70% AI ప్రాజెక్టులు ఎందుకు విఫలమవుతాయి: AI ప్రాజెక్ట్ వైఫల్య రేటును అర్థం చేసుకోవడం (మరియు 30% లో ఎలా ఉండాలి)
ఇది డజన్ల కొద్దీ సార్లు జరగడం నేను చూశాను. ఒక కంపెనీ మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లో ఆరు అంకెల మొత్తం పెట్టుబడి పెడుతుంది. డేటా సైంటిస్టులు మోడల్ నిర్మిస్తారు. డాష్‌బోర్డ్ అద్భుతంగా కనిపిస్తుంది. ఆ తర్వాత ఏమీ మారదు. ప్రాజెక్ట్ మొదలవకుండానే ఆగిపోతుంది.
ఆ వెనుక ఉన్న విషాద వాస్తవం అదే AI ప్రాజెక్టు వైఫల్య రేటు. దీని నుండి 2023 నివేదిక ప్రకారం BCG, 70% AI కార్యక్రమాలు కొలవదగిన వ్యాపార విలువను అందించడంలో విఫలమవుతాయి. “కొంత విలువ” కాదు. సున్నా విలువ. Gartner AI Survey 2021 నుండి, AI ప్రాజెక్టులలో కేవలం 54% మాత్రమే పైలట్ నుండి ప్రొడక్షన్కు వెళ్తాయని తేలింది. మిగిలినవి నిలిచిపోతాయి. మరియు ఒక IDC study 28% AI ప్రాజెక్టులు డిప్లాయ్‌మెంట్‌కు ముందే విడిచిపెట్టబడుతున్నాయని, ప్రతి సంవత్సరం బిలియన్ల డాలర్లు వెలుగు చూడని ప్రూఫ్-ఆఫ్-కాన్సెప్ట్‌లపై వృథా అవుతున్నాయని వెల్లడిస్తుంది.
ఆ విధ్వంసకర గణాంకం రెండు వైపులా పనిచేశాను. విడుదలైన AIని నిర్మించాను, క్రాష్ అయిన AIని నిర్మించాను. ఆ 70% ఎందుకు విఫలమవుతాయో, విజయవంతమైన 30% భిన్నంగా ఏమి చేస్తాయో ఈ వ్యాసంలో ఖచ్చితంగా చూపిస్తాను. అంతకంటే ముఖ్యంగా, సంస్థలు తమ ను తగ్గించుకోవడానికి సహాయపడిన పునరావృత ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను ఇస్తాను. AI ప్రాజెక్టు వైఫల్య రేటు పరిశ్రమ సగటు నుండి 30% కంటే తక్కువకు, తరచుగా రెండు త్రైమాసికాల కంటే తక్కువ సమయంలో.
నిజమైన AI ప్రాజెక్ట్ వైఫల్య రేటు
సంఖ్యలను సరిగ్గా చూద్దాం. వేర్వేరు అధ్యయనాలు “వైఫల్యం”కు వేర్వేరు నిర్వచనాలు వాడతాయి, కానీ ఏకాభిప్రాయం ఆలోచింపజేస్తుంది.
- BCG (2023): గణనీయ పెట్టుబడి తర్వాత కూడా 70% కంపెనీలు AI నుండి ROI చూడటం లేదు.
- Gartner (2021): AI నమూనాల్లో (ప్రోటోటైప్‌లలో) కేవలం 54% మాత్రమే ఉత్పత్తి దశకు చేరుకుంటాయి. మిగిలినవి ప్రయోగశాలను దాటి బయటకు రావు.
- IDC (2022): AI కార్యక్రమాల్లో 28% అమలుకు ముందే పూర్తిగా విఫలమవుతాయి; అమలు చేసిన వాటిలో 45% అంచనాలు అందుకోవు.
- MIT Sloan (2020): AI నుండి కనీస లేదా ఎలాంటి ప్రభావం లేదని 70% కంపెనీలు నివేదిస్తున్నాయి, ఆశయం, అమలు మధ్య అంతరం పెరుగుతోంది.
- McKinsey (2023): The State of AI సర్వే AI స్వీకరణ స్థిరపడిందని, కేవలం 21% కంపెనీలు మాత్రమే AI ఒకే వ్యాపార విభాగంలో గణనీయమైన విలువను సృష్టించిందని చెబుతున్నాయని చూపిస్తుంది.
The AI ప్రాజెక్టు వైఫల్య రేటు ఈ వనరులన్నింటిలో 60–70% చుట్టూ తిరుగుతోంది. అంటే మీరు ప్రారంభించే ప్రతి మూడు AI ప్రాజెక్టులలో, రెండు మీ సమయాన్ని మరియు డబ్బును వృథా చేస్తాయి. దృక్పథంలో చెప్పాలంటే, మధ్య తరహా సంస్థ సంవత్సరానికి సగటు ఖర్చు $500,000తో 10 AI కార్యక్రమాలను అమలు చేస్తే, సున్నా కొలవదగిన వ్యాపార ప్రభావాన్ని ఇచ్చే ప్రాజెక్టులపై ఏటా $3.5 million వృథా చేస్తోంది. అది చర్య తీసుకోకపోవడం యొక్క అద్భుతమైన ఖర్చు.
“వైఫల్యాన్ని” మేము ఎలా నిర్వచిస్తాం
సాధారణ పరీక్ష వాడతాను: ప్రాజెక్ట్ వ్యాపారం పనిచేసే విధానాన్ని మార్చిందా? మోడల్ Jupyter నోట్‌బుక్‌లో కూర్చుని కస్టమర్, ఉత్పత్తి లేదా సరఫరా గొలుసును ఎన్నడూ తాకకపోతే, అది విఫలమైంది. మోడల్ లైవ్‌లో ఉండి కూడా ఎవరూ నమ్మకపోతే లేదా వాడకపోతే, అది విఫలమైంది. “విజయవంతమైన” AI ప్రాజెక్ట్ అంటే ఆదాయాన్ని పెంచేది, వ్యయాన్ని తగ్గించేది లేదా మీ త్రైమాసిక సంఖ్యల్లో కనిపించేలా కస్టమర్ అనుభవాన్ని మెరుగుపరిచేది. అంతకంటే తక్కువైతే దోహదం చేస్తుంది AI ప్రాజెక్టు వైఫల్య రేటు.
అదే నిజమైన నిర్వచనం — సాంకేతిక వైఫల్యాలు కావు, సంస్థాగత వైఫల్యాలు. సంపూర్ణ ఖచ్చితమైన మోడల్ కూడా వ్యాపారం దాన్ని స్వీకరించకపోతే విలువ లేనిదే.
అధిక AI ప్రాజెక్ట్ వైఫల్య రేటు వెనుక సాధారణ కారణాలు
డజన్ల కొద్దీ సంస్థల్లో విఫలమైన ప్రాజెక్టులను విశ్లేషించాను — Fortune 500 రిటైలర్ల నుంచి మధ్యస్థ లాజిస్టిక్స్ సంస్థల వరకు. నమూనా ఎల్లప్పుడూ ఒకటే. అతిపెద్ద ఐదు హంతకులు ఇవిగో, మీ సొంత సంస్థను కనీసం ఒకదానిలో గుర్తించేంత వివరంగా వివరించాను.
