為什麼 85% 的 AI 項目會失敗以及 Dynatrace 如何拯救您的項目

為什麼 AI 項目會失敗

根據 Gartner 報告，85% 的 AI 項目會失敗。導致高失敗率的因素包括數據品質差、缺乏相關數據，以及對 AI 能力和需求的理解不足。這些問題強調了強大數據管理和精確策略規劃的重要性，包括基於雲的模型和 LLMs。

AI 項目的數據挑戰

數據是 AI 和機器學習 (ML) 項目之母。沒有強大的數據，AI 模型難以產出準確可靠的結果。2024 年 NewVantage 調查顯示，92.7% 的高管認為數據是成功實施 AI 的最大障礙。此外，Vanson Bourne 調查顯示，99% 的 AI 和 ML 項目遇到數據品質問題。這些統計數據強調了有效數據管理和監控解決方案的必要性。

數據可觀察性的作用

數據可觀察性是指監控和理解數據系統狀態的能力，涉及追蹤數據品質、沿襲性和效能。

透過監控數據的新鮮度、體量、分佈、架構和沿襲性，組織可以確保 AI 項目的成功。Dynatrace 提供全面的數據可觀察性功能，顯著提高 AI 項目成功率，例如：

• 數據新鮮度監控：確保決策基於最新資訊。
• 體量監控：監控數據體量，接收異常變化警報。
• 分佈監控：識別異常、模式和異常值。
• 架構監控：檢測和標記未預期的數據結構變化。
• 沿襲追蹤：提供數據來源和影響的清晰視圖，便於排除故障和優化數據流。

AI 可觀察性如何檢測和解決 AI 模型效能的退化

AI 可觀察性：確保模型效能和可靠性

然而，我們不能僅停留在數據可觀察性。 正如已提到的，數據並不是 AI 項目失敗的唯一原因。對 AI 能力和需求的不足理解也是其中之一。 AI 可觀察性涉及監控和理解 AI 模型與系統，以確保它們在實際應用中按預期運行。包括：

• 效能監控：追蹤準確性、精度、召回率和 Token 消耗等指標。
• 可解釋性：理解模型如何做出決策， 以確保透明性和可解釋性。
• 漂移檢測：識別模型效能的變化，這表明存在準確性或相關性問題。

數據和AI可觀測性的綜合監控

數據和 AI 可觀察性共同提供系統的整體視圖。數據可觀察性專注於管道和基礎設施，而AI可觀察性深入模型的效能和結果。

反饋機制

有效的 AI 可觀察性依賴於數據可觀察性的反饋循環。識別數據漂移需要深入理解數據管道及其沿襲性。

快速問題解決

AI 效能差異通常源於數據管道中的問題。數據可觀察性有助於追蹤這些問題的根源，迅速識別和解決影響 AI 系統的問題。

確保合規和治理

確保遵守法規和治理標準至關重要。數據可觀察性確保數據管理符合行業標準，而 AI 可觀察性確保模型遵守道德準則和法規。

確保AI卓越： Dynatrace 如何提高模型可靠性

Dynatrace 為組織提供數據和 AI 可觀察性所需的工具，幫助構建可持續的 AI 應用。透過提供數據系統和 AI 模型的全面監控和理解，Dynatrace 確保 AI 項目基於高質量數據，並且 AI 模型在實際應用中可靠透明地運行。