифровой трансформации вытолкнуло искусственный интеллект в число первостепенных пунктов корпоративной повестки дня. Однако по мере того, как ИИ становится все более широко распространённым, организациям, чтобы процветать в цифровую эпоху, необходимо иметь эффективную ИИ-стратегию, согласованную с целями деловой деятельности и с инновационными бизнес-моделями» (см. https://venturebeat.com/2019/07/08/idc-for-1-in-4-companies-half-of-all-ai-projects-fail/ ).
Дик Вейсингер (Dick Weisinger)
Источник: блог компании Formtek
https://formtek.com/blog/ai-projects-for-best-results-align-ai-strategy-with-business-goals/
Комментариев нет:
Отправить комментарий