1. స్పష్టమైన వ్యాపార సమస్య లేదు
చాలా AI ప్రాజెక్టులు సాంకేతికత-మొదటి మనస్తత్వంతో ప్రారంభమవుతాయి. ఒక బృందం జనరేటివ్ AI లేదా కంప్యూటర్ విజన్ గురించి ఉత్సాహపడి దీనితో మనం ఏమి చేయగలం అని అడుగుతుంది. మన అత్యంత ఖరీదైన కార్యాచరణ సమస్య ఏమిటి అని అడగడానికి బదులుగా. ఒక McKinsey study AIను నిర్దిష్ట వ్యాపార ఫలితాలతో అనుసంధానించే కంపెనీలు విజయం సాధించే అవకాశం 1.7 రెట్లు ఎక్కువ అని కనుగొంది. దీనికి విరుద్ధం బాధాకరంగా జరగడం నేను చూశాను. ఒక వినియోగ వస్తువుల కంపెనీ డిమాండ్ అంచనా మోడల్ నిర్మాణానికి $800,000 ఖర్చు చేసింది, అది ఎప్పుడూ ఉపయోగించబడలేదు, ఎందుకంటే సరఫరా గొలుసు బృందం వద్ద బాగా పనిచేసే సరళ నియమాలు ఉన్నాయి. ఆ మోడల్ ఎవరూ అడగని ప్రశ్నకు సమాధానం ఇచ్చింది.
వ్యాపార పరంగా విజయాన్ని నిర్వచించనప్పుడు, స్కోప్ క్రీప్ వస్తుంది. ప్రాజెక్ట్ ఒకేసారి మూడు సమస్యలను పరిష్కరించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది లేదా అస్పష్టమైన “360-డిగ్రీ కస్టమర్ వ్యూ”ను వెంబడిస్తుంది. ఫలితంగా కార్యాచరణలోకి తీసుకురావడానికి చాలా సంక్లిష్టమైన మోడల్ వస్తుంది. AI ప్రాజెక్టు వైఫల్య రేటు ప్రారంభ సమస్యా ప్రకటన అస్పష్టంగా ఉన్నప్పుడు పెరుగుతుంది. O'Reilly 2024 సర్వే ప్రకారం, AI పని ప్రారంభించే ముందు కేవలం 38% సంస్థలు మాత్రమే స్పష్టంగా నిర్వచించిన సమస్యా ప్రకటన కలిగి ఉన్నామని చెప్పాయి. మిగిలినవారు కేవలం ప్రయోగాలు చేస్తున్నారు.
Real example: ఒక యూరోపియన్ బ్యాంకు “AIతో కస్టమర్ ఎంగేజ్‌మెంట్ మెరుగుపరచాలని” కోరింది. ఆరు నెలల తర్వాత ప్రాజెక్ట్ చనిపోయింది, ఎందుకంటే మార్కెటింగ్ చర్న్ అంచనా కోరింది, కార్యకలాపాలు మోసం గుర్తింపు కోరాయి, అనుపాలన KYC ఆటోమేషన్ కోరింది. అందరూ వేర్వేరు దిశల్లో లాగారు. కేంద్రీకృత లక్ష్యం — క్రెడిట్ కార్డ్ చర్న్‌ను 8% తగ్గించడం — ప్రాజెక్ట్‌ను కాపాడేది.
2. Bad Data
AI మోడళ్లకు శుభ్రమైన, లేబుల్ చేసిన, సంబంధిత డేటా కావాలి. చాలా కంపెనీల డేటా పది లెగసీ వ్యవస్థల్లో చెల్లాచెదురుగా ఉంటుంది, ప్రతి ఒక్కటి “కస్టమర్” లేదా “లావాదేవీ”కు సొంత నిర్వచనంతో. IDC report ప్రపంచవ్యాప్తంగా AI స్వీకరణకు రెండవ అతిపెద్ద అడ్డంకి పేలవమైన డేటా నాణ్యత అని చెబుతుంది. నా వాదన అదే అతిపెద్దదని. చెత్త లోపలికి, చెత్త బయటకు అనేది కేవలం సామెత కాదు; AI ప్రాజెక్టు వైఫల్య రేటు మొండిగా ఎక్కువగానే ఉంటుంది.
సాధారణ AI ప్రాజెక్టు సమయంలో 80% డేటా తయారీకే ఖర్చవుతుంది — కానీ చాలా బృందాలు ఈ దశను తగ్గిస్తాయి. డేటా "సరిపోతుంది" అనుకుంటారు. ఎప్పుడూ సరిపోదు. క్లిష్ట ఫీల్డుల్లో 40% విలువలు లేని పేషెంట్ రీఅడ్మిషన్ అంచనా మోడల్‌తో ఆరోగ్య సంస్థతో పనిచేశాను. డేటా సైన్స్ బృందం మధ్యగతాలతో భర్తీ చేసి, పరీక్షలో 88% ఖచ్చితత్వం సాధించింది. కానీ ఉత్పత్తిలో అంచనాలు అర్థరహితంగా ఉన్నాయి, ఎందుకంటే లేని విలువలు యాదృచ్ఛికం కాదు — నమోదు కాని నిర్దిష్ట సమస్యలున్న రోగులకే అవి లేవు. మూడు నెలల వాదన తర్వాత ప్రాజెక్టు పక్కన పెట్టారు.
“చెడు డేటా” ఎలా ఉంటుందో:
- Incomplete records: అమ్మకాల రికార్డుల్లో 30% కస్టమర్ విభాగం ఫీల్డ్ లేదు.
- అస్థిరమైన లేబుళ్లు: చిరునామా ఫీల్డులలో “CA” మరియు “California” పరస్పరం మార్చి వాడటం.
- Duplicates: ఒకే కస్టమర్ విభిన్న IDలతో నాలుగు సార్లు కనిపిస్తున్నారు.
- Stale data: ఇన్వెంటరీ డేటా వారానికి ఒకసారి అప్‌డేట్ అవుతుంది, కానీ నిర్ణయాలు మాత్రం నిజ సమయంలో (రియల్-టైమ్‌లో) తీసుకోవాలి.
- Siloed data: కస్టమర్ పరస్పర డేటా CRMలో, లావాదేవీ డేటా ERPలో, మద్దతు టికెట్లు వేరే హెల్ప్‌డెస్క్‌లో ఉంటాయి.
మీ డేటా ఏకీకృతం, నకలు తొలగించబడి, ధృవీకరించబడకపోతే, అది భాషా నమూనా కాకపోయినా మీ AI హాలూసినేట్ చేస్తుంది. AI ప్రాజెక్టు వైఫల్య రేటు డేటా గవర్నెన్స్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ లేని సంస్థలకు ... ఉన్నవాటి కంటే దాదాపు రెట్టింపు, Experian సర్వే ప్రకారం.
