AI システムは一貫性がなく、検証が困難です。
データ品質は、ユーザー行動の変化により低下し、ビジネス上の意思決定に影響を与える可能性がありますが、本番環境では失敗します。
規制上および倫理上のリスクも増加します。
AI が適切にテストされていない場合、信頼性が低くなり、適切な QA がないと後で問題を修正するのにコストがかかります。
特に次の点に注意してください。
ほとんどの AI イニシアチブは、立ち上げから展開までのライフサイクル全体にわたる品質の低さまたは品質保証の欠如が原因で失敗します。
英国を拠点とするテスト AI システム検証 (QA/進化モデルは、出力が非決定論的な結果になることを保証できません。
結果として生じるデータドリフトは、AI システムの妥当性が検出されない場合に発生します。
リリース後の障害のテスト中にエラーが発生することがよくあります。
失敗率は致命的な欠陥のあるモデルにつながる可能性があります。
継続的に監視プロセスを使用してリリースすると、監査リスク管理ソフトウェアの失敗などの信頼性の問題が発生することがあります。
規制要件が失敗したケースは、チームによって十分に迅速に修正されることはありません。
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