Искусственный интеллект (ИИ) является одним из наиболее сильных трендов в технологической индустрии, но при этом около 80 процентов проектов в этой сфере терпят неудачу, израсходовав миллиарды долларов на финансирование. Одним из причин провала этих проектов является непонимание основателями компаний того, какую проблему необходимо решить с помощью ИИ. Они часто сосредоточены только на демонстрации технологии другим людям, не обращая должного внимания на предоставление ценности для пользователей.
Другой причиной провала ИИ-проектов является нехватка качественных данных для обучения модели. Если компании не имеют достаточного объема данных, это может привести к искажению результатов и отталкивать пользователей от использования платформы. Кроме того, отсутствие адекватной инфраструктуры также может ускорить провал проекта. Иногда основатели компаний слишком сфокусированы на демонстрации преимуществ своей технологии перед конкурентами, вместо того чтобы предоставлять ценность для пользователей.

Корпорация RAND предложила несколько способов снижения риска неудачи в ИИ-проектах. Одно из решений - инвестирование в инфраструктуру, поскольку это может ускорить процесс обучения модели и предоставить высококачественные данные для обучения других моделей ИИ. Основатели компаний также должны понимать, что ИИ не является универсальным решением и имеет свои ограничения.