- データサイエンスの専門家たちは、機械学習ではなく優れたデータとその意味を理解することで多くのビジネス問題が解決できると指摘している。
- Bain & Companyによる調査では、87％の企業が生成AIアプリケーションを開発している。
- 生成AIに関して、データの準備作業が簡略化されることが利点であり、初期結果に驚くことが容易になるが、それにより現実的でない期待が生まれる。
- 機械学習の成功の鍵はモデルの継続的な調整であり、生成AIにはその要素が不足している。
- 生成AIはコンバースすることが難しく、単純なルールやヒューリスティクスから始めることが推奨されている。
生成AIプロジェクトが失敗する可能性が高い理由は、期待値の過剰さやモデルの継続的な調整の欠如などが挙げられる。データの準備作業を省略してしまうことで、現実的でない期待が生まれ、成功が阻害される可能性がある。単純なルールやヒューリスティクスから始め、生成AIを成功させるためには経験と慎重な検討が必要である。
元記事: https://www.infoworld.com/article/3715708/your-generative-ai-project-is-going-to-fail.html