Miksi useimmat tekoälyprojektit epäonnistuvat yrityksissä ja miten se korjataan

Gartnerin ja McKinseyn mukaan yritysten generatiiviseen tekoälyyn liittyvät menot vuonna 2025 ovat arviolta 644 miljardia dollaria, mutta yli 80 prosenttia projekteista epäonnistuu tavoitteissaan, ja vain noin 15 prosenttia pääsee kestävään tuotantoon. MIT NANDAn tutkimuksessa yli 300 aloitteesta havaittiin, että 95 prosentilla GenAI-piloteista ei ole mitattavaa vaikutusta voittoon tai tuottavuuteen. Gartner sijoittaa generatiivisen tekoälyn pettymyksen laaksoon, kun taas agenttinen tekoäly on yli-inflatoituneiden odotusten huipulla. Artikkelissa tunnistetaan viisi pääasiallista epäonnistumisen syytä: mitattavissa olevien liiketoimintatavoitteiden puute, rikkinäisten prosessien automatisointi (GIGO), epätäydellinen kokonaisomistuskustannus (TCO), työkalujen valinta ennen ongelman määrittelyä sekä henkilökohtaisen vastuuhenkilön puuttuminen liiketoimintatuloksille. Näiden lieventämiseksi kirjoittaja kuvaa valintasuppilon, jossa on kolme suodatinta: mitattavissa oleva taloudellinen vaikutus, tekoälyn välttämättömyys sekä järkevä arkkitehtuuri TCO:n kanssa. Artikkeli käsittelee myös MIT NANDAn kuvaamia 'GenAI-kuilua' ja 'oppimisvajetta' sekä korostaa varjotekoälyn ongelmaa. Ratkaisuna kirjoittaja esittelee yrityksensä tekoälyalustastrategian, joka sisältää kerrokset agenttien rakentamiseen, integraatioon, yritystietoon sekä hallintakehyksen, johon kuuluvat tekoälyn hallinnan ja riskien viitekehykset. Hän mainitsee myös kahdeksasta erikoistuneesta agentista koostuvan moniagenttisen myyntivaiheen esijärjestelmän nopeuttamaan varhaisen vaiheen aloitteita.