12 найбільших помилок ШІ, яких вам слід уникати

Переваги штучного інтелекту незаперечні, але також ризики помилитися.

У цій публікації ви дізнаєтеся про 12 найбільших помилок штучного інтелекту, які допускають організацію, і дізнаєтеся про практичні способи уникнути цих розширених помилок, щоб ви могли ефективно використовувати потужність ШІ.

1. Не йти «в-абанк» на ШІ

ШІ — це найпотужніша технологія, до якої люди коли-небудь мали доступ, і тепер кожна організація може використовувати її з користю та створювати цінність для клієнтів.

Щоб повністю реалізувати потенціал ШІ, організація повинна взяти на себе зобов'язання щодо його впровадження та інтеграції. Дуже важливо інвестувати у відповідну інфраструктуру, персонал і навчання, щоб забезпечити успішне впровадження ШІ та уникнути половинчастих спроб, які можуть привести до марної витрати ресурсів і оптимальних результатів.

2. Відсутність чітких бізнес-цілей

Однією з найбільших помилок компаній є те, що вони намагаються впроваджувати рішення штучного інтелекту, не маючи на увазі чітких бізнес-цілей. Це можна отримати до багатьох витрат часу та ресурсів, з невеликим або зовсім відсутнім поверненням інвестицій (ROI).

Якщо ви збираєтеся запроваджувати ініціативи зі штучного інтелекту у своєму бізнесі, перш ніж розпочати, обов’язково встановіть конкретні вимірювальні цілі. Використовуючи проекти штучного інтелекту з чіткими бізнес-цілями, ви можете оцінити їх вплив і рентабельність інвестицій, гарантуючи, що ваші зусилля принесуть значну цінність для вашої організації.

3. Недостатній досвід

Наявність необхідного досвіду є критично важливою для навігації в складних умовах штучного інтелекту, але багато компаній недооцінюють необхідний рівень знань і в остаточному підсумку мають погано розроблені або неефективні системи.

Інвестуйте в наймання кваліфікованих фахівців із досвідом машинного навчання, науки про дані та інженерії або зосередьтеся на високій кваліфікації наявних співробітників за допомогою навчання та навчання. Співробітництво з досвідченими консультантами або постачальниками також може допомогти вам подолати прогалини в знаннях.

4. Ігнорування управління змінами

Успішна інтеграція ШІ часто вимагає значних змін в організаційних процесах, робочих процесах і ролях співробітників. Нехтування людським аспектом впровадження ШІ може призвести до внутрішнього опору, плутаніни та зниження продуктивності.

Розробіть надійну стратегію управління змінами, яка включає чітку комунікацію, навчання співробітників і підтримку систем, щоб допомогти працівникам адаптуватися до нових технологій.

Розглянувши культурні та поведінкові аспекти впровадження штучного інтелекту, ви можете сприяти більш плавному переходу та забезпечити, щоб ваша робоча сила була добре обладнана для використання потенціалу штучного інтелекту з мінімальними збоями.

5. Низька якість даних

Моделі штучного інтелекту настільки хороші, наскільки хороші дані, на яких вони навчаються. Якщо, які використовують для навчання моделі штучного інтелекту, є неповними, отриманими або передженими, прогнози моделі можуть бути неточними або ненадійними.

У вашій організації віддайте перевагу якості даних, збираючи, очищаючи та підтримуючи точні та актуальні набори даних. Інвестуйте в належні практики керування даними, щоб уникнути спотворених або завищених моделей ШІ.

6. Нехтування залученням потрібних цікавих сторінок

Успішне впровадження штучного інтелекту потребує співпраці між командами, включно з ІТ, науковою пропозицією, бізнес-стратегією та юридичною. Якщо компанія не хоче залучати потрібних зацікавлених сторінок, вона ризикує прийняти рішення у відриві, отримати оптимальні результати та втрачати можливості.

