AI 项目失败五大解析
AI项目中近八成将失败，数十亿美元资金打水漂
近日，一家名为RAND Corporation的非营利性全球政策智库、研究机构和公共部门咨询公司发布了一份关于AI项目的最新报告。报告显示，尽管AI领域表面上繁荣发展，但实际上有高达80%的AI项目将以失败告终，这将导致数十亿美元的资金浪费。
RAND Corporation的研究团队通过对65位在工业界或学术界具有五年或以上AI/ML模型构建经验的科学家和工程师进行访谈，揭示了导致AI项目失败的五大主要原因。以下是报告中的五大原因：
1. 投资错位：许多行业利益相关者对AI存在误解，或者交流沟通不畅，不了解AI可以有效地解决哪些问题。
2. 缺乏足够的数据：企业在构建人工智能模型时，往往缺乏必要的数据支持。
3. 盲目追求新技术：部分企业过于关注采用最新的技术，而忽视了解决实际问题的需求。
4. 缺乏基础设施：一些企业可能由于基础设施不足，无法有效管理和部署已完成的人工智能模型，从而增加项目失败的风险。
5. AI瓶颈：即AI产品的定位不准确，试图解决当前AI技术难以攻克的问题，目标过于远大而导致无法实现。
总之，虽然AI领域的发展前景广阔，但也应警惕潜在的风险。企业和投资者需要深入了解AI技术的实际应用场景，以确保项目的成功实施，避免资金的损失。
