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生成式 AI 项目失败的 5 大原因以及如何让您的项目取得成功
人工智能项目失败的主要原因以及成功的关键秘诀，包括明确的目标、高质量的数据和强有力的治理。文章《生成式人工智能项目失败的 5 大原因以及如何让您的项目取得成功》首先出现在 Spritle 软件上。
来源:Spritle 博客欢迎 AI 爱好者！
生成式 AI 正在重塑从零售到法律和供应链管理等行业。然而，许多生成式 AI 项目由于特定挑战而失败，如果解决这些挑战，则可以为更大的成功铺平道路。本博客探讨了这些失败的五个主要原因，并提供了可行的策略。现实世界的例子和行业数据说明了这些陷阱，为成功实施 AI 提供了路线图。
生成式 AI生成式 AI 项目失败的原因：5 个原因以及如何成功
了解生成式 AI 项目经常失败的五大原因，并获得帮助您的项目成功的见解。本指南重点介绍了常见的挑战，包括数据约束、模型对齐和扩展问题，并提供了克服每个挑战的实用解决方案。
生成式 AI生成式 AI 项目失败的 5 大原因
无论您是开始新的 AI 项目还是增强现有的 AI 项目，这些技巧都将帮助您克服障碍并通过生成式 AI 取得有影响力的成果。
1. 缺乏治理和监督
失败的原因：
治理对于生成式 AI 项目至关重要。 如果没有强有力的监督，项目可能会产生有偏见、有害或不准确的输出，从而可能导致声誉和财务损失。
- 根据 Gartner 的数据，到 2025 年，由于监督和治理结构不佳，预计超过 80% 的 AI 项目将产生不正确或有偏见的结果。 此外，42% 的公司报告称，自推出 AI 系统以来，他们至少经历过一次“重大”的 AI 相关道德问题。