L'articolo analizza come la strategia sia importante per il successo dell'intelligenza artificiale e come un approccio migliore possa aiutare le aziende a raggiungere i propri obiettivi.
L'intelligenza artificiale (IA) sta attirando sempre più attenzione dalle imprese e dal pubblico in generale, ma solo il 15% dei progetti di machine learning (ML) avviati dalle aziende hanno successo. Perché le aziende investono miliardi di dollari in IA se la maggior parte dei progetti non raggiunge mai la produzione? La risposta sta nell'approccio.
Molte aziende si concentrano sulla modellizzazione dei dati, senza considerare le reali esigenze operative dell'azienda. Invece, le aziende dovrebbero partire dal problema e lavorare all'indietro, identificando le reali esigenze dell'azienda e suddividendo le soluzioni proposte in passaggi più piccoli.
Per avere successo, le aziende devono scegliere il problema giusto. Ci sono differenze tra i problemi
