Treinar modelos de Inteligência Artificial (IA) é um processo complexo e sujeito a erros comuns. Este artigo lista 10 erros frequentemente cometidos no desenvolvimento de projetos de IA. Primeiro, a qualidade do pré-processamento de dados é crucial; dados de baixa qualidade levam a erros no modelo. Em segundo lugar, escolher o modelo de desenvolvimento correto é essencial, considerando a adequação e a precisão de avaliação do modelo. Além disso, a alinhamento do modelo com os indicadores de negócios é importante; apenas com indicadores técnicos e de negócios alinhados é possível alcançar os resultados de negócios esperados. A proteção de dados de privacidade também é um aspecto crucial.