Vier häufige Hindernisse bei KI/ML-Projekten

​Die bedauerliche Realität ist jedoch, dass 85 % der KI- und ML-Projekte nicht vollständig umgesetzt werden können und nur 53 % der Projekte vom Prototyp zur Produktion gelangen können. Dennoch werden die US-Ausgaben für künstliche Intelligenz bis 2025 auf 120 Milliarden US-Dollar steigen, was einem Anstieg von 20 % oder mehr entspricht, so die aktuelle Ausgabenprognose von IDC.

Deshalb ist es wichtig, fünf häufige Fehler zu vermeiden, die oft zum Scheitern von KI- und ML-Projekten führen.

1. Verstehen Sie die Ressourcen, die zum Trainieren von ML-Algorithmen erforderlich sind, insbesondere Datenressourcen.

Während es großartig klingt zu sagen, dass KI und ML zur Revolutionierung von Unternehmensprozessen eingesetzt werden, ist die Realität, dass 80 % der Unternehmen diese Projekte als schwieriger empfinden erwartet .

Damit diese Projekte erfolgreich sind, muss klar sein, was an Ressourcen und Menschen benötigt wird. Einer der häufigsten Fehler besteht darin, nicht zu verstehen, wie man die richtigen Trainingsdaten erhält – dies ist nicht nur entscheidend für den Erfolg eines solchen Programms, es erfordert auch viel Aufwand und Fachwissen, um es erfolgreich abzuschließen. Die meisten Unternehmen, die KI/ML-Projekte einführen möchten, haben keinen Zugriff auf die Menge oder Vielfalt der Daten, die erforderlich sind, um qualitativ hochwertige, unvoreingenommene Ergebnisse zu gewährleisten.

Wenn dies jedoch nicht gelingt, entstehen oft große Erfolgshindernisse, die dazu führen, dass die Projektkosten in die Höhe schnellen und das Vertrauen in das Projekt sinkt.

Es gibt keinen Mangel an Schulungsdaten, die Unternehmen kaufen können, und viele Datenunternehmen von Drittanbietern sind in der Lage, Dienstleistungen anzubieten. Das Problem besteht darin, dass nur weil ein Unternehmen große Datenmengen problemlos und günstig kaufen kann, das nicht bedeutet, dass es sich um qualitativ hochwertige Trainingsdaten handelt, die für erfolgreiche KI- und ML-Projekte erforderlich sind. Anstatt einfach einheitliche Daten zu kaufen, benötigen Unternehmen projektspezifische Daten.

Um Verzerrungen zu reduzieren, ist es wichtig sicherzustellen, dass die Daten für ein breites und vielfältiges Publikum repräsentativ sind. Außerdem müssen die Daten für Ihren Algorithmus genau mit Anmerkungen versehen werden, und die Daten sollten stets auf Einhaltung von Datenstandards, Datenschutzgesetzen und Sicherheitsmaßnahmen überprüft werden.

2. Erwarten Sie nicht, dass die Entwicklung der künstlichen Intelligenz reibungslos verläuft.

Das Training von ML-Algorithmen ist kein seltsamer Prozess. Sobald das Training beginnt und das Datenmodell besser verstanden wird, müssen weiterhin Änderungen an den gesammelten Daten vorgenommen werden. Es ist nicht einfach zu wissen, welche Daten Sie tatsächlich benötigen, bevor der Algorithmus-Trainingsprozess beginnt. Beispielsweise stellen Sie möglicherweise fest, dass ein Problem mit dem Trainingssatz oder der Art und Weise, wie die Daten erfasst wurden, vorliegt.

Wie die traditionelle Softwareentwicklung besteht künstliche Intelligenz im Wesentlichen aus Software und erfordert kontinuierliche und stabile Investitionen, um schrittweise Vorteile zu erzielen. Und nehmen Sie es dabei niemals auf die leichte Schulter.

3. Integrieren Sie immer Qualitätssicherungstests (QS). Oft werden QS-Tests als Zusatz oder Modalität angesehen, um sicherzustellen, dass das Produkt ordnungsgemäß funktioniert, und nicht als unverzichtbares Werkzeug zur Optimierung des Produkts in allen Iterationen. Tatsächlich sind QS-Tests ein wichtiger Teil einer erfolgreichen KI-Entwicklung. Die Validierung der Ergebnisse sollte in jede Phase des KI-Entwicklungsprozesses integriert werden, um Kosten zu senken, Entwicklungszeitpläne zu beschleunigen und eine effiziente Ressourcenallokation sicherzustellen.

4. Planen Sie häufiges Bewerbungsfeedback ein

Obwohl es vielleicht entmutigend ist, sich das vorzustellen, ist die Realität, dass KI-Projekte nie wirklich abgeschlossen sind. Selbst wenn ein Projekt die Genauigkeits- und Leistungserwartungen übertrifft, haben Sie immer noch Raum für Verbesserungen und Verbesserungen. Darüber hinaus treffen Algorithmen Entscheidungen auf der Grundlage sich ständig ändernder Dinge (Meinungen, Gespräche, Bilder usw.). Damit ein KI-Erlebnis jetzt und in Zukunft erfolgreich ist, muss es fortlaufend neu trainiert werden, um sich an neue gesellschaftliche Umstände, technologische Entwicklungen und andere Veränderungen anzupassen, die sich auf Daten auswirken.

Tatsächlich befolgen Unternehmen, die die größten positiven Auswirkungen der KI-Einführung sehen, Kern- und KI-Best Practices und investieren effizienter und effektiver in KI als ihre Konkurrenten. Dazu gehört das Testen der Leistung von KI-Modellen vor der Bereitstellung, das Verfolgen der Leistung, um festzustellen, ob sich die Ergebnisse im Laufe der Zeit verbessern, und die Entwicklung guter Protokolle zur Sicherstellung der Datenqualität.

Durch die Entwicklung eines robusten Ansatzes für die Entwicklung von KI-Programmen können Unternehmen diese häufigen Fehler vermeiden und den langfristigen Erfolg ihrer KI- und ML-Initiativen sicherstellen.

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