我们都曾多次目睹人工智能应该被每个人所采用。这是真的；没有人否认这一点——尽管没有人谈论人工智能领域失败的项目。
当一些商业领袖考虑通过将人工智能执行到他们现有的技术堆栈中或将其用于下面令人鼓舞的项目时，他们不断地让自己失败，而不是实现他们计划的目的。另一项在2020年进行的研究显示，大约28%的人工智能项目无法进行。
专家们认为，企业人工智能失败的原因在于企业自身缺乏有效的人工智能策略。形成一个蓬勃发展的人工智能战略需要精心准备，建立明确的目标，成长一个强大的管理团队。
也就是说，如果我们部署人工智能系统，就意味着商业的数字化转型。在机器学习中，它可能会增加你的商业运作——但在人工智能中，它并不总是发生。
以下是可以预测人工智能项目失败的最常见错误和误判：
1.失败算法的改进
人工智能算法的发展可能会出现一些问题。这种类型的系统受到它的生产者的影响，因为它的创造需要它对人类进行同样的操作。这是经常发生的问题的重点。开发人员的工作可能会注意到人工智能。
失败背后的另一个原因是，开发人员可能需要通过排除一些数据删除过程和添加一本手册来分析程序。它会把数据弄乱，得出错误的结论。另一方面，对于所需的目的来说，该算法可能过于具有挑战性。
2.数据策略不足
获取人工智能项目的最大问题之一是缺乏数据策略。在开始成形之前形成一个可靠的数据策略是至关重要的。您需要指出您拥有哪些数据，制定策略如何将来自不同资源的所有数据放在一起，估计需要多少数据，最后计划如何提取和修改数据。
一些组织要么开始时没有项目，要么完全没有开始人工智能项目，因为他们觉得他们没有足够的数据，或者数据不充分。但是，阻碍人工智能发展的最重要的数据障碍是，在启动人工智能项目之前，没有形成一个团队范围的数据系统。一个有效的人工智能数据计划必须包含你所有的数据问题，并提供一个积极的方式，以获得最佳的数据潜力的实践和试验你的设计。
3.投资不足
人工智能和机器学习是现代先进技术；最新技术需要基金来开发。由于开发和生产人工智能项目的巨大成本，一些公司不愿意投资于所需的团队和软件，以提供有前途的人工智能。这影响了你让数据科学家完成第一部分的工作。
即使企业中有了新的自动机器设备，也经常需要有数据科学家来维护和验证由这些自动化方法生成的模型，因为大量数据不能为模型的运行提供证据。在提供数据和使用模式时，还需要额外的软件和人员来源。
4.不合适的数据科学家
要经营任何企业，你都需要一个在这一领域的专家，他能处理和管理一切。然而，一些从事数据分析工作的人在参加了一个在线课程后，给自己起了一个数据科学家的名字。事实是，熟练的数据科学家需要管理大多数机器学习和人工智能项目。缺乏经验的数据科学家经常指出无效的开始，看起来不错的小设计，以及大量的时间消耗。
不过，考虑到当前的经济形势，聘用数据科学家并非易事。这些熟练的资源是有限的，而且非常昂贵。而数据科学是一项复杂的工作，需要多年的统计、数学和编程技能才能成为专家。
5.不足以部署规则
在最长的一段时间里，模型没有扩展的原因是为了支持。这种切换可能包括错误，需要在部署之前有效地重新测试和检查模型。这种方法可能需要时间，而且当模式可用于创建时，它可能是不合适的。
6.项目太复杂
企业知道，人工智能项目在时间和资源方面相当昂贵。人工智能的价值形成了一种趋势，即专注于雄心勃勃的项目，这些项目最终将改变业务并带来巨大的投资回报。最终，涉及人工智能的公司需要最大的投入。
结语
拥有人工智能是很好的，但是如果用一个合适的策略来部署人工智能的话，它将是一个巨大的失败。记住上述因素，减少失败的人工智能项目的数量。
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