Integrasikan Teknologi AI Untuk Membantu Perusahaan Mencapai Tujuan Mereka

AI adalah keajaiban ilmu pengetahuan modern yang telah memungkinkan banyak kemungkinan yang sebelumnya tak terbayangkan. Banyak hal di industri menjadi lebih efisien dan produktif karena AI.

Berbicara tentang peran AI dalam bisnis, ia memiliki berbagai aplikasi di dunia komersial. AI mempengaruhi setiap aktivitas bisnis di berbagai industri, dari yang biasa hingga yang spektakuler. Teknologi AI secara bertahap menjadi penting bagi perusahaan yang mencari cara untuk mempertahankan keunggulan kompetitif karena tersedia secara luas.

Berikut adalah beberapa statistik AI yang mengubah prosedur bisnis kami.

• Sesuai Fortune Business Insights , pasar AI global untuk tahun 2021 adalah $47,47 miliar, yang diperkirakan akan tumbuh menjadi $360,36 miliar pada tahun 2028 dengan CAGR 33,6% selama periode perkiraan.
• Menurut Gartner, peningkatan penggunaan AI di seluruh bisnis akan menciptakan nilai bisnis $2,9 triliun dan produktivitas kerja 6,2 miliar jam pada tahun 2021.
  
• Prakiraan Gartner lainnya terkait dengan nilai bisnis AI menyoroti dukungan/augmentasi keputusan sebagai jenis AI terbesar menurut nilai tambah bisnis dengan hambatan awal paling sedikit untuk adopsi. Perkiraan tersebut memprediksi bahwa dukungan/peningkatan keputusan akan melampaui jenis inisiatif AI lainnya pada tahun 2030 untuk mencapai 44% dari nilai bisnis turunan AI global.

• Menurut Forbes, 83% bisnis percaya AI adalah prioritas strategis untuk bisnis mereka saat ini.
  
• Terlepas dari meningkatnya peran AI dalam bisnis, banyak perusahaan menghadapi tantangan pengembangan dan implementasi, dan masalah AI ini perlu dipecahkan . Di blog ini, Anda akan mengetahui metodologi enam langkah untuk mengintegrasikan teknologi AI dan manfaat AI dalam bisnis yang dapat membantu perusahaan mencapai tujuan mereka.

Sekarang mari selami penerapan teknologi untuk mencapai tujuan perusahaan.

Implementasi Teknologi AI

1. Kenali teknologi

Perusahaan harus terlebih dahulu mengidentifikasi teknologi mana yang menjalankan jenis aktivitas tertentu, serta kekuatan dan batasannya, sebelum terlibat dengan program AI. Misalnya, beberapa contoh kecerdasan buatan dalam bisnis adalah, otomatisasi proses robotik dan sistem pakar berbasis aturan, yang keduanya jelas dalam cara kerjanya, tetapi keduanya tidak mampu belajar dan berkembang.

Pembelajaran mendalam, di sisi lain, unggul dalam mengekstraksi pengetahuan dari sejumlah besar data berlabel, tetapi hampir tidak mungkin untuk memahami bagaimana melakukannya. Ini bisa merepotkan di area yang sangat diatur seperti layanan keuangan, di mana regulator menuntut untuk mengetahui mengapa pilihan seperti itu diambil.

Beberapa perusahaan membuang waktu dan uang dengan mengejar teknologi yang salah untuk pekerjaan itu. Perusahaan, di sisi lain, memiliki posisi yang lebih baik untuk menilai teknologi mana yang paling sesuai dengan kebutuhan spesifik, vendor mana yang harus ditangani, dan seberapa cepat suatu sistem dapat diimplementasikan jika mereka memiliki pemahaman menyeluruh tentang berbagai teknologi. Penelitian dan pendidikan berkelanjutan, biasanya di dalam TI atau kelompok inovasi, diperlukan untuk mendapatkan pemahaman ini.

2. Pahami kebutuhan bisnis Anda

Tinjau bisnis Anda dan putuskan titik nyeri strategis mana yang dapat diatasi menggunakan solusi berbasis AI. Langkah pertama adalah mencari tahu bagian mana dari perusahaan yang bisa mendapatkan keuntungan paling banyak dari aplikasi kognitif. AI dalam bisnis dapat memberikan wawasan prediktif. Ini dapat membantu Anda dalam mengotomatisasi proses. Anda dapat mengetahui tujuan perusahaan Anda dengan memeriksanya. Mereka biasanya bagian dari perusahaan di mana pengetahuan (wawasan yang diperoleh dari analisis data atau kumpulan teks) sangat diminati tetapi tidak tersedia karena alasan tertentu.

