Несколько причин, по которым стартапы в сфере искусственного интеллекта (ИИ) часто терпят убытки:
- Недостаток мощностей. 1 Аппаратное обеспечение устаревает так быстро, что мощностей и объёмов памяти перестаёт хватать на всё задуманное. 1 Обновление «железа» для разработки инноваций в области ИИ — процесс дорогостоящий, без спонсорской поддержки практически невозможный. 1
- Отсутствие гибкости. 1 Требования к программному обеспечению неизбежно меняются в ходе проекта. 1 Могут возникать технические проблемы, для решения которых необходимы изменения во всей конструкции, или потребность внести новые функции, которую текущее ПО не обеспечивает. 1
- Несовпадение целей между ключевыми заинтересованными сторонами. 4 У руководства часто есть представление о том, чего может и должен достичь искусственный интеллект, которое не основано на реальности. 4
- Недостаток возможностей и данных для обучения нейросетей. 2 Это снижает качество работы нейросетей и не цепляет пользователей. 2
- Решение руководства демонстрировать технологическое превосходство своих решений над конкурентами. 2 Вместо того чтобы сосредоточиться на предоставлении действительно полезных сценариев для пользователей. 2