Son araştırmalara göre, yapay zeka projelerinin büyük bir çoğunluğu (yaklaşık %80’i) ilk 12 ay içinde başarısız oluyor ve milyarlarca dolar boşa harcanıyor. Bu oran, yapay zeka dışı teknoloji projelerinin başarısızlık oranının iki katı olarak dikkat çekiyor.
Rand Corporation tarafından yapılan bir araştırma, işletmelerin sadece %14’ünün yapay zekayı tam anlamıyla benimsemeye hazır olduğunu, ancak iş liderlerinin %84’ünün bu teknolojinin organizasyonları üzerinde önemli bir etkisi olacağına inandığını ortaya koydu.
Projelerin başarısız olmasının başlıca nedeni, paydaşlar ile teknik ekipler arasında proje amacı ve niyeti konusunda yeterli anlayış ve iletişimin eksik olması olarak belirlendi. Bu durum, yöneticilerin ekiplere gereken zaman ve kaynakları tanımamalarına yol açıyor. Başarılı bir proje için, liderlerin ve teknik ekiplerin aynı hedefleri paylaşması büyük önem taşıyor.
Veri yetersizliği de yeni projelerde karşılaşılan bir diğer sorun olarak öne çıkıyor. Yapay zeka modellerini yeterince eğitmek için gereken veriye sahip olmamak, veri yönetimi ve model dağıtımını destekleyecek altyapıya yeterince yatırım yapılmaması, projelerin daha uzun sürede tamamlanmasına ve etkisiz olmasına yol açıyor.
Bu durum, Lenovo’nun daha önce yaptığı bir araştırmayı da doğruluyor; araştırmada, modelleri eğitmek için gereken hesaplama gücü ve veri kaynaklarına ilişkin endişeler dile getirilmişti.
Yeni projelerin karşılaştığı bir diğer zorluk ise, kullanıcıların gerçek problemlerini çözmeye odaklanmak yerine, en son teknolojiye aşırı hevesle yönelme eğilimiydi. Yeni teknolojilerle denemeler yapmak gelişimi teşvik ediyor, ancak çoğu zaman bu teknolojiler, en iyi uyum sağladıkları durumlar yerine, sadece kullanılmış olmak için tercih ediliyor. Araştırmacılar, başarılı projelerin, yapay zekadaki en son gelişmeleri kovalamaktan ziyade, çözülmesi gereken probleme odaklandığını vurguluyor.
Son olarak, rapor, yapay zekanın yeteneklerinin abartılması eğiliminin de projelerin başarısız olmasına katkıda bulunduğunu ortaya koydu. Yatırımlar 2013 yılından bu yana 18 kat artmış olmasına rağmen, yapay zeka tüm görevleri otomatikleştiren bir çözüm değildir ve teknolojinin hala önemli sınırlamaları vardır. Modellerin yeteneklerini anlamak, başarının anahtarıdır.
Yapay zekanın çeşitli endüstrilerde kullanılmasının bu denli baskı altında olduğu bir dönemde, işletmelerin yapay zekayı diğer yatırımlar gibi değerlendirmesi ve tam anlamıyla anlaşılmadığında veya uygun şekilde yönetilmediğinde ciddi riskler barındırabileceğini göz önünde bulundurması gerekir.