3. మార్పు నిర్వహణ లేమి
మీరు 95% ఖచ్చితత్వంతో చర్న్‌ను అంచనా వేసే మోడల్‌ను నిర్మించారు. సేల్స్ బృందం దానిని విస్మరిస్తుంది. ఎందుకు? ఎందుకంటే వారికి దానిని ఉపయోగించడానికి ఎప్పుడూ శిక్షణ ఇవ్వలేదు మరియు వారు దానిని నమ్మరు. ఇది AI కార్యక్రమాల నిశ్శబ్ద హంతకి. The AI ప్రాజెక్టు వైఫల్య రేటు నాయకులు AI శూన్యంలో ఉనికిలో లేదని మరిచినప్పుడు పెరుగుతుంది — ఇది ప్రజలు పనిచేసే విధానాన్ని మారుస్తుంది.
డిజిటల్ పరివర్తన వైఫల్యాల్లో 70% సాంకేతికత వల్ల కాదు, సంస్కృతి మరియు మార్పు నిర్వహణ వల్లనే అని McKinsey కనుగొంది. గతంలో సీనియర్ మేనేజర్ తీసుకున్న నిర్ణయాన్ని ఆటోమేట్ చేసే AI మోడల్ ఆ మేనేజర్ హోదాకు ముప్పు. మానవ భయాన్ని పరిష్కరించకపోతే, ప్రాజెక్ట్ విధ్వంసానికి గురవుతుంది — సూక్ష్మంగా లేదా బహిరంగంగా. రిటైల్ గొలుసులో నేను దీన్ని చూశాను, అక్కడ ఇన్వెంటరీ ఆప్టిమైజేషన్ మోడల్ గొప్ప ఆర్భాటంతో ప్రారంభించబడింది. కానీ స్టోర్ మేనేజర్లు "తమ స్థానిక మార్కెట్ తమకు బాగా తెలుసు" అని మాన్యువల్‌గానే స్టాక్ ఆర్డర్ చేస్తూనే ఉన్నారు. కంపెనీ మేనేజర్ బోనస్‌లో కొంత భాగాన్ని స్వీకరణతో ముడిపెట్టే వరకు ఆరు నెలల పాటు మోడల్ సిఫార్సులను విస్మరించారు. ఒక త్రైమాసికంలోనే ఇన్వెంటరీ ఖర్చులు 14% తగ్గాయి.
AI కోసం మార్పు నిర్వహణ ఎందుకు విఫలమవుతుంది:
- IT వెలుపల ఎగ్జిక్యూటివ్ స్పాన్సర్ లేరు.
- డిజైన్ సమయంలో తుది వినియోగదారులను ఎప్పుడూ సంప్రదించలేదు.
- శిక్షణలో ప్రత్యక్ష అభ్యాసం కాకుండా ఒక గంట వెబినార్ మాత్రమే ఉంది.
- మోడల్ లోపాలను నివేదించడానికి ఫీడ్‌బ్యాక్ వ్యవస్థ లేదు, కాబట్టి నమ్మకం తగ్గింది.
- “బ్లాక్ బాక్స్” సమస్య: AI నిర్ణయం ఎందుకు తీసుకుందో వినియోగదారులు అర్థం చేసుకోరు, కాబట్టి వారు దాన్ని తిరస్కరిస్తారు.
A Gartner report AI చొరవల కోసం ప్రత్యేక మార్పు నిర్వహణ బడ్జెట్ ఉన్న సంస్థలు 45% అధిక విజయ రేటు కలిగి ఉన్నాయని కనుగొంది. అయినా 20% కంటే తక్కువ కంపెనీలు దీనికి బడ్జెట్ కేటాయిస్తాయి.
4. అవాస్తవిక అంచనాలు
AI మాయ కాదు. వెండి బుల్లెట్ కాదు. మొదటి నెలలోనే 10x ROI ఇవ్వదు. హైప్ చక్రాన్ని నమ్మే నాయకులు — చాలా ChatGPT డెమోలు చూసినవారు — తక్షణ, భారీ పరివర్తన ఆశిస్తారు. వాస్తవం తాకినప్పుడు, పరిపక్వం చెందే అవకాశం రాకముందే ప్రాజెక్టును చంపేస్తారు, దీంతో AI ప్రాజెక్టు వైఫల్య రేటు.
The MIT Sloan article కంపెనీలు AI స్వల్పకాలంలో చేయగలదాన్ని అతిగా అంచనా వేసి, దాన్ని స్థాపించడానికి అవసరమైన దీర్ఘకాలిక కృషిని తక్కువగా అంచనా వేస్తాయని పేర్కొంటుంది. $300,000 ఖర్చుతో AI-ఆధారిత మోస గుర్తింపు వ్యవస్థపై 30 రోజుల్లో ఛార్జ్‌బ్యాక్‌లను 50% తగ్గిస్తుందని ఆశించిన ఫిన్‌టెక్ స్టార్టప్‌ను నేను చూశాను. ఛార్జ్‌బ్యాక్‌లు కేవలం 12% మాత్రమే తగ్గినప్పుడు, CFO ప్రాజెక్ట్‌ను ఆపేశారు — నెలకు 12% ఆదా అంటే ఏడాదికి $1.2 మిలియన్లు అయినప్పటికీ. అంచనా అంతరం సరైన ప్రాజెక్ట్‌నే చంపేసింది.
కృత్రిమ మేధస్సు కోసం Gartner Hype Cycle డీప్ లెర్నింగ్, ఎడ్జ్ AI వంటి సాంకేతికతలను క్రమం తప్పకుండా “అతిశయోక్తి అంచనాల శిఖరం” వద్ద ఉంచుతుంది, ఆ తర్వాత “భ్రమలు తొలగే లోయ” వస్తుంది. స్పాన్సర్లు నేర్చుకునే ప్రక్రియకు ప్రణాళిక వేయకపోవడం వల్ల చాలా AI ప్రాజెక్టులు ఆ లోయలోనే విఫలమవుతాయి. The AI ప్రాజెక్టు వైఫల్య రేటు తరచుగా సాంకేతికత వలెనే సహనం వైఫల్యం.
5. కొలత ఫ్రేమ్‌వర్క్ లేదు
మీరు కొలవనిదాన్ని మెరుగుపరచలేరు. అయినప్పటికీ స్పష్టమైన KPIలు లేకుండా జరిగే AI లాంచ్‌ల సంఖ్య ఆశ్చర్యపరుస్తుంది. ఖర్చును 10% తగ్గించడమే లక్ష్యమా? కన్వర్షన్‌ను 5% పెంచడమా? సైకిల్ సమయాన్ని మూడు రోజుల నుండి నాలుగు గంటలకు తగ్గించడమా? నిర్దిష్ట, సమయ-పరిమిత లక్ష్యాలు లేకుండా, ఏ ఫలితాన్నైనా విజయంగా చూపవచ్చు — లేదా, సాధారణంగా, AI ఏమీ చేసిందని ఎవరూ నిరూపించలేరు. ఆ అస్పష్టత సంస్థాగత ఉదాసీనతను పెంచుతుంది, ప్రాజెక్ట్ నెమ్మదిగా చనిపోతుంది.
