令人震惊的事实：70-80％的人工智能项目都失败了！

尽管人工智能 (AI) 及其彻底改变行业的潜力备受关注，但令人惊讶的是，70-80% 的 AI 项目都失败了——这真是一个现实的考验！

为什么这么多充满希望和潜力的人工智能计划最终都以失败告终？这些失败的原因有很多，这并不奇怪，但应对这些挑战的方法却出奇的简单。

错误 1：人工智能不是应用程序开发或编码

认为 AI 项目就像典型的编程工作吗？再想想——这是一场数据游戏，而不是代码盛宴。

AI 项目与传统应用开发有着根本区别。AI 的核心不在于复杂的编码，而在于驱动它的数据。

这一区别至关重要。

虽然传统的应用程序开发可以遵循敏捷等既定方法，但人工智能项目需要以数据为中心的方法。这意味着优先考虑数据收集、处理和理解，而不是单纯的代码开发。

忽视这一点可能会导致人工智能项目在技术上可行但在实践上无效。

错误 2：投资回报率（ROI）不一致——你的真正目标是什么

在没有目标的情况下踏上人工智能之旅就像没有地图的公路旅行一样——毫无头绪且代价高昂。

一个常见的陷阱是未能将项目与切实的业务目标保持一致。在开始 AI 之旅之前，请先问自己：我们试图解决的具体问题是什么？

AI能否提供具有成本效益的解决方案？

项目经常因目标不明确或对投资回报 (ROI) 的预期不一致而失败。从一开始就明确定义问题和预期收益可以大大增加成功的机会。

错误 3：数据量——人工智能的命脉

你的人工智能缺乏数据？这就像期望植物在沙漠中生长一样。

人工智能和机器学习 (ML) 系统从数据中学习。这些数据的质量和数量至关重要。项目经常因数据不足而受阻，这会妨碍系统学习和做出准确预测的能力。

无论是监督学习、神经网络还是决策树，优质数据的数量都会直接影响人工智能解决方案的有效性。

错误 4：数据质量——输入的是垃圾，输出的也是垃圾

给你的人工智能输入垃圾数据？当它说出垃圾话时，不要感到惊讶。

“垃圾进，垃圾出”这句格言在人工智能领域尤其适用。人工智能项目的成功在很大程度上取决于输入数据的质量。这意味着投入时间进行数据清理、转换和准备是不可或缺的。

数据质量差会导致模型有缺陷和输出不可靠，从而使人工智能系统无效。

错误 5：概念证明或混淆证明

在实验室中运行人工智能一帆风顺，但现实世界却充满惊涛骇浪。

概念验证 (POC) 项目通常无法转化为成功的实际应用。POC 的受控环境可以掩盖数据变化和系统集成问题等实际挑战。

在现实场景中测试人工智能解决方案对于了解其实际可行性和有效性至关重要。

错误 6：训练数据与真实世界数据——巨大的鸿沟

在幻想世界中训练你的人工智能？做好准备接受现实吧。

人工智能项目中的一个常见错误是假设训练数据能够反映真实世界的情况。这种偏差可能会导致模型在测试中表现良好，但在实际应用中却失败。

评估并调整人工智能模型与实际运营数据和条件至关重要。

错误 7：低估资源——看不见的冰山

认为人工智能是一个低资源项目？这就像期望宇宙飞船使用 AA 电池运行一样。

人工智能项目需要大量资源，通常需要大量时间和财务投入。许多项目因低估这些要求而失败，尤其是在数据采集和准备方面。

确保为这些关键组件分配足够的预算和时间对于任何人工智能计划的成功都至关重要。

错误 8：忽视人工智能的维护和发展

设置好后就忘掉你的 AI 模型？这就像指望一次锻炼就能永远保持健康一样。

人工智能模型不是静态的；它们需要不断更新和维护才能保持相关性。

许多组织未能为 AI 模型和数据的持续迭代做好规划。这种疏忽可能导致模型过时，不再发挥最佳性能，这凸显了 AI 项目中生命周期规划的重要性。

错误 9：陷入供应商的炒作

相信供应商的承诺？这就像相信独角兽一样——神奇却又虚幻。

供应商承诺的诱惑可能会产生误导。进行彻底的研究并确保所选的 AI 解决方案符合特定项目需求至关重要。

避免受到行业炒作的影响，专注于真正适合您要求的解决方案。

错误10：过度承诺——交付不足综合症

指望人工智能解决你所有的问题？你还不如让它给你煮咖啡呢。

设定切合实际的期望是关键。过度承诺人工智能能够实现的目标往往会导致项目失败。

了解人工智能的局限性并明确定义项目范围有助于管理期望和实现预期结果。

过度承诺和交付不足是导致以往 AI 寒冬的主要问题。您想让您的 AI 项目进入休眠状态吗？

小结：人工智能项目成功之路

理解和解决这些常见的陷阱对于人工智能项目的成功至关重要。

通过采用以数据为中心的方法，使项目与明确的业务目标保持一致，确保足够的数据质量和数量，在真实场景中进行测试，规划持续维护以及设定切合实际的期望，组织可以显著提高人工智能项目成功的机会。

请记住，人工智能是一个强大的工具，但其有效性取决于对它的理解、实施和维护程度。