Teknoloji sektöründeki herhangi bir firmanın ve olmayanların çoğunun, geride kalmamak ve potansiyel olarak işlerini kaybetmemek için AI'yı benimsemesinin hayati önem taşıdığı söyleniyor. Ancak yeni bir rapora göre, tüm AI projelerinin %80'i şaşırtıcı bir şekilde başarısız oluyor, bu da yapay zeka içermeyen bilgi teknolojisi projelerinin başarısızlık oranının iki katı.
Şirketler, yavaş getirilere ve çok sayıda başarısızlığa rağmen yapay zeka ve makine öğrenimine milyarlarca dolar yatırım yapıyor. RAND Corporation, %80'lik bu yüksek başarısızlık oranının ardında ne olduğunu bulmak istedi, bu nedenle endüstride veya akademide yapay zeka/makine öğrenimi modelleri oluşturma konusunda en az beş yıllık deneyime sahip 65 veri bilimci ve mühendisle görüştü.
Çalışma , AI projelerinin başarısız olmasının beş önde gelen nedenini belirledi. Bunlardan ilki ve en yaygın olanı, endüstri paydaşlarının AI kullanılarak hangi sorunun çözülmesi gerektiğini ve teknolojinin neyi başarabileceğini sıklıkla yanlış anlamaları veya yanlış iletmeleriydi.
Üretken AI etrafındaki abartı miktarı, bazı yöneticilerin kullanımının sihirli bir şekilde bir şirketi daha iyiye dönüştürebileceğine inanması anlamına geliyor. Teknolojinin işlerine nasıl uygulanabileceğini, uygulanması için hangi kaynakların gerektiğini ve sürecin ne kadar süreceğini kavrayamıyorlar.
"Bir köpek kuaför salonu için yapay zeka sistemine yatırım yaptıktan sonra tüm paramızı burada kaybettik"
Röportaj yapılan kişilerden biri, "Değişen öncelikler ve gerçekçi olmayan zaman çizelgeleri nedeniyle, modeller genellikle olabileceklerinin yüzde 50'si kadar teslim ediliyor." dedi.
Yapay zeka projelerinde bir diğer önemli başarısızlık noktası, kuruluşların etkili bir yapay zeka modelini yeterince eğitmek için gereken gerekli verilere sahip olmamasıdır. "Yapay zekanın yüzde 80'i veri mühendisliğinin kirli işidir," dedi bir röportajcı. "Kirli işi yapan iyi insanlara ihtiyacınız var - aksi takdirde hataları algoritmaları zehirler."
Ayrıca veri bilimcileri ve mühendislerinin, kullanıcıların karşılaştığı gerçek sorunları çözüp çözmeyeceğini sorgulamak yerine, en son ve en iyi yapay zeka teknolojisini kullanmaya odaklanması sorunu da var.
Belirlenen diğer iki faktör ise kuruluşların verilerini yönetmek ve tamamlanmış yapay zeka modellerini devreye almak için yeterli altyapıya sahip olmaması ve yapay zekanın çözmesi çok zor olan sorunlara uygulanmasıydı.
Birkaç istisna dışında, bazı AI projelerinin gerçek dünyadaki uygulamaları konusunda uzun zamandır sorular var. Ele alınması gereken önemli bir konu; Microsoft'un kullanıcıların nasıl tepki vereceğini düşünmeden AI destekli Recall'ı Windows'a uygulamak için acele ettiği iddia edilebilir - özellik büyük eleştirilere maruz kaldı ve ertelendi .
Yapay zeka işletmeleri için iyi görünmeyen birçok başka çalışma ve rapor da var. Bu ayın başlarında, ürün açıklamalarına sadece "Yapay Zeka" eklemenin onları tüketiciler için daha az çekici hale getirdiğini duyduk . Yakın zamanda yapılan bir anket ayrıca çoğu insanın yapay zeka yetenekleri ve özellikleri olan donanımlar için ekstra para ödemeyeceğini gösterdi. Ancak işletmeler için en kötü haber, yapay zeka sektörüne yatırım yapmanın finansal ödüllerini toplamanın beklenenden daha uzun sürmesi.
NOT : Hint kökenli Microsoft CEO su ve Google nin CEO suna duyrulur.
Kaynak :
https://www.techspot.com/news/104473-re ... oject.html
Bütün google hizmetleri ve microsoft onların elinde. :p