Переконайтеся, що ви взаємодієте з усіма відповідними сторонами на початку процесу, щоб ви могли виконати вимоги, керувати очікуваннями та заохочувати співпрацю, забезпечуючи більш плавне впровадження ШІ.

7. Надмірна залежність від моделей чорного ящика

Багато моделей ШІ є складними, і їхню внутрішню роботу можна важко зрозуміти.

Компанії, які надто складають моделі «чорної скриньки» — складні алгоритми та системи машинного навчання, які не мають чітких пояснень того, як вони дають результат — можуть зіткнутися з проблемами підзвітності та прозорості.

Моделі часто характеризуються своєю непрозорістю, що ускладнює роботу користувачів, розробників або цікавих сторінок інтерпретації основної логіки або процесів прийняття рішень.

Надайте перевагу прозорості в моделях AI вашої організації. Це зменшує ризики непередбачених упереджень і помилок і зміцнює довіру. Подумайте про надання чітких пояснень того, як працюють ваші системи ШІ.

8. Неадекватне тестування та валідація

Ретельне тестування та перевірка мають важливе значення для забезпечення надійності та точності моделей ШІ. Плануйте вкладати час і ресурси в ретельні процеси тестування та будьте готові до повторного вдосконалення своїх моделей, щоб не приймати рішення на основі помилкових даних.

9. Відсутність довгострокового планування

Впровадження штучного інтелекту вимагає тривалого планування поточного обслуговування, оновлень і масштабованості. Компанії, які не планують майбутнє, ризикують застрягти на застарілих моделях ШІ, які не дають очікуваних результатів.

Плануючи свої ініціативи зі штучного інтелекту, створіть комплексну дорожню карту та розподіліть ресурси на майбутнє, щоб ваші проекти залишилися ефективними та відповідали мінливим потребам бізнесу.

10. Ігнорування етичних і правових міркувань

Моделі ШІ можуть викликати безліч етичних і правових міркувань, від конфіденційності даних і підвищеності до підзвітності та прозорості. Компанії, які не сприймають ці міркування серйозно, ризикують завдати шкоди вашій репутації, відштовхнути клієнтів і навіть зіткнутися з судовим позовом.

Будьте проактивними у вирішенні таких проблем, щоб ваша організація могла зміцнити довіру та уникнути появи юридичних і репутаційних ризиків.

11. Нерівні очікування

Однією з розширених помилок є нереалістичні очікування щодо того, чого можна досягти ШІ.

Хоча штучний інтелект має трансформаційний потенціал, він не є чарівною кулею. Складаючи плани впровадження штучного інтелекту, будьте реалістами щодо можливостей і обмежень ШІ. Керуйте очікуваннями зацікавлених сторінок протягом усього процесу впровадження, щоб уникнути розчарувань і забезпечити реалістичну оцінку результатів проекту.

12. Відсутність моніторингу та підтримка моделей ШІ

Моделі AI потребують постійного моніторингу та обслуговування, щоб залишатися ефективними. Організації повинні бути готові регулярно оцінювати продуктивність своєї системи ШІ. Це включає оновлення та перенавчання моделей, якщо це необхідно для врахування змін у даних або змін потреби бізнесу.

Нехтування цим аспектом управління ШІ може призвести до застарілих моделей, які дають нетічні або підвищені результати. Створення надійного плану моніторингу та обслуговування має важливе значення для забезпечення довгострокового успіху ваших проектів ШІ.

Я допомагаю компанії зрозуміти останні тенденції в бізнесі та технологіях, щоб вони могли повернути їх на підвищення ефективності та прибутковості. Щоб дізнатися більше, підпишіться на мій канал YouTube, перегляньте мій блог і зв’яжіться зі мною в соціальних мережах. Ви також можете переглянути мої книги «Навички майбутнього: 20 навичок і компетенцій, які потрібні кожному, щоб досягти успіху в цифровому світі» та «Практичні технічні тенденції: 25 технологій, які є руйнівною силою 4-ї промислової революції».