RAND Corporation entrevistó a 65 científicos de datos e ingenieros. Identificó 5 causas principales de la tasa de fracaso del 80%. La primera y más común: no entienden o comunican mal el problema que hay que resolver y lo que la IA puede hacer. Falta de datos necesarios para entrenar la IA. Centrarse en usar la última y mejor versión de la IA. Falta de infraestructura para gestionar datos y desplegar modelos de IA completos. Aplicar la IA a problemas que demasiado difíciles. [ Informe: https://www.rand.org/pubs/research_reports/RRA2680-1.html ]
Esta aun en pañales, cada día aparece una IA nueva, muchas no aportan gran cosa a lo que ya hay. En unos años tendremos unas pocas pero maduras, IAs. Algunas generalistas y otras especializadas en lo suyo.
#3 el problema principal es que en casi todos esos fracasos se está utilizando para atraer funding en vez de solucionar el problema adecuado. Tb me he encontrado alguna propuesta en la que se usaba IA como solución pero había formas mejores y mas baratas, en fin un overkill. 😂
Comentarios
Vende nvidias.
Esta aun en pañales, cada día aparece una IA nueva, muchas no aportan gran cosa a lo que ya hay. En unos años tendremos unas pocas pero maduras, IAs. Algunas generalistas y otras especializadas en lo suyo.
#3 el problema principal es que en casi todos esos fracasos se está utilizando para atraer funding en vez de solucionar el problema adecuado. Tb me he encontrado alguna propuesta en la que se usaba IA como solución pero había formas mejores y mas baratas, en fin un overkill. 😂
Sobre la Corporación RAND (Research ANd Development): https://es.wikipedia.org/wiki/RAND , https://www.rand.org/