Τα AI projects σπάνια αποτυγχάνουν γιατί το μοντέλο ήταν αδύναμο. Συνήθως πεθαίνουν από λάθος ορισμό προβλήματος, έλλειψη δεδομένων, ή λάθος συνεργάτη.
Λάθος #1: Λύση Ψάχνει Πρόβλημα
"Θέλουμε AI" δεν είναι στόχος. "Θέλουμε να μειώσουμε τον χρόνο καταχώρησης τιμολογίων κατά 70%" είναι. Ξεκίνα από το μετρήσιμο πρόβλημα.
Λάθος #2: Δεν Υπάρχουν Data
Το AI τρέφεται με δεδομένα. Αν τα δικά σου είναι σκορπισμένα σε PDF, email και Excel χωρίς δομή, πρώτα λύνεις αυτό. Χωρίς data strategy, το project ξεκινά χωλό.
Λάθος #3: Λάθος Partner
Ένας πωλητής που ξέρει μόνο ένα εργαλείο θα σου πουλήσει αυτό το εργαλείο, ό,τι κι αν είναι το πρόβλημά σου.
Checklist: Πώς να Ξεκινήσεις Σωστά
- Ορισμός μετρήσιμου προβλήματος.
- Έλεγχος διαθεσιμότητας και ποιότητας δεδομένων.
- Μικρό MVP πριν μεγάλη επένδυση.
- Άνθρωπος στο loop στις κρίσιμες αποφάσεις.