80% AI项目失败 机构分析原因

在最新的研究报告中，RAND Corporation指出，在人工智能行业蓬勃发展的背后，有80%的人工智能项目最终失败。这意味着数十亿美元的资金打了水漂。

该机构对65位拥有五年以上构建AI/ML模型经验的数据科学家和工程师进行了采访，并总结出了导致人工智能项目失败的五大主要原因。

首先是投资错位。行业利益相关者对AI的理解存在误解，或者沟通不畅，无法准确了解可以使用AI解决的问题。

其次是缺乏足够数据。企业无法获得必要的数据来训练有效的AI模型。

第三是盲目追求最新技术。组织过分关注使用最先进的技术，而不是为其目标用户提供实际解决方案。

另外两个原因是缺乏算力以及AI产品定位错误。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。同时，如果将目标定得过远以至于无法实现，则也会导致项目失败。