人工智能使企业失败?

Gartner公司分析师Nick Heudecker曾经建议大约85%的大数据项目失败。两年后，IDC公司专注于与大数据相关的人工智能项目，并将失败率定为50%(针对四分之一的受访者)。

从这样的调查数据中诞生了无数头条，这些头条基本上都在指出：“大多数人工智能项目都失败了。”这样的头条暗示着对人工智能背后的技术不成熟的指责。虽然毫无疑问，人工智能将继续发展，但基本真理却有所不同。

一方面，正如分析师Lawrence Hecht表示，有时候，高管们在人工智能方面做大做强的雄心超出了企业的交付能力：“如果没有基础技术的需求，这些项目注定会失败。是的，我知道需要管理人员来引导每个人进行变更，但有时似乎只是为了变更。”问题不是因为“人工智能失败”，而是因为人们没有适当地为自己准备什么期望人工智能如何做。

毕竟，正如Vicki Boykis所言，进入这个行业的数据科学家们准备不足，但被过度炒作，他们已经准备好了去寻找成功之路。不幸的是，他们可能试图用错误的技术来解决错误的问题，她指出：“现实情况是，‘数据科学’从来没有像现在这样重视机器学习，而是重视数据的清理、成型和移动。”

换句话说，人工智能可能比想像的更基本。它还可能由于与该技术无关的原因而失败。也许，也许这根本不是失败。至少没有其他IT项目如此。

根据Thomas Dinsmore的说法，“与其他任何IT项目相比，人工智能项目失败的可能性不会或多或少。”他继续详细解释：

项目很少会失败，因为技术无法实现预期的目标。项目失败是因为买方希望技术无法交付的东西，或者组织在实施方面大失所望。人工智能项目与企业资源计划(ERP)项目或任何其他IT项目相同。它们根据组织的项目管理流程而成功或失败。

（编辑：周口站长网）

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