Feltet for kunstig intelligens, datavitenskap og analyse står overfor alvorlige utfordringer. Overdrevne løfter om urealistiske teknologier, forenklinger av komplekse prosjekter og markedsføringshype har ført til en erosjon av tilliten til en av våre mest kritiske metodene for beslutningstaking: datadrevne tilnærminger. Denne boken har som mål å adressere disse problemene ved å motvirke AI-hype med en dose realisme. Forfatterne, som er anerkjente eksperter på området, har en sterk tro på matematik, databehandling og analyse. Dersom falske forventninger settes, og både praktikere og ledere ikke forstår hva som virkelig kreves i datavitenskapsprosjekter, vil en sjokkerende prosentandel – hele 80 % eller mer – av analysetiltak fortsette å mislykkes. Dette kan koste både bedrifter og samfunn hundrevis av milliarder dollar, samtidig som det kan føre til at ikke-eksperter gir opp en av de mest essensielle kapasitetene for datadrevet beslutningstaking. For første gang vil bedriftsledere, praktikere, studenter og interesserte lesere få verdifull innsikt i hva som kreves for å lykkes med slike prosjekter.
