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证实Gartner最近两份敷陈披露，85%的AI和机器学习步地未能委用，唯有53%的步地大致完成从原型到坐褥的过程。关联词，相同的敷陈标明，关于AI的投资真的莫得放缓的迹象，很多企业反而打算增多投资。

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只消有一些知识性的买卖念念维，很多失败是不错幸免的。可是，投资具有强劲的驱能源，比如：FOMO(微弱错过);在有开阔营销预算的AI公司中，存在夸张伪善的风险投资泡沫;以及在某种进程上意志到，诈欺AI驱动的决策和向数据驱动企业迈进，投资是相当必要的。

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与其将AI或机器学习步地视为一次性收效，举例，升级数据库或接收新的CRM系统。不如将AI视为一种旧式的成本投资，访佛于制造商会评判投资购买一台同意的机器是否合理。

制造商不会像很多企业看待AI和机器学习那样，将机器视为新奇的新玩物。每个采购决策齐会磋商到新家具或更正家具的占大地积、备件、珍惜、职工培训、家具假想以及营销和分销渠谈。在企业接收新的AI或机器学习系统时，也应该有相同的考量。

以下是企业在投资AI和机器学习时常犯的六个失误。

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离本趣末

在不知谈要回应的问题是什么的情况下，就分析打算决议会令东谈主失望。超过是在有繁密干涉的情况下，你的注想法很容易从枢纽问题上移开。自动驾驶汽车、东谈主脸识别、无东谈主驾驶飞机等齐是当代化的遗迹，东谈主们想要尝试作念这些新奇的事物是很当然的，可是不要冷落AI和机器学习带来的中枢买卖价值，这么才气作念出更好的决策。

借助数据作念决策并不崭新。R.A. Fischer 不错说是天下上第一位“数据科学家”，1926 年，他在论文《现场实验的安排》(PDF)顶用10页短篇详细了制定数据驱动决策的重心。运筹学、六西格玛处治法以及像Edwards Deming 等统计学家的责任讲明了，参照诈欺统计计较的限值四肢量化变量的方法去分析数据的热切性。

简而言之，你应该从开动就将AI和机器学习视为更正现存业务经由的一种神色，而不是一个新商机。率先分析经由中的决策点，并问我方：“淌若咱们不错将这个决策更正x %，它会对咱们的截止产生什么影响?”

冷落组织上的变革

实施变革处治的鬈曲是形成AI步地合座失败的一个热切原因。不少照顾齐标明，大无数转型步地失败，技能、模子和数据仅仅一部分原因，相同热切的是数据优先的职工心态，事实上，职工心态的滚动可能比AI自身更热切。具独特据驱动念念维的企业使用电子制表也不错相同有截止。

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AI打算迈向收效的第一步是开发信任，即数据驱动的决策优于直观或传统。因为，业务线司理或高管东谈主员固守己见，短少对数据的信任，或拒却将决策权交给数据分析过程，导致子民数据分析师的起劲大多以失败告终。截止，比较业务转型，东谈主们反而对一些很基础的分析行径以及很多从上至下的打算进行了更多涉猎，产生了趣味和重建的想法。

咱们仍然有一线盼愿，那等于企业变革和其中波及的问题还是获得了平庸照顾。企业变革是对实行团队奋斗精神的本质。它不可通过从上头下达敕令来竣事。它需要东谈主们温暖地、好意思妙地、以致是迟缓地改动念念想和作风，况兼意志到每个东谈主在鼓动主义行径时齐会作念出不同的响应。一般来说，相通、盂方水方、参与和不竭更正这四点很枢纽，它们与决策处治过程径直关系。

鉴于数据驱动的决策常常违背直观，是以改动AI限制的企业文化相当具有挑战性。开发数据驱动决策优于直观或传统的信任，需要一种被称为“生理安全”的成分，唯有最具前瞻性的结合团队才气掌合手。有一个首字母缩写词——ITAAP被东谈主反复说起，道理是“一切齐与东谈主忖度”。一个收效的步地常常会将向上 50% 的预算用于变革处治，我觉得它应该接近 60%。因为，还有特殊的10%给到首席东谈主力资源官办公室去作念步地特定东谈主员的分析打算。

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作家：Steve Nunez

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https://www.infoworld.com/article/3639028/why-ai-investments-fail-to-deliver.html

众所周知，萨尔科接手球队之后，并没有实施严格的训练计划，在体能储备和高强度对抗方面，全队的积累远远落后于其他球队。训练的问题和伤病的恢复，正好可以用这个间歇期来弥补和恢复。

据消息人士透露，最近一次中，曼彻斯特城球星斯特林场上突然发生身体不适情况，随后紧急送往医院治疗。虽然斯特林团队方面并透露具体身体状况，们健康十分担心，并希望能够尽快康复。同时，们加油，期待能够接下来中继续贡献力量。