为什么高达85％的人工智能项目都失败了？

时代在进步，科技在发展，人工智能这项先进技术已经渗透到了人力资源、供应链、多层次营销等各个领域。

人工智能的利与弊：

下面这一图标比较了人工智能的利弊：

下文是小编看了Krunal Vyas(iQlance Solutions Pvt的IT顾问)的一篇文章Why 85% of the Artificial Intelligence Projects Fail?整理出了为什么如此之多的人工智能项目失败的原因：

风险和混乱是人工智能项目失败的常见因素和主要因素。由于员工已经熟悉工作流程，要替换现有流程是一个非常困难的决定。 资金、培训和时间的投入是公司难以承担的巨大风险。

即使在选择人工智能之后，由于缺乏相应的数据，问题仍然没有得到解决。算法不能正确处理数据。因此，团队就浪费了大量和资源。

此外，人工智能不是一个单一的过程或技术。如果预算不够，那么在缺少人工智能专家的情况下，客户就不会对你公司的人工智能服务感兴趣。这些都是大多数移动应用开发公司人工智能失败的常见原因。

人工智能是一个能够规划、学习、推理、解决问题、知识表示、感知、运动和操作的系统。在某种程度上，人工智能可能具有社会智力和创造力。今天，人工智能能够推荐购买的商品、娱乐用户、发现信用卡上的欺诈行为，甚至能够识别图片中的面孔。

到目前为止，人工智能被分为两类——狭义人工智能和普通人工智能。狭义人工智能方面，比如苹果的Siri、微软的Cortana；而一般人工智能则类似于《终结者》中的SKYNET(后者尚未成为现实)。在未来几年里，也许可以通过人工智能编写文章、驾驶汽车，甚至可以达到做手术的程度。

目前，人工智能在各种项目中取得了巨大的成功。某些数据咨询公司还将人工智能纳入其项目，以帮助广告和媒体机构进一步开展活动。然而，并非所有使用人工智能的公司都取得了成功，这是一个公认的事实。

高达85% 的公司都失败了。根据一些调查结果，人工智能发展的障碍主要来自高级管理层的抵制，以及对人工智能缺乏认识和了解。管理层首先要求高投资回报，这是一个的巨大障碍。因此，那些看起来很有希望的项目有时候会落空。

来自 dimensional Research 的一份报告指出，10个人工智能项目中就有8个失败了，而96% 的项目在数据质量、数据标签和建立模型信心方面遇到了问题。

另一个失败案例是，Facebook、亚马逊、微软和 Adobe 的代表都选择使用名为神经机器翻译（NMT）的人工智能，因为它能够非常迅速地将72种语言的内容本地化。然而，这项技术(还有这个工具)仅被23% 的人使用。

这些项目失败的一些原因可能是:

1. 行家
2. 沟通失败
3. 还未开始就已失败
4. 缺少数据专家
5. 内部人才 / 软件
6. 害怕失业
7. 简单开始

行家

当提到人工智能项目的实施时，首先会有行家在周围扰乱，比如“让我们继续(不同项目的名称)”。它的成本也低得多。” 问题不在于项目的类型，而在于项目最能吸引投资回报率(ROI)。那该怎么办？确保您的第一个基于AI的项目面向业务，实现KPI，并与组织的愿景和使命声明保持一致。相信这样一个项目的成功对你和企业来说意义重大。

沟通障碍

当你是一个数据科学家，并且正在使用技术术语与管理层沟通，就会出现沟通障碍。管理层根本无暇管你如何进行项目，因为他们已经有很多事情需要处理了。不要教他们人工智能，只需要告诉他们如何发展公司。此外，公司的优先级必须与你的项目一致。他们会很高兴听到你的建议，然后给你一个机会。

还未开始就已失败

一些你可能不想做的事情，但是它可以发挥极大的作用。想象一下，你在项目上投入了大量资金，但是客户告诉你，这些规范并不是他想要的。那么，你就死定了。所以，在真正开始项目之前，做好充分准备，比如准备一些演示和报告，展示给客户，并引导客户同意他所看到的内容。即使客户不同意，你也不会遭受任何损失。知道了客户的需求后，你就可以从客户规范开始了。

缺乏数据专家

组织通常倾向于给那些应届毕业生或者没有工作经验的新手一个机会。原因很简单——节省开支。而这就是大的错误。以节约成本为名义，聘用职场新手，实际上公司是在浪费资源。届时，项目没有完成，他们就会想出一个又一个的借口来推脱自己的责任。组织需要的是一个经验丰富的员工，来开发人工智能项目，并将其推送给客户。

内部人才 / 软件

培养内部人才是一个不错的选择，但是如果公司每次都使用同样的人才，他们如何确保内部人才拥有最新的知识。公司是否具备内部人才？如果没有，公司需要聘用海外开发人员。

害怕失业

虽然人工智能可以给组织带来巨大的变化和利润，但对于那些不知道的人来说，人工智能能够做到我们今天人类所做的事情。从执行物理任务到做出逻辑决策，人工智能可以处理所有的事情。这在其最后阶段可能对执行该计划的组织的雇员构成威胁。因此，可能会有人阻碍人工智能的实现，否则他们就会失去工作。

简单开始

在没有试试简单规则之前，你的人工智能将不具有任何价值。人们说复杂的项目会成功，但是过于复杂的项目会消耗很多时间。因此，项目应该以一种简单的方式开始。

#总结

如何避免人工智能项目失败，你需要做到：

1. 确保人工智能项目面向业务，实现KPI，并与组织的愿景和使命一致。

2. 向管理层阐述公司发展方向，并与公司优先事项保持一致。

3. 项目开始之前做足准备，了解客户需求，从客户规范开始。

4. 尽量避免为节省成本使用新手，要招用经验丰富的员工。

5. 定期培训员工，更新专业知识，必要时考虑聘用海外开发人员。

6. 开发人工智能项目初始阶段，要以简单为原则。

7. 确保数据库的完整性和准确性。

8. 不断补充数据库，尽量找出可能会出现的人和突发情况及其解决方案。

9. 确保算法的正确性，聘用适合的算法开发者。

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