למה 85% מפרויקטי ה-AI נכשלים, ואיך לא להיות בהם
הסיבה המרכזית לכישלון אינה הטכנולוגיה אלא היעדר בקרה, מדידה והטמעה. כך הופכים AI מניסוי לערך.
לפי גרטנר, כ-85% מפרויקטי ה-AI הארגוניים אינם מגיעים לפרודקשן. הסיבה כמעט אף פעם אינה המודל עצמו, אלא הפער בין הוכחת היתכנות לבין ערך עסקי מדיד ובר-קיימא.
שלוש סיבות נפוצות לכישלון
ראשית, היעדר חיבור ליעדי ה-P&L: פיילוט מרשים שלא ברור איך הוא חוסך כסף או מייצר הכנסה. שנית, היעדר בקרה ואבטחה, מה שעוצר את ההטמעה ברגע שהיא נוגעת בדאטה רגיש. שלישית, היעדר הטמעה אנושית: כלי מעולה שאף אחד לא משתמש בו.
הפתרון: מנוע הערך
הגישה שלנו מתחילה מהסוף, מהערך העסקי. אנחנו ממפים את ה-use-cases לפי ערך וסיכון, בונים פתרון אחד בפרודקשן ב-14 יום (Value Sprint), ומרחיבים רק מה שמוכיח את עצמו במספרים. הכל בשליטה ובבקרה מלאה.
להמשך קריאה
איזה תהליך שווה לבנות מחדש קודם?
בשיחת אבחון של 30 דקות נמפה את התהליכים אצלכם, נסמן את אלה שיחזירו הכי הרבה כסף, ותצאו עם מספר: כמה חיסכון וכמה הכנסה יש על השולחן.