Στον τομέα της προαγωγής της τεχνολογίας, τα εμπόδια στην επιτυχημένη υλοποίηση έργων Τεχνητής Νοημοσύνης είναι σημαντικά. Οι περιορισμοί στην ποιότητα των δεδομένων και η ανεπαρκής διαχείριση των κινδύνων χαρακτηρίζουν το δρόμο για την επίτευξη σαφούς επιχειρηματικής αξίας. Η προσπάθεια να επιτευχθούν ακριβή αποτελέσματα γίνεται εμφανής, λόγω της έλλειψης ακρίβειας των δεδομένων και των υψηλών σχετικών κινδύνων, ιδίως όταν γίνεται η ενσωμάτωση εξωτερικών δεδομένων που μπορεί να έχουν θέματα πνευματικών δικαιωμάτων.
Επιπλέον, οι υψηλοί κόστοι που συνδέονται με τα έργα Τεχνητής Νοημοσύνης, από τα έξοδα διακομιστών μέχρι την κατανάλωση πόρων, αποτελούν σημαντική πρόκληση για τις επιχειρήσεις. Με την αβεβαιότητα να κρέμεται πάνω από την εφικτότητα και τη βιωσιμότητα των επενδύσεων στην Τεχνητή Νοημοσύνη, η αναβολή των έργων φαίνεται ότι διαγράφεται, οδηγώντας στο αναβάλλονται των έργων.
Πρόσφατες προβλέψεις της Gartner, περιγράφοντας μια πρόβλεψη ότι τουλάχιστον το 30% των έργων Τεχνητής Νοημοσύνης ενδέχεται να αντιμετωπίσουν διακοπή μετά τα στάδια απόδειξης έννοιας (PoC) μέχρι το τέλος του 2025, φωτίζουν τις πολυπλοκότητες που εμπλέκονται στη μετάβαση από την έγκριση έννοιας στην πλήρη ανάπτυξη. Το PoC αποτελεί ένα κρίσιμο στάδιο επικύρωσης, απορρίπτοντας έργα με χαμηλότερη εφικτότητα πριν προχωρήσουν στην ανάπτυξη πρωτοτύπου. Το ταξίδι από το PoC στην επιτυχή προϊόντος αντιμετωπίζει πολλαπλά εμπόδια, με αποτέλεσμα έναν σημαντικό αριθμό έργων να αποτυγχάνουν να υλοποιηθούν.
Καθώς το τοπίο της Τεχνητής Νοημοσύνης εξελίσσεται, η εικόνα των ρομπότ με Τεχνητή Νοημοσύνη που αποχωρούν ανάμεσα σε αβεβαιότητες και προκλήσεις χαράσσει ένα συγκινητικό αλλά ρεαλιστικό πορτρέτο της προσεκτικής προσέγγισης που απαιτείται για την πλοήγηση στο μπερδεμένο τοπίο της διαχείρισης έργων Τεχνητής Νοημοσύνης.
The source of the article is from the blog meltyfan.es