În ciuda entuziasmului din jurul tehnologiilor bazate pe inteligența artificială și a investițiilor masive, de ordinul sutelor de miliarde de dolari la nivel global, foarte puține proiecte AI ajung să aibă succes. Conform unui studiu realizat de RAND Corporation, pe baza informațiilor furnizate de 65 de ingineri și data scientists cu cel puțin 5 ani experiență în AI / machine learning, aproximativ 80% din proiectele AI eșuează, nereușind să ajungă la un produs finit și să se dezvolte sub forma unui business sustenabil.
Ce s-a descoperit e că stakeholderii au o înțelegere precară asupra funcționalităților și inovațiilor AI și deseori nu înțeleg implicațiile, riscurile și șansele de reușită a unor astfel de proiecte. În loc să aprofundeze și să adapteze tehnologiile AI la propriile modele de business, aceștia au o atitudine superficială și privesc inteligența artificială ca pe un instrument magic care se potrivește ca o mănușă pentru orice scenariu și domeniu de activitate. Ca urmare a acestui lucru, așteptările și deadline-urile sunt mai mereu nerealiste, iar produsele ajung să fie lansate cu funcționalități extrem de limitate sau complet nefuncționale. Alte motive semnalate ar mai fi lipsa datelor pe baza cărora modelele AI trebuie antrenate, lipsa infrastructurii de procesare a datelor, dar și tendința industriei de a trece foarte rapid de la o tehnologia la alta, fără a aprofunda aplicațiile și problemele cu care se confruntă utilizatorii. În plus, multe dintre proiectele AI ajung să rezolve probleme care nu eixstă, doar de dragul branding-ului AI.
Pe scurt, exagerat de mult entuziasm, resurse irosite și rezultate nesatisfăcătoare. Deși tehnologiile bazate pe inteligența artificială au potențialul de a accelera anumite procese de business, aplicațiile practice și beneficiile pentru consumatori nu sunt atât de impresionante pe cât și-ar dori corporațiile. Da, AI-ul îți poate ușura munca, dar nu poate să-ți gestioneze business-ul sau să înlocuiască complet resursele umane dintr-o organizație.
Via Techspot