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  • 分类: AI创业
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今天来聊一些AI项目失败的经验教训。

问题定义不明确

  • 教训：许多AI项目失败，是因为没能有效解决实际的商业问题。企业往往对新技术趋之若鹜，却忽略了先明确一个商业目标。
  • 经验：从基础评估着手，确定需要解决的商业问题；与客户和员工深入交流，进行利益相关者访谈和市场分析，通过原型或试点项目进行迭代验证，并咨询AI领域专家等。

与现有系统的整合不充分

  • 教训：到了实施阶段才发现，新的AI解决方案没办法与现有的操作系统进行无缝集成。主要原因是低估了这件事的复杂程度。
  • 经验：一定要制定周密的集成计划，确保AI解决方案与现有软件协同工作，并确保用户在项目早期就参与进来。

需求收集不准确和缺乏成功指标

  • 教训：战略规划还不充分，就急于实施AI。
  • 经验：采取分阶段的方法，包括全面评估、概念验证 (PoC)、探索阶段，以确保项目与业务目标一致，并建立清晰的绩效指标。

对潜在风险认识不足

  • 教训：随着AI的广泛应用，相关风险也在增加。
  • 经验：制定包含风险评估的明确路线图，识别潜在风险，实施控制措施，并持续监控。

缺乏行业专业知识

  • 教训：选择没有特定行业经验的AI技术供应商，可能导致项目面临重大挑战。
  • 经验：优先选择在某行业中有成功案例的AI技术合作伙伴，确保他们了解并遵守相关行业法规和标准，并进行紧密的协作开发。

公司内部人员准备不足

  • 教训：AI项目的成功不仅取决于技术设置和业务规范，还依赖于使用系统的人员的准备情况。
  • 经验：提高员工对AI的认识，让他们参与实施过程，将AI目标与部门 KPI 联系起来，让员工参与软件测试，并提供持续的培训和支持。

原文：https://dlabs.ai/blog/key-reasons-why-ai-projects-fail-and-how-to-avoid-them/