Tvrtke o neuspjelim projektima umjetne inteligencije rijetko govore javno, no popločan je cijeli put od ideje do produkcije – osobito u visoko reguliranim područjima poput biomedicine, gdje i najmanja pogreška može skupo koštati.
Stručna analiza desetaka pokušaja pokazala je da tehnologija sama po sebi rijetko krivac; presudniji su krivo postavljeni ciljevi, loše planiranje i nerealna očekivanja. Izdvojeno je šest najčešćih pogrešaka te savjeti kako ih izbjeći.
-
Neodređena vizija
– Farmaceutski tim želio je „optimizirati kliničko ispitivanje”, ali nikada nije definirao znači li to brže regrutiranje pacijenata, manji broj odustajanja ili smanjenje troškova. Rezultat je bio model koji ništa od toga nije riješio.
✔ Postaviti SMART ciljeve (specifične, mjerljive, dostižne, relevantne, vremenski određene) i uskladiti ih sa svim dionicima. -
Količina ispred kvalitete podataka
– Maloprodajni lanac imao je godine prodajnih zapisa, ali s rupama, duplikatima i zastarjelim šiframa. Model je u testu izgledao sjajno, u trgovini je podbacio.
✔ Uloži u čišćenje i validaciju podataka; terabajti „šuma“ ne vrijede kao gigabajt pouzdanih zapisa. -
Prekomplicirani modeli
– U medicinskom projektu krenulo se s naprednom CNN mrežom. Bila je točna, ali spora, skupa i neobjašnjiva liječnicima. Jednostavnija random-forest verzija dala je jednaku preciznost, bržu obuku i veću prihvaćenost.
✔ Krenuti od jednostavnog algoritma, kompleksnost dodavati tek kad problem to doista zahtijeva. -
Slijepa točka: produkcijsko okruženje
– Preporučitelj za web trgovinu radio je u laboratoriju, a „zagušio“ se pod blagdanskim prometom.
✔ Modele pakirati u kontejnere, testirati pod realnim opterećenjem i nadzirati performanse od prvoga dana. -
Zaboravljeno održavanje
– Model za financijska predviđanja bio je pouzdan dok se tržište nije promijenilo. Bez nadzora nad „driftom“ podataka i automate za ponovno učenje, sustav je brzo izgubio vjerodostojnost.
✔ Ugraditi alate za praćenje odstupanja i automatizirani retraining. -
Nedostatak povjerenja korisnika
– Bankarski sustav za otkrivanje prijevara davao je dobre alarme, no službenici ih nisu razumjeli pa su ih ignorirali.
✔ Uključiti krajnje korisnike od početka, objasniti logiku modela i osigurati obuku.
Put do uspješne implementacije
• Jasno definirani ciljevi
• Visokokvalitetni podaci
• Jednostavniji modeli za početak
• Planiranje skalabilne produkcije
• Kontinuirano održavanje i nadzor
• Aktivno uključivanje i edukacija korisnika
Lekcija je jasna: uspjeh AI-a nije samo u kodu, nego u disciplini, planiranju i povjerenju. Tko nauči iz ovih promašaja, može stvoriti robusne, točne i – što je najvažnije – korištene sustave umjetne inteligencije.