- Differenze tra progetti AI e altri progetti IT: i progetti di sviluppo AI sono sostanzialmente diversi da quelli tradizionali come web app o software gestionali. La complessità e l’incertezza legate alla fattibilità e alle performance dei modelli di machine learning richiedono una pianificazione accurata e specifica.
- Un progetto AI si sviluppa attraverso diverse fasi: Assessment, Prototipazione, Sviluppo, Testing, Deploy e Manutenzione. Ogni fase ha specifiche attività e obiettivi, con un focus particolare sull’Assessment per valutare la fattibilità e ridurre i rischi.
- I progetti AI possono incorrere in errori comuni come obiettivi non chiari, dati insufficienti o sbilanciati, label inaccurate, addestramento su distribuzioni di dati diverse, metriche fuorvianti, mancanza di studio dell’errore e variabilità temporale ignorata. Riconoscere e affrontare questi problemi è cruciale per il successo del progetto.
Analisi
Progetti AI, quali sono le fasi principali e le problematiche più comuni
I progetti che coinvolgono l’intelligenza artificiale stanno subendo un incremento notevole negli ultimi anni. La loro pianificazione differisce in modo sostanziale da quella degli altri progetti IT. Analizziamo le varie fasi e gli errori da non commettere
Pubblicato il 28 feb 2023
Giovanni Nardini
R&D Artificial Intelligence Lead Key to Business