“సామర్థ్యంలో 70% మెరుగుదల” అని చెప్పుకున్న ప్రాజెక్ట్‌ను ఒకసారి సమీక్షించాను. తవ్వి చూస్తే, “సామర్థ్యం” అంటే రోజుకు సరిచేసిన డేటా ఎంట్రీల సంఖ్యగా నిర్వచించారు, కానీ మొత్తం ప్రక్రియ వ్యయం కదలలేదు. AI పనిని తగ్గించలేదు, కేవలం మార్చింది. ఇది క్లాసిక్ కొలత వైఫల్యం. AI ప్రాజెక్టు వైఫల్య రేటు సమస్యా ప్రకటనకు నేరుగా అనుసంధానించిన చిన్న కార్యాచరణ KPIల సమితిని ముందుగానే నిర్వచించినప్పుడు బాగా తగ్గుతుంది.
పనిచేసే ఉదాహరణ KPIలు:
- 6 నెలల్లో సగటు ఆర్డర్-టు-షిప్ సమయాన్ని 20% తగ్గించండి.
- Q3 ముగిసే నాటికి అప్‌సెల్ కన్వర్షన్ రేటును 4.2% నుంచి 6.0%కు పెంచండి.
- మాన్యువల్ ఇన్‌వాయిస్ ప్రాసెసింగ్ ఖర్చును ఏడాదికి 35% తగ్గించండి.
- ఒక త్రైమాసికంలో అంచనా ఖచ్చితత్వాన్ని (MAPE) 22% నుంచి 12%కి మెరుగుపరచండి.
ఆ సంఖ్యలు లేకుండా, మీరు గుడ్డిగా ఎగురుతున్నారు — మరియు మీరు 70% లో చేరుతారు.
మీ AI ప్రాజెక్ట్ వైఫల్య రేటును ఎలా తగ్గించాలి
సంస్థలు తమ తగ్గించుకోవడంలో సహాయపడ్డాను AI ప్రాజెక్టు వైఫల్య రేటు 70% నుండి 30% కంటే తక్కువకు. ఈ విధానం ఆకర్షణీయమైనది కాదు. ఇది క్రమబద్ధమైనది. కఠినమైన ప్రాధాన్యత, డేటా పరిశుభ్రత, వేగవంతమైన నమూనా తయారీ మరియు మానవ-కేంద్రిక విడుదల అనే పునాదిపై నిర్మించబడింది. ఇదిగో సరైన బ్లూప్రింట్.
పోలిక పట్టిక: విఫలమైన vs విజయవంతమైన AI ప్రాజెక్టులు
| Dimension | విఫల ప్రాజెక్టులు (70%) | విజయవంతమైన ప్రాజెక్టులు (30%) |
|---|---|---|
| Problem clarity | అస్పష్టమైన లేదా బహుళ లక్ష్యాలు | ఒకే, కొలవగల వ్యాపార సమస్య |
| Data readiness | ప్రాజెక్ట్‌కు ముందు డేటా ఆడిట్ లేదు | 90%+ డేటా ఖచ్చితత్వం మరియు లేబులింగ్ పూర్తయింది |
| Stakeholder buy-in | కార్యనిర్వాహక ఆదేశం మాత్రమే | మొదటి రోజు నుండే క్రాస్-ఫంక్షనల్ బృందం పాల్గొంటుంది |
| ROI measurement | No KPIs defined | 3–5 నిర్దిష్ట, గడువు-ఆధారిత కొలమానాలు |
| Deployment approach | Big bang launch | పునరావృత, MVP-ఆధారిత విడుదల |
| Change management | No training plan | వినియోగదారు శిక్షణ, పైలట్ పరీక్ష మరియు ఫీడ్‌బ్యాక్ లూప్‌లు |
ముందు పరిష్కరించడానికి ఒక సమస్యను ఎంచుకోండి
సముద్రాన్ని మరిగించడానికి ప్రయత్నించడం ఆపండి. “మొత్తం కస్టమర్ ప్రయాణాన్ని మార్చే” $2 మిలియన్ల AI కార్యక్రమాలు విఫలం కావడం నేను చూశాను. విజయం సాధించిన సంస్థలు AI ప్రాజెక్టు వైఫల్య రేటు ఒక చిన్న, బాధాకరమైన, ఖరీదైన ప్రక్రియను ఎంచుకుని దానిపై నిరంతరం దాడి చేయండి.
సమస్య-అన్వేషణ వర్క్‌షాప్‌తో ప్రారంభించండి. వ్యాపార నాయకులు, కార్యకలాపాల నిర్వాహకులు మరియు డేటా విశ్లేషకులను కలపండి. అడగండి: మీకు నిద్రలేకుండా చేసే ఒక పునరావృత, డేటా-ఆధారిత పనిని సరిచేయడానికి మాయా మంత్రదండం ఊపగలిగితే అది ఏమిటి? ఆపై ఆ ఆలోచనలను మూడు అక్షాలపై ర్యాంక్ చేయండి: సంభావ్య వ్యాపార ప్రభావం, డేటా లభ్యత మరియు అమలు సాధ్యత. అత్యధిక ర్యాంక్ ఆలోచనను ఎంచుకోండి. ఇది కూల్ AI అని ఎప్పుడూ ఎంచుకోకండి.
పరిగణించదగిన అధిక-సామర్థ్య, సంకుచిత వినియోగ సందర్భాలు:
- కస్టమర్ చర్న్ అంచనా (చర్న్‌ను 5% తగ్గించడం వల్ల లాభాలు 25-85% పెరుగుతాయి).
- ఇన్వెంటరీ డిమాండ్ అంచనా (స్టాక్‌అవుట్‌లను 30% తగ్గించడం).
- స్వయంచాలక ఇన్‌వాయిస్ ప్రాసెసింగ్ (మాన్యువల్ డేటా ఎంట్రీ ఖర్చులను 50% తగ్గిస్తుంది).
- నిర్దిష్ట యంత్ర తరగతి కోసం ప్రిడిక్టివ్ నిర్వహణ.
- ఒకే ఉత్పత్తి వర్గానికి డైనమిక్ ధర నిర్ణయం.
A BCG analysis ఒకే అధిక-విలువ వినియోగ సందర్భంపై దృష్టి పెట్టే కంపెనీలు మొదటి సంవత్సరంలో ROI చూసే అవకాశం 2.3 రెట్లు ఎక్కువ అని కనుగొంది. విజయం ఎలా ఉంటుందో అందరికీ తెలుసు కాబట్టి ఆ దృష్టి డేటా తయారీ మరియు మార్పు నిర్వహణను కూడా సులభతరం చేస్తుంది.
AIని ముట్టుకునే ముందు మీ డేటాను శుభ్రం చేయండి
నా సమయంలో 80% డేటా తయారీపైనే గడుపుతాను. మీరు కూడా అలాగే చేయాలి. ఈ దశను దాటితే, ఇసుకపై ఇల్లు కడుతున్నారు. AI ప్రాజెక్టు వైఫల్య రేటు మీ డేటా ఎస్టేట్ అస్తవ్యస్తతతో నేరుగా సంబంధం కలిగి ఉంది.
ఏ మోడలింగ్ మొదలుపెట్టే ముందైనా క్షుణ్ణమైన డేటా ఆడిట్ చేయండి. మీ డేటా మూలాలను మ్యాప్ చేయండి, సంపూర్ణత, ఖచ్చితత్వం, స్థిరత్వాన్ని అంచనా వేయండి. తప్పిపోయిన విలువలు, అవుట్‌లయర్లు, నకిలీ రికార్డుల సారాంశం కోసం డేటా ప్రొఫైలింగ్ సాధనం లేదా సాధారణ Python స్క్రిప్ట్ వాడండి. తర్వాత సమస్యలను పైప్‌లైన్‌లో కాకుండా మూలం వద్దే సరిచేయండి.
