AI är mer populärt än någonsin, men den press som ledningsgrupper och styrelser lägger på sina organisationer för att ligga i framkant med den nya tekniken har haft negativa konsekvenser. En ny rapport från Rand Corporation visar att 80 procent av alla AI-projekt som påbörjas misslyckas. Enligt rapporten är det dubbelt så sannolikt att AI-projekt misslyckas jämfört med andra teknikprojekt som inte involverar AI.
Rapporten bygger på intervjuer med 65 dataforskare och ingenjörer, alla med minst fem års erfarenhet av att utveckla AI eller modeller för maskininlärning inom antingen privat sektor eller akademiska syften.
Rapporten nämner flera orsaker till misslyckandena. En av de främsta anledningarna är att ledare inom organisationer inte har en realistisk bild av vad AI faktiskt kan bidra med. Resultatet blir att AI-projekt ofta inte är anpassade för att lösa faktiska problem på arbetsplatsen. En annan anledning är att de som arbetar med AI-projekten ibland väljer att investera i den senaste tekniken snarare än att fokusera på hur tekniken kan hjälpa de tilltänkta användarna.
Rand Corporation föreslår flera lösningar för att förhindra fler misslyckade AI-projekt. Enligt Rand är missförstånd om AI:ns syfte den huvudsakliga orsaken till att projekten misslyckas, och därför måste branschledare vara tydliga med den tekniska personalen om vilket syfte AI:n har. Projekten bör också fokusera mer på att lösa konkreta problem snarare än att enbart sträva efter innovation. Dessutom rekommenderas att varje projekt utvecklas under minst ett års tid.
Akademiska institutioner bör också investera mer i doktorandutbildningar inom datavetenskap, så att forskare och studenter kan studera vilka allvarliga problem AI realistiskt kan lösa.
