Egészség és a Betegség
1. A világos célok és célkitűzések hiánya:Ha az AI-projektek nem tartalmaznak egyértelműen meghatározott, a szervezet átfogó stratégiájához igazodó célokat és célkitűzéseket, akkor nagyobb valószínűséggel nem felelnek meg az elvárásoknak.
2. Az adatok minőségének és mennyiségének hiánya:Az AI-modellek kiterjedt, jó minőségű adatokra van szükségük a betanításhoz és a megfelelő működéshez. Az elégtelen vagy rossz minőségű adatok pontatlan vagy megbízhatatlan eredményekhez vezethetnek.
3. Elégtelen szakértelem:A sikeres mesterségesintelligencia-megoldások felépítése és bevezetése gyakran szakértelmet igényel az adattudomány, a gépi tanulás és az adott alkalmazási terület területén. A szükséges szakértelem hiánya a projekt rossz végrehajtását eredményezheti.
4. Irreális elvárások:A szervezeteknek néha irreális elvárásaik vannak az AI-projektek képességeivel és ütemtervével kapcsolatban. A túl sokat ígérő eredmények a technikai és erőforrás-korlátozások figyelembevétele nélkül a projekt kudarcához vezethetnek.
5. A meglévő rendszerekkel való integráció hiánya:Az AI-megoldások sikeres bevezetése gyakran magában foglalja a meglévő informatikai rendszerekkel és folyamatokkal való integrálását. Ennek elmulasztása kihívásokhoz vezethet az adatokhoz való hozzáférésben, a feldolgozásban és a valós megvalósításban.
6. Nem megfelelő infrastruktúra:Az AI-projektek jelentős számítási teljesítményt és infrastruktúrát igényelhetnek a képzéshez és a telepítéshez. A megfelelő infrastruktúra, például szerverek, tárolók és hálózati kapacitás hiánya akadályozhatja az AI-projektek sikeres végrehajtását.
7. Nem megfelelő változáskezelés:Az AI-megoldások bevezetése hatással lehet a meglévő munkafolyamatokra és szervezeti struktúrákra. Az érdekelt felek bevonásának, a változáskezelés tervezésének és a lehetséges ellenállás kezelésének elmulasztása akadályozhatja az AI-megoldások elfogadását.
8. Az etikai megfontolások figyelmen kívül hagyása:Az AI-projekteknek figyelembe kell venniük az etikai, jogi és társadalmi vonatkozásokat. E szempontok figyelmen kívül hagyása negatív következményekkel járhat, például adatvédelmi aggályokhoz vagy elfogult mesterséges intelligencia modellekhez.
9. Nem megfelelő felügyelet és karbantartás:A telepítést követően az AI-rendszerek rendszeres felügyeletet és karbantartást igényelnek az optimális teljesítmény biztosítása és az esetlegesen felmerülő problémák megoldása érdekében. Ennek figyelmen kívül hagyása a rendszer leromlásához és hibás működéséhez vezethet.
10. Együttműködés hiánya:A sikeres mesterségesintelligencia-projektek gyakran profitálnak az adattudósok, mérnökök, szakterület-szakértők és az üzleti élet szereplői közötti együttműködésből. A kommunikáció, a koordináció és a többfunkciós együttműködés hiánya a projekt kudarcához vezethet.