ప్రతి క్లయింట్‌తో నేను వాడే డేటా సంసిద్ధత చెక్‌లిస్ట్:
- Centralize: వాడుక సందర్భానికి అవసరమైన డేటా రెండు కంటే ఎక్కువ వ్యవస్థల్లో ఉందా? అవునైతే ఒకే సత్య మూలం (డేటా గిడ్డంగి లేదా కేటలాగ్‌తో డేటా సరస్సు) సృష్టించండి. ఇది లేకపోతే మీ మోడల్ ఇన్‌పుట్‌లు విచ్ఛిన్నమై నమ్మదగనివి అవుతాయి.
- Label correctly: పర్యవేక్షిత అభ్యాసానికి లేబుల్ నాణ్యతే కీలకం. “చర్న్” లేబుల్ అస్థిరంగా నిర్వచించబడటంతో మోడళ్లు విఫలమవడం నేను చూశాను (ఒక బృందం 60 రోజుల తర్వాత కస్టమర్‌ను చర్న్‌గా లెక్కించింది, మరొకటి 90 తర్వాత). డేటా ఇంజనీర్‌తో కాదు, వ్యాపార యజమానితో లేబుల్‌లు నిర్వచించండి.
- తప్పిపోయిన విలువలను ఆలోచనాత్మకంగా పూరించండి: వరుసలు వదలకండి లేదా సగటుతో నింపకండి. అర్థం చేసుకోండి why డేటా లేదు. ఇది యాదృచ్ఛికమా, లేక క్రమబద్ధమైన సమస్యను సూచిస్తోందా? ఒకసారి నేను లాజిస్టిక్స్ సంస్థతో పనిచేశాను, అక్కడ 20% బరువు రికార్డులు లేవు; అవి తూకం వేసే యంత్రాన్ని దాటవేసిన అధిక-విలువ షిప్‌మెంట్‌లు అని తేలింది. ఆ వరుసలను తొలగించి ఉంటే మోడల్ పక్షపాతంతో ఉండేది.
- డీ-డూప్లికేట్ చేసి ప్రామాణీకరించండి: కస్టమర్ IDలు, ఉత్పత్తి SKUలు, తేదీ ఫార్మాట్‌లు అన్ని పట్టికల్లో స్థిరంగా ఉన్నాయని నిర్ధారించండి. చిన్న డీడూప్లికేషన్ ప్రయత్నం మోడల్ పనితీరును 5-10% మెరుగుపరుస్తుంది.
- డాక్యుమెంట్ డేటా వంశాన్ని: నెల తర్వాత ఏదైనా విరిగితే, డేటా ఎక్కడి నుండి వచ్చిందో మీకు తెలిసేలా.
The IDC study అంకితమైన డేటా ఇంజనీరింగ్ బృందం ఉన్న సంస్థలు తమ ను తగ్గిస్తాయని చూపిస్తుంది. AI ప్రాజెక్టు వైఫల్య రేటు 40% ద్వారా. నా అనుభవంలో, మోడలింగ్‌కు ముందు 4-6 వారాల డేటా క్లీనప్ స్ప్రింట్‌లో పెట్టుబడి పెట్టే కంపెనీలు కనీసం 60% తక్కువ వైఫల్య రేటును చూస్తాయి.
కనీస వ్యవహారయోగ్య నమూనా నిర్మించండి
పరిపూర్ణత AI అమలుకు శత్రువు. మొదటి రోజే 99% ఖచ్చితత్వం లక్ష్యంగా పెట్టుకోకండి. 4–6 వారాల్లో అందించగల “తగినంత మంచి” నమూనా లక్ష్యంగా పెట్టుకోండి. నిజ వినియోగదారు అభిప్రాయం తీసుకోండి. తర్వాత పునరావృతం చేయండి.
MVP మోడల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్-శక్తితో ఉండనవసరం లేదు. వివరించడానికి, మోహరించడానికి సరళంగా ఉన్నందున లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్ మోడళ్లు గ్రేడియంట్-బూస్టెడ్ చెట్ల కంటే మెరుగ్గా సమస్యలు పరిష్కరించడం నేను చూశాను. లక్ష్యం ఒక పరికల్పనను పరీక్షించడం: ఈ మోడల్‌తో నిర్ణయానికి సహాయపడితే ఫలితం ఉంటుందా? పరికల్పన నిజమైతే, తర్వాత సంక్లిష్టతను పెంచవచ్చు.
వాస్తవ MVP కాలక్రమం:
- వారం 1-2: డేటా ఏకీకరణ మరియు లేబులింగ్ (80% కృషి).
- వారం 3: సాధారణ మోడల్ నిర్మించండి (లీనియర్ రిగ్రెషన్, డెసిషన్ ట్రీ, లేదా XGBoost).
- వారం 4: మోడల్‌ను ప్రాథమిక APIలో చుట్టి ఉన్న డాష్‌బోర్డ్ లేదా సాధారణ వెబ్ యాప్‌లో అనుసంధానించండి.
- వారం 5-6: 3-5 స్నేహపూర్వక వినియోగదారులతో పైలట్, అభిప్రాయం సేకరించి ప్రారంభ KPIలను కొలవండి.
ఎవరికీ అవసరం లేని మోడల్‌ను పరిపూర్ణం చేయడానికి ఆరు నెలలు వెచ్చించిన జట్లను నేను చూశాను. MVP వల్ల చౌకగా విఫలం కావచ్చు — విఫలం కావాల్సిందే అయితే, $200,000 ఖర్చు చేసే ముందే తెలుసుకోవడం మేలు. AI ప్రాజెక్టు వైఫల్య రేటు MVPను ఎన్నడూ విడుదల చేయని బృందాలలో అత్యధికం; వారు అంతులేకుండా చిన్న మార్పులు చేస్తూనే ఉంటారు.
మార్పు నిర్వహణలో పెట్టుబడి పెట్టండి
తుది వినియోగదారు దానిని నమ్మకపోతే మీ AI పనికిరాదు. ఇది ... యొక్క మానవ కోణం AI ప్రాజెక్టు వైఫల్య రేటు, ఇదే చాలా సాంకేతిక బృందాలు విఫలమయ్యే చోటు. పైలట్ నుండి పూర్తి స్వీకరణకు మారడానికి మీకు ఉద్దేశపూర్వక ప్రణాళిక అవసరం.
కనిష్ఠంగా, కింది వాటిని చేయండి:
- Identify champions: MVPను పరీక్షించి, సాధనాన్ని ప్రచారం చేసే వ్యాపార పక్షం నుండి 2-3 ప్రభావవంతమైన వినియోగదారులను నియమించండి. వారికి ముందస్తు యాక్సెస్ ఇచ్చి, వారి అభిప్రాయాన్ని వినండి.
