人工智能對人類生活和市場的影響非同尋常。據世界經濟統計，到2030年，人工智能可貢獻約15.7萬億美元。如果我們計算這個前景，那就是幾個公司的合并經濟。

我們都曾多次目睹人工智能應該被每個人所采用。這是真的;沒有人否認這一點——盡管沒有人談論人工智能領域失敗的項目。

當一些商業領袖考慮通過將人工智能執行到他們現有的技術堆棧中或將其用于下面令人鼓舞的項目時，他們不斷地讓自己失敗，而不是實現他們計劃的目的。另一項在2020年進行的研究顯示，大約28%的人工智能項目無法進行。

專家們認為，企業人工智能失敗的原因在于企業自身缺乏有效的人工智能策略。形成一個蓬勃發展的人工智能戰略需要精心準備，建立明確的目標，成長一個強大的管理團隊。

也就是說，如果我們部署人工智能系統，就意味著商業的數字化轉型。在機器學習中，它可能會增加你的商業運作——但在人工智能中，它并不總是發生。

以下是可以預測人工智能項目失敗的最常見錯誤和誤判：

1. 失敗算法的改進

人工智能算法的發展可能會出現一些問題。這種類型的系統受到它的生產者的影響，因為它的創造需要它對人類進行同樣的操作。這是經常發生的問題的重點。開發人員的工作可能會注意到人工智能。

失敗背后的另一個原因是，開發人員可能需要通過排除一些數據刪除過程和添加一本手冊來分析程序。它會把數據弄亂，得出錯誤的結論。另一方面，對于所需的目的來說，該算法可能過于具有挑戰性。

2. 數據策略不足

獲取人工智能項目的最大問題之一是缺乏數據策略。在開始成形之前形成一個可靠的數據策略是至關重要的。您需要指出您擁有哪些數據，制定策略如何將來自不同資源的所有數據放在一起，估計需要多少數據，最后計劃如何提取和修改數據。

一些組織要么開始時沒有項目，要么完全沒有開始人工智能項目，因為他們覺得他們沒有足夠的數據，或者數據不充分。但是，阻礙人工智能發展的最重要的數據障礙是，在啟動人工智能項目之前，沒有形成一個團隊范圍的數據系統。一個有效的人工智能數據計劃必須包含你所有的數據問題，并提供一個積極的方式，以獲得最佳的數據潛力的實踐和試驗你的設計。

3. 投資不足

人工智能和機器學習是現代先進技術;最新技術需要基金來開發。由于開發和生產人工智能項目的巨大成本，一些公司不愿意投資于所需的團隊和軟件，以提供有前途的人工智能。這影響了你讓數據科學家完成第一部分的工作。

即使企業中有了新的自動機器設備，也經常需要有數據科學家來維護和驗證由這些自動化方法生成的模型，因為大量數據不能為模型的運行提供證據。在提供數據和使用模式時，還需要額外的軟件和人員來源。

4. 不合適的數據科學家

要經營任何企業，你都需要一個在這一領域的專家，他能處理和管理一切。然而，一些從事數據分析工作的人在參加了一個在線課程后，給自己起了一個數據科學家的名字。事實是，熟練的數據科學家需要管理大多數機器學習和人工智能項目。缺乏經驗的數據科學家經常指出無效的開始，看起來不錯的小設計，以及大量的時間消耗。

不過，考慮到當前的經濟形勢，聘用數據科學家并非易事。這些熟練的資源是有限的，而且非常昂貴。而數據科學是一項復雜的工作，需要多年的統計、數學和編程技能才能成為專家。

5. 不足以部署規則

在最長的一段時間里，模型沒有擴展的原因是為了支持。這種切換可能包括錯誤，需要在部署之前有效地重新測試和檢查模型。這種方法可能需要時間，而且當模式可用于創建時，它可能是不合適的。

6. 項目太復雜

企業知道，人工智能項目在時間和資源方面相當昂貴。人工智能的價值形成了一種趨勢，即專注于雄心勃勃的項目，這些項目最終將改變業務并帶來巨大的投資回報。最終，涉及人工智能的公司需要最大的投入。

結語

擁有人工智能是很好的，但是如果用一個合適的策略來部署人工智能的話，它將是一個巨大的失敗。記住上述因素，減少失敗的人工智能項目的數量。