Langkah selanjutnya untuk mengintegrasikan AI adalah dengan membuat program AI yaitu melakukan penilaian kebutuhan dan kapabilitas secara menyeluruh, diikuti dengan pengembangan portofolio proyek yang diprioritaskan. Perusahaan yang menggunakan AI harus melakukan penilaian di tiga bidang:

• Mengidentifikasi kemungkinan
• Menilai kasus penggunaan
• Memilih teknologi yang tepat

Seberapa sulit untuk mengimplementasikan solusi AI yang diusulkan baik secara teknis maupun organisasi? Apakah keuntungan meluncurkan aplikasi AI dalam bisnis sepadan dengan waktu dan usaha?

Gartner melakukan studi online melalui survei “ AI and ML Development Strategies ”. Sesuai survei, rata-rata perkiraan jumlah proyek AI dalam suatu organisasi adalah empat pada tahun 2019, tetapi responden memperkirakan akan memasukkan 15 proyek dalam tiga tahun ke depan. Ini menunjukkan bahwa pada tahun 2022, organisasi yang disurvei berharap memiliki rata-rata 35 proyek AI atau ML.

3. Prioritaskan pendorong utama nilai

Anda harus menentukan kemungkinan keuntungan bisnis dan finansial AI dalam proyek bisnis setelah Anda menetapkan kebutuhan perusahaan Anda. Pertimbangkan penerapan AI yang berbeda dan coba hubungkan masing-masing dengan hasil nyata dengan berfokus pada tujuan jangka pendek dan menunjukkan nilai finansial atau bisnis sebaik mungkin.

Saat Anda mempertimbangkan tujuan Anda, ingatlah bahwa penggerak nilai (seperti peningkatan nilai pelanggan atau peningkatan efisiensi karyawan) sama pentingnya dengan hasil perusahaan yang lebih baik. Pertimbangkan apakah mesin, daripada manusia, dapat melakukan tugas-tugas tertentu yang memakan waktu lebih efisien.

Nilai pendorong memeriksa apakah alat AI yang dipertimbangkan untuk setiap kasus penggunaan benar-benar mampu. Beberapa bisnis mungkin frustrasi oleh chatbots dan agen cerdas, misalnya, karena kebanyakan dari mereka saat ini tidak dapat menandingi pemecahan masalah manusia di luar skenario terprogram sederhana (meskipun mereka berkembang pesat). Teknologi lain, seperti otomatisasi proses robot, yang mungkin mempercepat prosedur sederhana seperti pembuatan faktur, dapat memperlambat sistem manufaktur yang lebih rumit.

4. Peluncuran pilot

Perusahaan harus memulai dengan proyek percobaan sebelum meluncurkan aplikasi kognitif di seluruh organisasi karena perbedaan antara kemampuan AI saat ini dan yang diantisipasi tidak selalu terlihat.

Uji coba pembuktian konsep dirancang khusus untuk proyek dengan nilai bisnis tinggi. Mereka juga memungkinkan organisasi untuk menguji lebih dari satu teknologi sekaligus. Ambil tindakan pencegahan ekstra untuk menghindari "suntikan" proyek oleh eksekutif senior yang telah terpengaruh oleh pemasok teknologi.

Pertimbangkan untuk mendirikan pusat keunggulan kognitif atau struktur yang setara untuk menangani banyak percontohan jika perusahaan Anda berencana untuk melakukannya. Metode ini membantu pengembangan keterampilan dan kompetensi teknis yang diperlukan dalam bisnis, serta transisi percontohan kecil ke aplikasi yang lebih besar dengan efek yang lebih tinggi.

Dalam survei yang dilakukan oleh MemSQL tentang adopsi kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) di tempat kerja , 65% responden bekerja, dan bersiap untuk menggunakan, ML/AI menyebutkan bahwa poin utama untuk mengadopsi ML dan AI adalah untuk memungkinkan pengambilan keputusan bisnis yang lebih terinformasi dan menggarisbawahi pentingnya teknologi ini untuk analitik.

5. Tingkatkan

Banyak perusahaan telah berhasil meluncurkan uji coba kognitif, tetapi mereka belum seefektif penerapan AI di seluruh organisasi. Perusahaan yang menggunakan AI memerlukan rencana yang tepat untuk meningkatkan skala guna memenuhi tujuan mereka, yang memerlukan koordinasi antara spesialis teknologi dan pemilik proses bisnis otomatis.

Peningkatan skala hampir biasanya diperlukan dengan mengintegrasikan AI dengan sistem dan proses yang ada karena teknologi kognitif biasanya membantu tugas individu daripada keseluruhan proses.

Perusahaan harus mempertimbangkan apakah integrasi yang diperlukan bahkan dapat dilakukan sebelum memulai proses peningkatan. Salah satu contoh kecerdasan buatan dalam bisnis adalah skalabilitas yang akan terbatas jika aplikasi AI dalam bisnis mengandalkan teknologi proprietary yang sulit didapat. Pastikan pemilik bisnis dan tim TI Anda membicarakan masalah skalabilitas sebelum atau selama fase uji coba. Bahkan dengan teknologi yang relatif mendasar seperti RPA, penyelesaian akhir di sekitar TI sulit untuk berhasil.

