Novo istraživanje otkriva da čak 80% AI projekata propada, što dovodi do ogromnih finansijskih gubitaka u industriji. OpenAI, kompanija vredna milijardu dolara koja je započela generativnu AI revoluciju sa ChatGPT-om, predviđa gubitak od 5 milijardi dolara u 2024. godini. Uprkos ovom negativnom rezultatu, nedavno je objavljeno da je kompanija u pregovorima o prikupljanju dodatnih sredstava, sa procenom vrednosti koja bi mogla dostići 100 milijardi dolara nakon injekcije od milijardu dolara.
OpenAI nije jedina kompanija koja prolazi kroz finansijske izazove prilikom treniranja svojih AI modela. Veći broj kompanija u tehnološkoj industriji suočava se sa sličnim problemima. Veštačka inteligencija ostaje najaktuelniji trend u industriji tehnologije, ali je takođe veoma nestabilna i može brzo trošiti ogromne sume novca. Panel naučnika i inženjera procenjuje da 80% ovih projekata propada i ističe glavne razloge za to, uz pružanje nekih rešenja.
Jedan od razloga za neuspeh AI projekata je taj što osnivači kompanija često ne razumeju koji problem treba rešiti i fokusiraju se samo na prikazivanje tehnologije drugima. Neprofitna globalna politika think tank organizacija, istraživački institut i konzultantska firma za javni sektor RAND Corporation, izdvaja pet razloga zašto 80% AI projekata ne uspeva. Prvi i najvažniji razlog je taj što ‘akteri industrije’ ne razumeju šta je problem koji treba rešiti korišćenjem AI tehnologije. Drugi razlog za neuspješne projekte je taj što kompanije nemaju dovoljno podataka za efikasno treniranje AI modela, što dovodi do iskrivljenih rezultata koji odvraćaju korisnike od ponovne upotrebe platforme.
Dalji problemi, poput neadekvatne infrastrukture, mogu ubrzati stopu neuspeha AI projekata. Čak i kada su resursi dostupni, osnivači kompanija su više fokusirani na prikazivanje tehnološke superiornosti u odnosu na konkurenciju nego na pružanje vrednosti korisnicima. RAND Corporation je takođe pružila neka rešenja za smanjenje rizika od neuspeha.
Jedno od rešenja je ulaganje u infrastrukturu, jer fokusiranje na ovo područje ne samo da smanjuje vreme potrebno za kompletiranje treninga AI modela, već može predstavljati jednu veliku prednost: visokokvalitetne podatke dostupne za efikasno treniranje drugih AI modela. Osnivači bi takođe trebalo da shvate da veštačka inteligencija nije čarobni metak i da ima svoje ograničenja.
Iako efikasno treniranje AI modela može rezultirati snažnijim proizvodom, imamo ChatGPT kao vredan primer jer je treniran na terabajtima podataka, a može i dalje proizvesti netačan rezultat. Ukupno sedam rešenja je navedeno u izveštaju, pa možete proći kroz sve njih i javiti nam u komentarima slažete li se sa ovim rešenjima.