- వర్క్‌ఫ్లోను సహ-రూపకల్పన చేయండి: కొత్త సాధనాన్ని బలవంతం చేయకండి. AI అవుట్‌పుట్‌ను ప్రస్తుత నిర్ణయ ప్రవాహంలో పొందుపరచండి. ఉదాహరణకు, వేరే డాష్‌బోర్డ్‌కు బదులు మోడల్ చర్న్ రిస్క్ స్కోర్‌ను కస్టమర్ పేరు పక్కనే CRMలో చూపండి.
- చిన్న సమూహాల్లో శిక్షణ ఇవ్వండి: వినియోగదారులు ప్రశ్నలు అడిగి, వాస్తవ ఫలితాలతో మోడల్ అంచనాల నిజ ఉదాహరణలను చూడగల 30 నిమిషాల ఆచరణాత్మక సెషన్‌లను నడపండి. వివరించండి why సరళీకృత వివరణ అయినప్పటికీ, మోడల్ కొన్ని సిఫార్సులు చేసింది.
- అభిప్రాయ చక్రం సృష్టించండి: AI తప్పుగా ఉన్న కేసులను ఫ్లాగ్ చేయడానికి వినియోగదారులకు సులభమైన మార్గాన్ని ఇవ్వండి. ఇది రెండు ప్రయోజనాలకు ఉపయోగపడుతుంది: ఇది కాలక్రమేణా మోడల్ ను మెరుగుపరుస్తుంది మరియు ఇది వినియోగదారులకు వినిపించేలా చేస్తుంది. ట్రస్ట్ క్రమంగా పెరుగుతుంది.
- ప్రోత్సాహకాలను అవలంబనతో ముడిపెట్టండి: వీలైతే, AI వినియోగాన్ని చేర్చడానికి పనితీరు కొలమానాలను సర్దుబాటు చేయండి. ఇది శిక్షార్హమైనదిగా ఉండవలసిన అవసరం లేదు; అది గుర్తించబడవచ్చు. నేను పనిచేసిన తయారీదారు వద్ద, 90% మోడల్ దత్తత సాధించిన ప్లాంట్ మేనేజర్ త్రైమాసిక సమీక్షలో అరవడం వచ్చింది — దత్తత వేగంగా వ్యాపించింది.
A Gartner report AI చొరవల కోసం ప్రత్యేక మార్పు నిర్వహణ బడ్జెట్ ఉన్న సంస్థలు 45% అధిక విజయ రేటు కలిగి ఉన్నాయని కనుగొంది. అది యాదృచ్ఛికం కాదు. ... AI ప్రాజెక్టు వైఫల్య రేటు మారువేషంలో ఉన్న వ్యక్తుల సమస్య.
విజయవంతమైన AI అమలుకు వాస్తవ ప్రపంచ ఉదాహరణలు
పైన పేర్కొన్న ఫ్రేమ్‌వర్క్ వైఫల్యాల కర్మాగారాలను విజయ కథలుగా మార్చడం నేను చూశాను. మీరు ను ఓడించగలరని నిరూపించే మూడు కేస్ స్టడీలు ఇక్కడ ఉన్నాయి. AI ప్రాజెక్టు వైఫల్య రేటు.
కేస్ స్టడీ 1: లాజిస్టిక్స్ సంస్థ షిప్పింగ్‌లో 12% ఆదా చేసింది
- Problem: మధ్య తరహా థర్డ్-పార్టీ లాజిస్టిక్స్ సంస్థకు ఓవర్-టైమ్ షిప్పింగ్ ఖర్చులు మార్జిన్‌లో 15% తినేస్తున్నాయి.
- Data: మూలం, గమ్యం, బరువు, క్యారియర్, తుది ఖర్చుతో సహా Salesforceలో 3 ఏళ్ల షిప్పింగ్ రికార్డులు వారి వద్ద ఉన్నాయి. ఒక వారం శుభ్రపరిచాక డేటా 90% పూర్తయింది.
- Model: సేవా-స్థాయి అవసరాలను పరిగణించి ప్రతి మార్గానికి చౌకైన క్యారియర్‌ను గ్రేడియంట్ బూస్టింగ్ మోడల్ అంచనా వేసింది.
- Deployment: మోడల్ అవుట్‌పుట్‌ను డిస్పాచర్ల ప్రస్తుత డాష్‌బోర్డ్‌లోనే నేరుగా పొందుపరిచారు. సిబ్బందికి రెండు 45 నిమిషాల సెషన్‌లలో శిక్షణ ఇచ్చారు.
- Result: 6 నెలల్లో 12% ఖర్చు తగ్గింపు. 4 నెలల్లో పెట్టుబడి తిరిగి వచ్చింది. ప్రాజెక్ట్ ఇరుకైనది, డేటా-సిద్ధమైనది, వినియోగదారు-కేంద్రీకృతమైనది కావడంతో విజయం సాధించింది. AI ప్రాజెక్టు వైఫల్య రేటు ఈ కంపెనీకి ఇప్పుడు సున్నా.
కేస్ స్టడీ 2: ఈ-కామర్స్ రిటైలర్ మార్పిడిని 18% పెంచింది
- Problem: వ్యక్తిగతీకరించిన సిఫార్సుల ద్వారా సగటు ఆర్డర్ విలువ పెంచుకోవాలనుకున్న మధ్య-మార్కెట్ ఆన్‌లైన్ రిటైలర్.
- Data: ఉత్పత్తి జాబితా, క్లిక్‌స్ట్రీమ్ డేటా మూడు డేటాబేస్‌లలో చెల్లాచెదురుగా ఉన్నాయి. ఏకీకృత కస్టమర్-ఉత్పత్తి పరస్పర చర్య పట్టికను నిర్మించడానికి వారు 3 నెలలు వెచ్చించారు.
- Model: అంశ-ఆధారిత సారూప్యతతో సహకార ఫిల్టరింగ్, తర్వాత తేలికపాటి నాడీ నెట్‌వర్క్‌తో మెరుగుపరచబడింది.
- Deployment: సిఫార్సు విడ్జెట్ ఉత్పత్తి పేజీల్లోని “Related Products” విభాగాన్ని భర్తీ చేసింది. పాత నియమ-ఆధారిత వ్యవస్థతో A/B పరీక్ష చేశారు.
- Result: మార్పిడి రేటు 18%, సగటు ఆర్డర్ విలువ 11% పెరిగింది. AI ప్రాజెక్టు వైఫల్య రేటు డేటా ఇంటిగ్రేషన్‌ను ముందుగా సరిచేయకపోతే ఈ ప్రాజెక్ట్‌ను చంపేసేవారు. విచ్ఛిన్న డేటాపై నిర్మించిన ప్రారంభ మోడల్ కంట్రోల్ గ్రూప్ కంటే తక్కువ క్లిక్-త్రూ రేట్ కలిగి ఉంది.
కేస్ స్టడీ 3: తయారీదారు డౌన్‌టైమ్‌ను 22% తగ్గించింది
- Problem: కీలక ఉత్పత్తి శ్రేణిలో అనూహ్య డౌన్‌టైమ్ ఎదుర్కొన్న ప్యాకేజింగ్ తయారీదారు, గంటకు $50,000 ఖర్చు.
- Data: 50 యంత్రాల నుండి రెండేళ్ల సెన్సర్ డేటా (కంపనం, ఉష్ణోగ్రత, నిర్గమం), నిర్వహణ లాగ్‌లతో పాటు.