Sesuai survei McKinsey tentang 33 kasus penggunaan AI di delapan fungsi bisnis, hasilnya menunjukkan bahwa AI memberikan nilai yang berarti bagi perusahaan. Dengan lebih dari 44% responden, telah dilaporkan bahwa penghematan biaya dari adopsi AI di unit bisnis tempat penerapannya, adopsi AI telah menurunkan biaya unit bisnis rata-rata setidaknya 10%. Responden kemungkinan besar akan melaporkan pertumbuhan pendapatan dari kasus penggunaan AI di sektor pemasaran dan penjualan, pengembangan produk dan layanan, serta manajemen rantai pasokan.

6. Mulai dari yang kecil

Namun, ketika Anda baru memulai, berhati-hatilah dalam menerapkan AI dalam bisnis, yaitu jangan membuang semua data Anda pada proyek pertama Anda dan berharap yang terbaik.

Mulailah dengan kumpulan data sampel kecil dan terapkan AI untuk menunjukkan nilai yang terkandung di dalamnya. Kemudian, setelah beberapa kemenangan, luncurkan solusi secara strategis dengan dukungan penuh pemangku kepentingan. Anda kemudian dapat melanjutkan untuk melihat seberapa baik AI Anda bekerja terhadap kumpulan data baru sebelum menerapkannya pada data yang belum pernah Anda lihat sebelumnya.

Setelah memastikan apakah rencana awal Anda sesuai dengan skala (atau jika Anda perlu mengubah pendekatan Anda sebelum bergerak maju), Anda dapat beralih dari proyek berbiaya rendah dan berisiko rendah ke inisiatif yang lebih ambisius: pembelajaran awal ini dapat menjadi penting untuk menghindari biaya yang mahal. kesalahan masa depan.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Q1. Bagaimana cara membangun AI?

A. Membuat sistem AI berbeda dari pemrograman komputer standar karena perangkat lunak tidak memperbaiki dirinya sendiri secara otomatis. Ada enam langkah utama yang perlu diingat saat membangun AI.

• Identifikasi masalahnya
• Siapkan data
• Pilih algoritma
• Latih algoritme
• Pilih bahasa pemrograman
• Jalankan di platform yang dipilih

Q2. Bagaimana cara menggunakan kecerdasan buatan?

J. Dalam beberapa tahun terakhir, penemuan AI telah dibuat berkat kemajuan dalam kekuatan pemrosesan, ketersediaan data dalam jumlah besar, dan algoritme inovatif.

Kecerdasan buatan dipandang sebagai komponen penting dari revolusi digital masyarakat, dan penggunaan di masa depan diproyeksikan membawa perubahan signifikan. Di bawah ini adalah beberapa industri di mana AI membawa perubahan.

• Pengenalan suara
• Teknologi perawatan kesehatan
• Layanan streaming
• Chatbots
• AI dalam industri pertanian
• Manufaktur
• Mengangkut
• Keamanan cyber

Q3. Bagaimana AI membantu bisnis?

J. Berikut adalah beberapa cara AI membantu bisnis untuk tumbuh dan memantau kemajuan mereka:

• Analisis sentimen adalah proses otomatis yang digunakan untuk memantau dan menganalisis emosi dan pendapat orang dalam berbagai jenis teks.
• Dengan Kecerdasan Kompetitif yang Kuat, seseorang dapat melacak semua yang dilakukan pesaing Anda – mulai dari produk hingga orang hingga promosi dan membuat keputusan yang paling tepat.
• Prakiraan penjualan di AI memungkinkan Anda melihat potensi masalah selagi Anda masih punya waktu untuk menghindarinya.
• Dengan analitik prediktif, AI mengubah informasi menjadi pengetahuan dan memberikan wawasan tentang masa depan.

Catatan Kesimpulan

Mengintegrasikan AI ke dalam perusahaan mana pun adalah tugas besar.

Dibutuhkan pengetahuan yang mendalam, banyak waktu, dan komitmen untuk presisi. Selain itu, alih-alih berfokus pada bagaimana AI dapat memberikan nilai bagi bisnis spesifik Anda dan menentukan di mana itu paling dibutuhkan, fokuslah pada bagaimana AI dapat menambah nilai pada bisnis spesifik Anda dan putuskan di mana ia paling dibutuhkan untuk mengimplementasikannya dengan sukses.

Kemudian, dengan bantuan dan pengetahuan dari perusahaan pengembang kecerdasan buatan , Anda dapat menerapkan ide bisnis AI Anda dan menghasilkan nilai jangka panjang menggunakan area AI yang menantang.