- AIプロジェクトの失敗原因：技術的課題、可能性の誤解、アジャイル開発
- RAND研究所による調査によると、AIプロジェクトの80%が失敗
- AIの失敗原因：AIの「アンチパターン」、技術と人間関係に起因
- AIモデルの成功メトリクスが目的の成功を正確に表さないことがある
- AIモデルのトレーニングに十分なデータが不足していることがある
- 最新のテクノロジーの使用よりも問題解決に焦点を当てるべき
- インフラが不足しているとAIモデルの展開が困難になる可能性がある
- アジャイル開発はAIプロジェクトに適していない場合がある
- AIプロジェクトの成功のためには、パートナーシップ、インフラ投資、リーダーシップの忍耐が必要
アジャイル開発は多くの場面でうまく機能するが、AIプロジェクトに対しては適切でないことが問題となっている。AIプロジェクトの失敗原因は、技術的課題だけでなく、人々の誤解も影響している。AIプロジェクトの成功には、適切なデータ、インフラ投資、リーダーシップの忍耐が必要であるとRAND研究所は指摘している。