Szacuje się, że nawet 80% projektów AI kończy się niepowodzeniem. Większość porażek nie wynika jednak z samej technologii – ich źródłem są błędy popełnione na długo przed wyborem narzędzia. W tym rozdziale przyjrzymy się najczęstszym przyczynom niepowodzeń: od zbyt ogólnych celów i braku analizy potrzeb, przez problemy z danymi i jakością wyników, po opór zespołu i niedopasowanie rozwiązania do realnych procesów. Dzięki tej wiedzy nauczysz się rozpoznawać „czerwone flagi” i unikać typowych pułapek, zanim zainwestujesz czas i pieniądze w projekt, który nie ma szans powodzenia.

Lekcja 1.1. Dlaczego wdrożenia AI się nie udają – czynniki biznesowe
Lekcja 1.2. Dlaczego wdrożenia AI się nie udają – czynniki technologiczne i ludzkie