AI 行业风光背后：80% 项目会失败，5 大原因导致

RAND Corporation 公司发布最新报告，表示在 AI 行业风光的背后，80% 的 AI项目会失败，导致数十亿美元资金打水漂。

报告简介

RAND Corporation 是位于美国的一家非营利性全球政策智库、研究机构和公共部门咨询公司，而这份报告由多位 AI 领域的科学家和工程师联合撰写。

导致 AI 项目失败的五大原因

该机构采访了 65 位在工业界或学术界拥有至少五年构建 AI / ML 模型经验的数据科学家和工程师，找出了人工智能项目失败的五大根本原因，附上五大原因如下：

• 投资错位：行业利益相关者往往对 AI 有误解，或者交流沟通不畅，并不清楚能用 AI 能解决什么问题。
• 缺乏足够数据：企业缺乏必要的数据来充分训练有效的人工智能模型。
• 盲目追新：人工智能项目之所以失败，是因为组织更注重使用最新、最先进的技术，而不是为其目标用户解决实际问题。
• 缺乏算力：企业可能没有足够的基础设施来管理数据和部署已完成的人工智能模型，这增加了项目失败的可能性。
• AI 瓶颈：或者说是 AI 产品定位，用于解决现阶段 AI 技术难以解决的问题，目标太远导致无法实现。