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失敗する運命？ほとんどのAIプロジェクトは12か月以内に失敗し、数十億ドルが無駄になっている

新たな調査によると、AI ベースのプロジェクトの大多数 (80%) が失敗しており、これは AI 以外の技術提案の通常の失敗率の 2 倍です。による研究 ランドコーポレーション 調査によると、ビジネスリーダーの 84% が AI 技術が組織に大きな影響を与えると考えているにもかかわらず、AI 導入の準備が完全にできていると感じている組織はわずか 14% でした。プロジェクト失敗の最大の理由は、プロジェクトの意図と目的について、関係者と技術スタッフの間での理解とコミュニケーションが不足していることです。つまり、マネージャーはチームに必要な時間とリソースを与えないことが多いのです。リーダーと技術チームの両方が同じ目標を持っていることを確認することが重要です。マグパイ症候群AI モデルを十分にトレーニングするために必要なデータがないことも、新しいプロジェクトのもう 1 つの問題でした。データ ガバナンスとモデルの展開をサポートするインフラストラクチャへの投資が不足しているため、AI プロジェクトにかかる時間は長くなり、効果も低下していました。これは先ほどの レノボによる調査これにより、モデルのトレーニングに必要な計算能力とデータ リソースに関する懸念が明らかになりました。新しいプロジェクトがしばしば直面するもう 1 つの困難は、ユーザーの実際の問題を解決することに焦点を当てるのではなく、最新の輝かしい新技術を利用することに熱心になりすぎることです。新しい技術を試してみることは開発の推進に役立ちますが、最適なときではなく、使用することを目的として使用されることが多すぎます。研究者は、成功するプロジェクトは AI の最新の進歩を追いかけることに気を取られるのではなく、解決すべき問題に焦点を当てていると説明しています。最後に、おそらく意外ではないが、レポートでは AI 自体の能力を過大評価する傾向があることがわかった。投資は 2013 年以降 18 倍に増加しているが、すべてのタスクを自動化できる万能薬ではなく、この技術には依然として大きな制限がある。モデルの能力を理解することが成功の鍵となる。TechRadar Pro ニュースレターに登録して、ビジネスの成功に必要なすべてのトップニュース、意見、特集、ガイダンスを入手しましょう。さまざまな業界で AI の使用を求める大きな圧力がある中、企業は…