- Model: 48 గంటల ముందస్తు సమయంతో వైఫల్యాలను రాండమ్ ఫారెస్ట్ క్లాసిఫైయర్ అంచనా వేసింది. నిర్వహణ సిబ్బంది టాప్ సంకేతాలను అర్థం చేసుకోవడానికి మోడల్ ఉద్దేశపూర్వకంగా సరళంగా ఉంచబడింది.
- Deployment: షిఫ్ట్ సూపర్‌వైజర్ల ఫోన్లకు SMS ద్వారా హెచ్చరికలు పంపారు, ప్లాంట్ నిర్వహణ వ్యవస్థలో అనుసంధానించారు. హెచ్చరికలను అర్థం చేసుకుని వర్గీకరించడానికి కార్మికులకు శిక్షణ ఇచ్చారు.
- Result: మొదటి త్రైమాసికంలో అప్రణాళిక డౌన్‌టైమ్ 22% పడిపోయింది — $1.3 మిలియన్లు ఆదా అయ్యాయి. నమ్మకం పెంచడానికి బృందం తర్వాత వివరణ పొరను జోడించింది. AI ప్రాజెక్టు వైఫల్య రేటు ఈ చొరవకు ... సున్నా, ఎందుకంటే వారు మొదటి రోజు నుండే నిర్వాహకులను భాగస్వాములను చేశారు.
ఈ కేస్ స్టడీలు సాధారణ లక్షణాలను పంచుకుంటాయి: లేజర్-కేంద్రీకృత సమస్య, శుభ్రమైన డేటా, MVP మనస్తత్వం మరియు మార్పు నిర్వహణలో భారీ పెట్టుబడి. అదే విజయ సూత్రం.
చివరి మాట: 30%లో ఉండండి
The AI ప్రాజెక్టు వైఫల్య రేటు ప్రకృతి నియమం కాదు. ఇది పేలవమైన ప్రణాళిక, చెడు డేటా మరియు బలహీనమైన మార్పు నిర్వహణ యొక్క లక్షణం. మీరు దాన్ని ఓడించగలరు. 30%లోని సంస్థలకు తెలివైన డేటా శాస్త్రవేత్తలు లేరు — వారికి మెరుగైన క్రమశిక్షణ ఉంది. వారు ఒక సమస్యను ఎంచుకుంటారు, తమ డేటాను శుభ్రం చేస్తారు, వేగంగా విడుదల చేస్తారు మరియు తమ వ్యక్తులను వెంట తీసుకువస్తారు.
తర్వాత మీరు చేయాలని నేను కోరుకునేది ఇది — రేపే ప్రారంభించగల 5-దశల కార్యాచరణ ప్రణాళిక:
- Audit your data. మీ అగ్ర వినియోగ సందర్భానికి కీలక డేటా మూలాలను ప్రొఫైల్ చేయడానికి ఒక వారం వెచ్చించండి. తప్పిపోయిన విలువలు, నకిళ్లు, అసంగతతలను గుర్తించండి. మీ డేటా సిద్ధంగా లేకపోతే, సిద్ధమయ్యే వరకు మోడలింగ్‌ను వాయిదా వేయండి.
- Pick one problem. ఒకే సమస్య ప్రకటన మరియు ఆశించిన ROIని వ్రాయండి. వ్యాపార స్పాన్సర్ మరియు డేటా యజమాని ఇద్దరి నుండి సైన్-ఆఫ్ పొందండి.
- Build an MVP. పనిచేయగల సరళమైన నమూనాను వాడండి. పరిపూర్ణం కాకపోయినా 4 వారాల్లో విడుదల చేయండి. మీరు నిర్వచించిన వ్యాపార KPIలతో తొలి ఫలితాలను కొలవండి.
- Train your people. ఆచరణాత్మక సెషన్‌లు నిర్వహించండి, అభిప్రాయాన్ని సేకరించండి, అంతర్గత చాంపియన్‌లను నియమించండి. భయాలను బహిరంగంగా పరిష్కరించండి.
- పునరావృతం చేసి కొలవండి. 30 రోజుల సమీక్ష చక్రాన్ని ఏర్పాటు చేయండి. MVP ఆశాజనకంగా ఉంటే, డేటా నాణ్యత, మోడల్ అధునాతనతను మెరుగుపరచడంలో పెట్టుబడి పెట్టండి. లేకపోతే, దాన్ని వేగంగా ఆపేసి నేర్చుకోండి.
ఆ ఫ్రేమ్‌వర్క్ అనుసరిస్తే, విజయం సాధించే 30%లో చేరుతారు. నాకు తెలుసు ఎందుకంటే నేను చేశాను. ఆరోగ్య సంరక్షణ నుంచి భారీ పరిశ్రమ వరకు డజన్ల కొద్దీ కంపెనీలు తగ్గించడంలో సహాయపడ్డాను AI ప్రాజెక్టు వైఫల్య రేటు మరియు చివరకు వారి డేటా నుండి నిజమైన విలువను సంగ్రహించండి.
70% మరియు 30% మధ్య వ్యత్యాసం మాయ కాదు. పద్ధతి.
AI ప్రాజెక్ట్ వైఫల్య రేటు గురించి FAQs
AI ప్రాజెక్ట్ వైఫల్య రేటు నిజంగా ఎంత?
The AI ప్రాజెక్టు వైఫల్య రేటు కొలవదగిన వ్యాపార విలువను అందించని లేదా పైలట్ నుండి ప్రొడక్షన్కు వెళ్లని కృత్రిమ మేధస్సు కార్యక్రమాల శాతాన్ని సూచిస్తుంది. BCG (2023) ప్రకారం, 70% కంపెనీలు AI నుండి ROI చూడటం లేదు. (ఉదహరించిన మూలాల ప్రకారం; వైఫల్య-రేటు ప్రమాణాలు సెప్టెంబర్ 2026లో తిరిగి తనిఖీ చేయబడ్డాయి — ఉటంకించే ముందు ప్రస్తుత ఎడిషన్లను నిర్ధారించండి.) గార్ట్నర్ (2021) నివేదిక ప్రకారం 54% AI ప్రోటోటైప్ లు మాత్రమే ఉత్పత్తిని చేరుకుంటాయి, అంటే ఆ నిర్వచనం ద్వారా వైఫల్యం రేటు 46%. IDC (2022) విస్తరణకు ముందు 28% విఫలమైందని మరియు ఇంకా చాలా తక్కువ పనితీరు కనబరిచింది. ఏకాభిప్రాయం ఏమిటంటే, 60-70% AI ప్రాజెక్టులు కొంత అర్ధవంతమైన రీతిలో విఫలమవుతాయి.
70% AI ప్రాజెక్టులు ఎందుకు విఫలమవుతాయి?
