业务目标不一致会导致 POC 无法实现价值。缺乏重点几乎不可能展示可以扩大到生产的有形价值。
技能人才不足：如果您的内部团队在开发数据科学、人工智能和机器学习方面的运营框架方面专业知识不足，您可能会遇到项目延迟、模型不优和效率低下的问题，从而削弱与业务伙伴的信任。
忽视变更管理：AI/ML 解决方案可以彻底改变最终用户的工作流程和整个角色。如果没有足够的变更 贝宁电报数据 管理，您可能会遇到阻力、缺乏采用以及对 AI/ML 价值的误解。
基础设施可扩展性差：您的基础设施能否跟上 AI/ML 解决方案投入生产的步伐？忽视基础设施规划会导致性能和整体可扩展性受限。
模型评估和监控不足：您的 AI/ML 模型需要适当的评估和持续监控，以确保它们与您的用例相匹配，并且不会是次优的或过时的。一旦投入大量资金，那些看似正确但导致错误结果的模型可能很难发现和修复。
不切实际的期望：说实话——您是否期望您的 AI/ML POC 能够立即产生奇迹般的结果？该过程可能是迭代的，并且将包括并需要实验和持续改进才能实现您的业务目标。
缺乏道德考量：人工智能的道德影响是一个热门话题，每次部署时都值得考虑。偏见、隐私问题和社会影响是这一过程中需要考虑的三个重要领域。
数据质量和治理问题：“垃圾进，垃圾出”原则仍然适用于 AI 解决方案。当基础数据质量被忽视时，它可能会对模型的准确性和可靠性产生重大影响。此外，如果没有正确的数据治理，合规违规将成为重大风险。
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