tgoop.com/best_in_development/1072
Last Update:
Аналитика: 7 проблем ИИ, которые мешают получать прибыль от его внедрения
Аналитики IDC исследовали причины, которые мешают компаниям окупать внедрения от ИИ и из-за которых из 37 внедрений только 5 переходят в стадию производства.
Проблемы с конфиденциальностью данных и соблюдением нормативных требований можно решить внедрением надёжных систем управления данными и внедрением средств для анонимизации и шифрования.
Предвзятость и галлюцинации моделей решаются периодическим переобучением моделей на новых данных. Нужно также постоянно мониторить и тестировать
Высокие затраты на инфраструктуру и вычислительные мощности можно решить с помощью облачных вычислений или уменьшением размера модели.
Проблемы с интеграцией ИИ в существующие системы решаются составлением четкой дорожной карты внедрения.
Проблемы масштабируемости систем, которые сложно масштабировать из контролируемых сред, решаются модульной архитектурой.
Отсутствие четких вариантов использования после разработки — просто нужно проводить исследования до начала разработки и разрабатывать не технологии, а продукты с помощью технологий, тогда и вопроса применимости решения не возникнет.
Риски интеллектуальной собственности можно минимизировать, прописав четкие правила использования данных для обучения и ответов.
BY ИИ и роботы в стройке
Share with your friend now:
tgoop.com/best_in_development/1072