12 самых больших ошибок ИИ, которых вы должны избегать

Преимущества ИИ неоспоримы, но таковы и риски ошибиться.

В этом посте вы узнаете о 12 самых больших ошибках ИИ, которые совершают организации, и получите практические способы избежать этих распространенных ошибок, чтобы вы могли эффективно использовать возможности ИИ.

1. Не идти ва-банк на ИИ

ИИ — это самая мощная технология, к которой люди когда-либо имели доступ, и теперь каждая организация может использовать ее с пользой и создавать ценность для клиентов.

Однако, чтобы полностью реализовать потенциал ИИ, организации должны посвятить себя его внедрению и интеграции. Крайне важно инвестировать в правильную инфраструктуру, персонал и обучение, чтобы обеспечить успешное внедрение ИИ и избежать нерешительных попыток, которые могут привести к напрасной трате ресурсов и неоптимальным результатам.

2. Отсутствие четких бизнес-целей

Одна из самых больших ошибок компаний заключается в том, что они пытаются внедрить решения на основе ИИ, не имея в виду четких бизнес-целей. Это может привести к потере большого количества времени и ресурсов с небольшой окупаемостью инвестиций (ROI) или вообще без нее.

Если вы собираетесь запустить инициативы в области искусственного интеллекта в своем бизнесе, обязательно установите конкретные, измеримые цели, прежде чем начать. Согласовывая проекты ИИ с четкими бизнес-целями, вы можете оценить их влияние и рентабельность инвестиций, гарантируя, что ваши усилия принесут значимую пользу для вашей организации.

3. Недостаточный опыт

Наличие нужного опыта имеет решающее значение для преодоления сложностей ИИ, но многие компании недооценивают уровень необходимого опыта и в итоге получают плохо спроектированные или неэффективные системы.

Инвестируйте в найм квалифицированных специалистов, обладающих опытом в области машинного обучения, обработки данных и проектирования, или сосредоточьтесь на повышении квалификации существующих сотрудников путем обучения и обучения. Партнерство с опытными консультантами или поставщиками также может помочь вам восполнить пробелы в знаниях.

4. Игнорирование управления изменениями

Успешная интеграция ИИ часто требует значительных изменений в организационных процессах, рабочих процессах и ролях сотрудников. Пренебрежение человеческим аспектом внедрения ИИ может привести к внутреннему сопротивлению, путанице и снижению производительности.

Разработайте надежную стратегию управления изменениями, включающую четкую коммуникацию, обучение сотрудников и системы поддержки, чтобы помочь сотрудникам адаптироваться к новым технологиям.

Решая культурные и поведенческие аспекты внедрения ИИ, вы можете облегчить переход и убедиться, что ваши сотрудники хорошо подготовлены для использования потенциала ИИ с минимальными перерывами.

5. Низкое качество данных

Модели ИИ хороши ровно настолько, насколько хороши данные, на которых они обучаются. Если данные, используемые для обучения модели ИИ, являются неполными, непоследовательными или предвзятыми, прогнозы модели могут быть неточными или ненадежными.

В вашей организации уделите первоочередное внимание качеству данных, собирая, очищая и поддерживая точные и актуальные наборы данных. Инвестируйте в надлежащие методы управления данными, чтобы избежать искаженных или предвзятых моделей ИИ.

6. Пренебрежение привлечением нужных заинтересованных сторон

Успешное внедрение искусственного интеллекта требует сотрудничества между различными командами, включая ИТ, науку о данных, бизнес-стратегию и юриспруденцию. Если компания пренебрегает привлечением нужных заинтересованных сторон, она рискует разрозненным принятием решений, неоптимальными результатами и упущенными возможностями.

Убедитесь, что вы взаимодействуете со всеми соответствующими сторонами на ранних этапах процесса, чтобы вы могли определять требования, управлять ожиданиями и поощрять сотрудничество, обеспечивая более плавное внедрение ИИ.

7. Чрезмерная зависимость от моделей черного ящика

Многие модели ИИ сложны, и их внутреннюю работу может быть трудно понять.

Компании, которые слишком сильно полагаются на модели «черного ящика» — сложные алгоритмы машинного обучения и системы, которые не предлагают четких объяснений того, как они дают результаты, — могут столкнуться с проблемами подотчетности и прозрачности.

Эти модели часто характеризуются своей непрозрачностью, что затрудняет пользователям, разработчикам или заинтересованным сторонам интерпретацию базовой логики или процессов принятия решений.

Отдайте предпочтение прозрачности в моделях ИИ вашей организации. Это снижает риск непредвиденных предубеждений и ошибок и способствует укреплению доверия. Рассмотрите возможность предоставления четких объяснений того, как работают ваши системы искусственного интеллекта.

8. Неадекватное тестирование и проверка

Тщательное тестирование и проверка необходимы для обеспечения надежности и точности моделей ИИ. Планируйте инвестировать время и ресурсы в строгие процессы тестирования и будьте готовы итеративно совершенствовать свои модели, чтобы не принимать решения на основе ошибочных данных.

9. Отсутствие долгосрочного планирования

Внедрение ИИ требует долгосрочного планирования текущего обслуживания, обновлений и масштабируемости. Компании, которые не планируют будущее, рискуют застрять с устаревшими моделями ИИ, которые не приносят ожидаемых результатов.

Планируя свои инициативы в области искусственного интеллекта, разработайте комплексную дорожную карту и распределите ресурсы на будущее, чтобы ваши проекты оставались эффективными и согласовывались с растущими потребностями бизнеса.

10. Игнорирование этических и юридических соображений

Модели ИИ могут поднимать множество этических и юридических соображений, от конфиденциальности данных и предвзятости до подотчетности и прозрачности. Компании, которые не воспринимают эти соображения всерьез, рискуют нанести ущерб своей репутации, оттолкнуть клиентов и даже столкнуться с судебным иском.

Будьте активны в решении таких проблем, чтобы ваша организация могла завоевать доверие и избежать потенциальных правовых и репутационных рисков.

11. Несоответствующие ожидания

Одной из распространенных ошибок являются нереалистичные ожидания относительно того, чего может достичь ИИ.

Хотя ИИ обладает трансформационным потенциалом, это не панацея. Составляя планы по внедрению искусственного интеллекта, будьте реалистичны в отношении возможностей и ограничений ИИ. Управляйте ожиданиями заинтересованных сторон на протяжении всего процесса реализации, чтобы избежать разочарований и обеспечить реалистичную оценку потенциальных результатов проекта.

12. Неспособность контролировать и поддерживать модели ИИ

Модели ИИ требуют постоянного мониторинга и обслуживания, чтобы оставаться эффективными. Организации должны быть готовы регулярно оценивать производительность своих систем ИИ. Это будет включать обновление и переобучение моделей по мере необходимости для учета изменений в данных или изменяющихся потребностей бизнеса.

Пренебрежение этим аспектом управления ИИ может привести к устаревшим моделям, дающим неточные или необъективные результаты. Создание надежного плана мониторинга и обслуживания необходимо для обеспечения долгосрочного успеха ваших проектов ИИ.

Я помогаю компаниям понять последние тенденции в бизнесе и технологиях, чтобы они могли использовать их для повышения производительности и прибыльности. Чтобы узнать больше, подпишитесь на мой канал YouTube, загляните в мой блог и свяжитесь со мной в социальных сетях. Вы также можете ознакомиться с моими книгами «Навыки будущего: 20 навыков и компетенций, необходимых каждому для достижения успеха в цифровом мире» и «Технологические тенденции на практике: 25 технологий, движущих силой 4-й промышленной революции».