టాప్ ఐదు కారణాలు: స్పష్టమైన వ్యాపార సమస్య లేదు (సాంకేతికత-మొదటి విధానం), చెడు డేటా (చెల్లాచెదురు, అసంపూర్ణ లేదా తప్పుగా లేబుల్ చేయబడిన), మార్పు నిర్వహణ లేకపోవడం (తుది వినియోగదారులు ఎప్పుడూ స్వీకరించరు), అవాస్తవిక అంచనాలు (స్వల్పకాలిక ROI డిమాండ్) మరియు కొలత ఫ్రేమ్‌వర్క్ లేదు (విలువను నిరూపించడానికి KPIలు లేవు). సాంకేతిక లోపాలు కాకుండా సంస్కృతి మరియు డేటా సమస్యలే చాలా వైఫల్యాలకు కారణం.
నా కంపెనీలో AI ప్రాజెక్ట్ వైఫల్య రేటును ఎలా తగ్గించగలను?
ఒకే అధిక-ప్రభావ వినియోగ సందర్భంతో చిన్నగా ప్రారంభించండి. నమూనాలను నిర్మించడానికి ముందు డేటా నాణ్యత మరియు ఇంటిగ్రేషన్‌లో పెట్టుబడి పెట్టండి. కనీస వ్యవహారయోగ్య నమూనాను నిర్మించి వినియోగదారు అభిప్రాయం ఆధారంగా పునరావృతం చేయండి. మార్పు నిర్వహణ — శిక్షణ, సమాచార మార్పిడి మరియు వినియోగదారు పరీక్ష కోసం బడ్జెట్‌ను స్పష్టంగా కేటాయించండి. వ్యాపార ఫలితాలతో ముడిపడి ఉన్న 3-5 నిర్దిష్ట, సమయ-బద్ధ KPIలను నిర్వచించండి. ఈ దశలు నా స్వంత క్లయింట్ పనిలో వైఫల్య రేట్లను 70% నుండి 30% కంటే తక్కువకు తగ్గించాయని తేలింది.
ఉత్పత్తిలో AI డిప్లాయ్మెంట్ విజయ రేటు ఎంత?
AI ప్రాజెక్టుల్లో 54% మాత్రమే పైలట్ నుండి ప్రొడక్షన్కు వెళ్తాయని Gartner కనుగొంది. విస్తరించిన వాటిలో, అర్థవంతమైన ROI అందించేది కొంత భాగం మాత్రమే — BCG 30% విజయ రేటు దీనికి అనుగుణంగా ఉంది. అంటే సగం ల్యాబ్ను దాటి బయటకు రావు, బయటకు వచ్చిన వాటిలో దాదాపు సగం మళ్లీ తక్కువ పనితీరు కనబరుస్తాయి.
విఫలమైన AI ప్రాజెక్ట్ సగటు ఖర్చు ఎంత?
వ్యయాలు విస్తృతంగా మారుతాయి. మధ్య-శ్రేణి AI ప్రాజెక్టుకు డేటా తయారీ, సాఫ్ట్‌వేర్, ప్రతిభతో సహా $300,000-$800,000 ఖర్చు కావచ్చు. పెద్ద ఎంటర్‌ప్రైజ్ చొరవలు $2-5 మిలియన్లకు చేరవచ్చు. 70% విఫలమైతే, ఏటా ఐదు ప్రాజెక్టులు నడిపే సంస్థ ఏటా $1.5-3 మిలియన్లు వృథా చేయవచ్చు.
కొన్ని పరిశ్రమలకు AI ప్రాజెక్ట్ వైఫల్య రేటు ఎక్కువగా ఉందా?
The AI ప్రాజెక్టు వైఫల్య రేటు భారీ నియంత్రణ పరిమితులు (ఆరోగ్య సంరక్షణ, ఆర్థిక) లేదా విచ్ఛిన్నమైన డేటా పరిసరాలు (తయారీ, రిటైల్) ఉన్న పరిశ్రమలలో ఎక్కువగా ఉంటుంది, ఎందుకంటే డేటా పాలన మరియు మార్పు నిర్వహణ కష్టం. అయితే, 70% సంఖ్య రంగాలలో చాలా స్థిరంగా ఉంటుంది. సాంకేతిక-స్థానిక కంపెనీలు కొద్దిగా తక్కువ వైఫల్య రేట్లను కలిగి ఉంటాయి, ఎందుకంటే వాటికి తరచుగా మెరుగైన డేటా మౌలిక సదుపాయాలు మరియు సాంస్కృతిక సంసిద్ధత ఉంటుంది.
జనరేటివ్ AIకి భిన్నమైన వైఫల్య రేటు ఉందా?
జనరేటివ్ AI ప్రాజెక్టులు ఇంకా కొత్తవే, కానీ ప్రారంభ సూచనలు అతిశయోక్తి అంచనాలు, నైతిక ప్రమాదాలు, కంటెంట్ ఉత్పత్తికి మించి ROIని కొలవడంలో కష్టం కారణంగా మరింత ఎక్కువ వైఫల్య రేటును సూచిస్తున్నాయి. Deloitte 2024 సర్వే ప్రకారం కేవలం 22% కంపెనీలు మాత్రమే GenAIని పైలట్ నుండి ఉత్పత్తికి తరలించాయి, పైలట్-నుండి-ఉత్పత్తి కొలమానం ప్రకారం 78% వైఫల్య రేటును సూచిస్తుంది.
విఫలమైన AI ప్రాజెక్ట్‌ను రక్షించవచ్చా?
ఖచ్చితంగా. చాలా “విఫలమైన” ప్రాజెక్టులు సాంకేతికంగా కాకుండా సంస్థాగతంగా విఫలమయ్యాయి. స్పష్టమైన సమస్య నిర్వచనంతో పునఃప్రారంభించి, డేటాను శుభ్రపరిచి, సరైన మార్పు నిర్వహణ ప్రక్రియ ఏర్పాటు చేయడం ద్వారా ఆగిపోయిన ప్రాజెక్టులను నేను పునరుజ్జీవింపజేశాను. మోడల్ తరచూ వాడదగినదిగానే ఉంటుంది; దానికి సరైన వాతావరణం కావాలి.
AI ప్రాజెక్ట్ వైఫల్య రేటును అధిగమించడానికి సిద్ధమా?
ఎప్పటికీ విడుదల కాని AIపై డబ్బు వృథా చేయడం ఆపండి. DG10 Agency, ప్రయోగశాలలో కాకుండా, మార్జిన్లు ముఖ్యమైన వాస్తవ ప్రపంచంలో వాస్తవంగా పనిచేసే AIని రూపొందించడంలో, నిర్మించడంలో మరియు అమలు చేయడంలో మేము కంపెనీలకు సహాయపడతాము.
We’ve cut the AI ప్రాజెక్టు వైఫల్య రేటు మా క్లయింట్ల కోసం సగటున 40% కంటే ఎక్కువ. మేము మీ డేటాతో ప్రారంభిస్తాము. స్పష్టమైన కొలమానాలను నిర్వచిస్తాము. మీ బృందం ఉపయోగించే మోడళ్లను నిర్మిస్తాము. ROI మీ ఆదాయ ప్రకటనలో కనిపించే వరకు అమలు వరకు మీతోనే ఉంటాము.
Talk to us today మీ AI విస్తరణ లక్ష్యాల గురించి. మిమ్మల్ని 30%లో చేర్చుకుందాం.
Keep Reading
ఈ గైడ్ సహాయపడితే, ఇవి దాని వెనుక ఉన్న వ్యవస్థలపై లోతుగా వెళ్తాయి: