AI項(xiàng)目為什么容易失敗?怎么避免?

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🔗 产品经理的不可取代的价值是能够准确发现和满足用户需求,把需求转化为产品,并协调资源推动产品落地,创造商业价值。

AI產(chǎn)品經(jīng)理肩負(fù)著發(fā)揮AI真正價(jià)值、避免AI能力被誤估的重任。本文將探討AI項(xiàng)目失敗的五大原因,并提出相應(yīng)建議,為AI項(xiàng)目的健康發(fā)展提供指導(dǎo)。

最近國內(nèi)外AI商業(yè)化正在如火如荼展開,涌進(jìn)AI賽道的投資人和創(chuàng)業(yè)者大幅提升,帶來大量的AI人才需求,打開招聘軟件,不難發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品經(jīng)理的招聘中多了許多AI產(chǎn)品經(jīng)理的崗位。

然而據(jù)評估,大約8成的AI項(xiàng)目最終以失敗告終,這個(gè)比例大大超過了一般的軟件項(xiàng)目。

發(fā)揮AI真正的價(jià)值,讓AI成為改善我們生活的生產(chǎn)力,避免AI的能力被錯(cuò)估,是AI產(chǎn)品經(jīng)理的一項(xiàng)重要職責(zé)。

一、AI項(xiàng)目失敗的5個(gè)主要原因

  1. 老板們不清楚用AI的能力去解決什么問題,不明確用AI的能力去帶來什么價(jià)值。
  2. AI模型投喂的關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量不夠。
  3. 跟風(fēng)使用前沿技術(shù)而不是專注滿足實(shí)際用戶的需求。
  4. 項(xiàng)目本身信息化水平低,給到投喂AI模型的數(shù)據(jù)不全面,訓(xùn)練不出成熟的AI模型。
  5. AI項(xiàng)目需要解決的問題,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了當(dāng)前AI技術(shù)的能力。

二、避免AI項(xiàng)目失敗的建議

  1. AI項(xiàng)目負(fù)責(zé)人需要確保參與的技術(shù)人員弄懂了項(xiàng)目目標(biāo)與主要功能,技術(shù)人員不知道不清楚AI項(xiàng)目的目標(biāo)和目的是AI項(xiàng)目失敗最常見的原因。
  2. 選擇解決長期性的痛點(diǎn)問題作為AI項(xiàng)目的目標(biāo)。AI項(xiàng)目需要慢慢打磨,項(xiàng)目負(fù)責(zé)人要清楚AI項(xiàng)目起碼是半年的一個(gè)時(shí)間周期。
  3. AI項(xiàng)目負(fù)責(zé)人要需求導(dǎo)向而不是技術(shù)導(dǎo)向。AI項(xiàng)目的成功是靠專注于解決問題,而不是炫“技”。
  4. 提升信息化水平,增加數(shù)據(jù)采集能力。足夠的數(shù)據(jù)量是訓(xùn)練好AI模型的前提條件。
  5. AI項(xiàng)目負(fù)責(zé)人需要知道AI能力的邊界。在考慮潛在的人工智能項(xiàng)目時(shí),需要讓技術(shù)參與進(jìn)來,以評估項(xiàng)目的可行性。

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  1. 很多公司想搞ai,但是算法能力不行

    來自湖南 回復(fù)
    1. 是滴嘞

      來自湖南 回復(fù)
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