Il 90% dei progetti di AI non arriva in produzione, ma il valore non si esaurisce nei successi. Il ROI dell’AI deve includere anche ciò che si impara dai fallimenti, dalla pulizia dei dati al miglioramento dei processi IT
Nella discussione sull’intelligenza artificiale, la domanda del ritorno sull’investimento resta centrale. Quante risorse conviene allocare, con quali tempi e quali metriche utilizzare per misurare i risultati? Nel podcast AI in Business di Emerj AI Research, Jason Hardy, Chief Technology Officer di Hitachi Vantara, ha offerto una prospettiva che ribalta le metriche tradizionali di successo. Il dato di partenza è chiaro: «circa il 90-93% dei progetti di AI fallisce».
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