- AIプロジェクトに数百万ドルを投入する企業は、テストと調整の終わりのないサイクルに陥り、具体的な成果を得られないことが多い。
- AIは産業を革命し、効率、イノベーション、成長を推進する可能性があるが、誤りはリソースの浪費、機会の逃失、戦略の後退につながる。
- データの品質を無視すると、AIプロジェクトは失敗する可能性が高い。データの信頼性と精度を重視し、最高水準に達しないものは廃棄することが重要。
- 開発速度を上げるために再利用可能なコードライブラリやフレームワークを活用し、保守可能なコーディング慣行を採用することが重要。
- プロジェクトの成功を確実にするために、明確な目標を設定し、開発プロセスを詳細に計画することが不可欠。
- エグゼクティブの支持を得ることが重要であり、プロジェクトが必要なリソースと注目を得ることを確実にする必要がある。
- 最終的にAIソリューションを使用するエンドユーザーと密接に協力し、プロジェクトが関連性や利用しやすさを維持するようにすることが重要。
- セキュリティ対策を厳格に行い、データの整合性、機密性、可用性を保護し、業界基準と規制に適合することが重要。
Thoughts (考察):
この記事はAIプロジェクトの成功に必要な戦略的なアプローチについて詳細に説明しています。データ品質の重要性やエグゼクティブの支援の重要性など、プロジェクトの成功に向けた重要なポイントが示されています。特に、エンドユーザーとの継続的なフィードバックやセキュリティ対策の重要性は強調されており、これらの要素を無視することが失敗につながる可能性が高いことが示唆されています。AIプロジェクトを成功させるためには、組織全体が一体となって取り組むことが重要であると感じました。
元記事: https://www.cio.com/article/2154074/10-ways-to-break-free-from-ai-pilot-purgatory.html