Ano ang pinaka-cited na dahilan kung bakit nabibigo ang mga enterprise AI projects?

Ang pinakakaraniwang dahilan kung bakit nabibigo ang mga proyektong AI ng enterprise ay ang pagdidikit ng bagong tool sa isang hindi pa nagbabagong workflow — pagpasok ng AI sa mismong parehong mga hakbang, pagsang-ayon, at gawi na umiiral na noon, kaya hindi na naiiba talaga kung paano ginagawa ang mga desisyon o trabaho, isang layer lang ang naidadagdag sa ibabaw.

Ang bilis ng pagtype at bilis ng koneksyon sa internet ay maliit na teknikal na salik na halos hindi kailanman nagpapasya kung magtatagumpay ang isang inisyatibang AI; ginagamit ang mga ito rito bilang malinaw na hindi kapani-paniwalang distractor kaysa tunay na paliwanag.

Angkop ang paghahambing sa kuryente sa mga pabrika: ang mga unang pabrika ay basta pinalitan lang ang steam engine ng electric motor sa parehong lay-out at kaunti ang napakinabangan, hanggang sa muli nilang idinisenyo ang buong linya ng produksyon batay sa kuryente — nagmula ang tunay na pakinabang sa muling pag-iisip ng proseso, hindi sa pagpapalit lang ng pinagmumulan ng lakas.