- AIプロジェクトがビジネスエグゼクティブの理解なしに失敗のリスクを冒す
- データマネジメント企業Teradataの国際データサイエンスディレクターChris Hillmanは、データサイエンスとAIチームのコストに対する注目が高まっていると指摘
- データサイエンティストは技術レベルでAIモデルを構築できるが、ビジネスステークホルダーが成功したAIプロジェクトを阻害することがあると述べる
- AIプロジェクトの失敗は、ビジネスステークホルダーによるものであることを主張
- データが提供される限り、AIチームはモデルの訓練、テスト、評価を成功裏に行うことができる
私の考え：ビジネスエグゼクティブがAIプロジェクトを遂行するために基本的な数学やAIモデルに関する理解を持つことが重要であり、技術的なアルゴリズムの理解は必須ではないという指摘は興味深い。ビジネス側にとっては、AIモデルがどのように機能するかを示すユースケースが効果的であるという提案も理にかなっていると感じます。
元記事: https://www.techrepublic.com/article/ai-projects-risking-failure/