Summary in Japanese:
– 英国の多くの企業がAIプロジェクトを進められない理由は、技術が適用されないことが主な要因。
– Qlikの調査によると、英国の企業の11%が50以上のAIプロジェクトが計画段階で行き詰まっており、20%は50以上のプロジェクトを進めた後に一時停止または中止した。
– AIの失敗要因は、データガバナンスの課題が最も大きい（28%）。
– AIプロジェクトが成功するには、適切なデータ戦略が重要であり、AIモデルは意味のある洞察を提供するのに苦労する場合がある。
– Fisher氏は、AIの実装ミスは災害的であり、ビジネスリーダーは投資する前にAIが実際のリターンをもたらすことを確認すべきだと強調している。
– Fisher氏は、AIプロジェクトの成功のためには、小規模なプロジェクトから始めて概念の証明を行い、ROIを定期的に評価することを勧めている。
Thoughts in Japanese:
AIプロジェクトの失敗は、適切なデータ戦略やビジネス目標の明確化の欠如などさまざまな要因によるものであることが示唆されています。AIの導入には慎重さと戦略が必要であり、単に先進的な技術を採用するだけではなく、ビジネスのニーズに合わせた適切なアプローチが不可欠です。小規模なプロジェクトから始め、徐々に拡大することで、AIの潜在的な価値を最大限に引き出すための基盤を築くことが重要であると感じます。
元記事: https://www.techrepublic.com/article/tech-buyers-ai-project-failures/