5 lý do khiến 80% dự án AI thất bại và vấn đề với phương pháp Agile

• Theo nghiên cứu của viện RAND, có tới 80% dự án AI thất bại - gấp đôi tỷ lệ thất bại của các dự án công nghệ khác. Đây là vấn đề nghiêm trọng với ngành công nghiệp AI do chi phí liên quan rất lớn.

• RAND đã phỏng vấn 65 chuyên gia AI và chỉ ra 5 nguyên nhân chính dẫn đến thất bại:

1. Vấn đề cần giải quyết bằng AI không được hiểu rõ hoặc truyền đạt đúng. Lãnh đạo thiếu kỹ năng kỹ thuật chi tiết, trong khi đội ngũ khoa học dữ liệu lại không nắm được bối cảnh kinh doanh đầy đủ.

2. Thiếu dữ liệu đủ để huấn luyện mô hình AI. Dữ liệu thu thập cho mục đích tuân thủ hoặc theo dõi doanh số có thể không phù hợp để đưa vào thuật toán hành vi.

3. Tập trung quá nhiều vào việc sử dụng công nghệ mới nhất thay vì giải quyết vấn đề cụ thể. Không phải mọi vấn đề đều cần giải pháp học máy phức tạp.

4. Thiếu cơ sở hạ tầng để quản lý dữ liệu và triển khai mô hình AI, bao gồm nhân sự có kỹ năng phù hợp và hạ tầng vận hành.

5. Kỳ vọng quá cao về khả năng của AI. Nhiều lãnh đạo mong đợi dự án AI hoàn thành trong vài tuần thay vì nhiều tháng.

• Phương pháp phát triển Agile cũng gặp vấn đề khi áp dụng cho dự án AI:

- Thời gian sprint ngắn không phù hợp với giai đoạn khám phá dữ liệu và thử nghiệm ban đầu có thời lượng không thể dự đoán được của AI.

- Cách diễn giải cứng nhắc quy trình phát triển phần mềm hiện tại hiếm khi phù hợp với nhịp độ của dự án AI.

• Một số giải pháp được đề xuất:

- Hợp tác về dữ liệu để có đủ dữ liệu huấn luyện mô hình.
- Đầu tư vào cơ sở hạ tầng hỗ trợ dự án AI.
- Kiên nhẫn và cam kết dài hạn ít nhất 1 năm để thấy kết quả.
- Hiểu rõ giới hạn của AI và truyền đạt rõ mục đích dự án.
- Tập trung vào vấn đề cần giải quyết và chọn công nghệ phù hợp thay vì chạy theo xu hướng AI.

📌 80% dự án AI thất bại do 5 nguyên nhân chính: hiểu sai vấn đề, thiếu dữ liệu, lạm dụng công nghệ mới, thiếu hạ tầng và kỳ vọng quá cao. Phương pháp Agile cũng gặp khó khăn khi áp dụng cho AI. Cần kiên nhẫn, đầu tư hạ tầng và hiểu rõ giới hạn của AI để tăng tỷ lệ thành công.

https://www.itpro.com/software/development/why-are-so-many-ai-projects-destined-for-failure-inexperienced-staff-poor-technology-and-a-shoehorned-approach-to-agile-development-is-stifling-innovation