Kecerdasan Buatan di Organisasi Anda
Banyak organisasi telah berhasil menghasilkan model AI yang berguna melalui analisis ad-hoc, terutama di departemen analitik data yang menyediakan dukungan keputusan. Tantangan yang signifikan adalah mengambil model yang dihasilkan melalui analisis ad-hoc dan mengizinkan model AI tersebut untuk digunakan oleh organisasi yang lebih luas. Bisnis yang mengizinkan seluruh organisasi untuk memanfaatkan AI akan menghasilkan keunggulan yang signifikan.
Artikel ini akan mengeksplorasi cara mengintegrasikan AI dalam sebuah organisasi melalui cara produksi.
Mengidentifikasi Model AI yang Sesuai untuk Penggunaan Produksi
Model kecerdasan buatan atau pembelajaran mesin yang cocok untuk penggunaan produksi adalah model apa pun yang menghasilkan wawasan berharga atau menghasilkan hasil praktis. Misalkan model tersebut harus terus-menerus dijalankan secara manual oleh ilmuwan data. Dalam hal demikian, kemungkinan besar proses tersebut belum diproduksikan dan hanya dapat diakses oleh beberapa karyawan teknis.
Sebuah model diproduksi ketika digunakan setiap hari dalam proses business as usual (BAU). Sejak saat itu, jika dijalankan secara ad-hoc, model tersebut tidak dapat diakses oleh organisasi yang lebih luas.
Mengintegrasikan AI ke dalam Proses Business as Usual (BAU)
Masalah yang sudah lama ada dengan kecerdasan buatan dan machine learning dan bahkan model berbasis statistik yang lebih lama adalah bahwa hanya sedikit orang di dalam sebuah organisasi yang memiliki akses ke sana. Ada beberapa alasan untuk ini, meskipun yang paling umum adalah hambatan teknis yang harus dilewati untuk menggunakan model tersebut dan pengaturan komputasi yang diperlukan untuk menjalankan model tersebut.
Dengan hadirnya peramban web dan fungsionalitas yang terus dibangun ke dalam peramban, dimungkinkan untuk menyediakan kemampuan tersebut kepada pengguna yang mungkin perlu menggunakan model hanya dengan memiliki akses ke peramban web. Alasan untuk ini adalah pengaturan komputasi yang diperlukan dapat diabstraksikan dalam server jarak jauh sementara antarmuka pengguna dapat ditampilkan tentang cara menjalankan dan berinteraksi dengan model. Dengan demikian, hal ini akan memungkinkan ke depannya di masa depan, tidak hanya kecerdasan buatan tetapi juga banyak fungsi komputasi lainnya untuk tersedia bagi lebih banyak individu terlepas dari kemampuan teknis mereka.
Produksi Model AI menjadi Sistem AI
Sistem kecerdasan buatan adalah sistem yang menggunakan model AI atau beberapa model AI untuk mencapai hasil yang diinginkan. Banyak organisasi tidak menyadari perbedaan antara keduanya karena manajemen cenderung menganggap mampu menjalankan AI sebagai memiliki kemampuan AI. Sistem yang dirancang dan direkayasa dengan baik diperlukan untuk memastikan AI bertindak di bawah tata kelola yang baik.
Cara mudah untuk menggambarkan perbedaan antara keduanya adalah dengan meneliti fungsi pekerjaan di balik setiap tahap proses. Ilmuwan Komputer mengembangkan teknik AI. Ilmuwan data menggunakan teknik AI dan menerapkannya pada masalah di dalam organisasi, dan dengan model yang baik, Insinyur Perangkat Lunak kemudian membangun sistem yang kuat yang menggunakan teknik AI dan cara penerapannya.
Di era modern, rekayasa perangkat lunak biasanya akan membangun perangkat lunak web yang menggunakan AI tersebut melalui proses backend sekaligus menyajikan frontend yang ramah dengan antarmuka pengguna yang kaya. Dengan demikian, hal ini memungkinkan pengguna untuk menggunakan kecerdasan buatan seperti seorang ilmuwan data tanpa memerlukan keahlian teknis. Ke depannya, hal ini penting karena AI perlu didemokratisasi mengingat keuntungan besar yang diberikan kepada mereka yang memiliki akses ke AI tersebut.
Memanfaatkan AI dan Cloud
Model Kecerdasan Buatan cenderung berjalan di superkomputer, yang sangat umum dalam ruang penelitian. Superkomputer mahal dan sulit diakses, mengingat banyak proyek berbeda bersaing untuk mendapatkan waktu komputasi. Alternatifnya adalah dengan memanfaatkan kekuatan komputasi awan terdistribusi sebagai pilihan alternatif.
Komputasi awan menyediakan daya komputasi dan penyimpanan sesuai permintaan dan juga dapat diskalakan secara dinamis. Keuntungannya adalah organisasi tidak diharuskan untuk berinvestasi besar dalam membangun dan memelihara infrastruktur tersebut. Hambatan bagi organisasi untuk mengakses kecerdasan buatan di masa lalu adalah akses ke daya komputasi dan penyimpanan yang luas. Dengan akses yang lebih mudah ke sumber daya ini, kini praktis bagi organisasi untuk memanfaatkan kecerdasan buatan.
Saat organisasi memigrasikan infrastruktur dan sistem lama yang ada ke cloud dan mengadopsi strategi cloud-first, akan logis jika pengambil keputusan strategis akan mengeksplorasi di mana lagi infrastruktur cloud dapat membantu. Artificial intelligence akan menjadi salah satu item diskusi saat mengeksplorasi kemampuan masa depan.
Menyajikan dan Menampilkan Hasil AI ke Seluruh Organisasi
Model dan sistem kecerdasan buatan menghasilkan hasil yang memerlukan individu untuk menafsirkan dan mengambil tindakan. Di masa depan, sistem kecerdasan buatan mungkin juga akan menyarankan tindakan yang harus diambil. Namun, dalam kondisi saat ini, masih sangat bergantung pada pengambil keputusan untuk memutuskan bagaimana melanjutkan.
Teknik presentasi dan visualisasi data yang ada, seperti menggunakan rangkaian pelaporan business intelligence dan dasbor analitik data, termasuk Tableau dan Power BI, akan terus digunakan dan diperluas. Visualisasi kustom juga akan terus dikembangkan, seperti yang terlihat pada self-organising maps (SOM), untuk memungkinkan orang memahami hasil AI.
Mengingat bahwa sistem Kecerdasan Buatan dapat memproses lebih banyak variabel daripada yang dapat dipahami oleh individu, sangat penting bahwa keluaran tersebut komprehensif bagi seseorang dan bahwa hasil tersebut serta implikasi terkaitnya dapat dipahami.
Menafsirkan AI dan Memanfaatkan Hasil AI
Sistem kecerdasan buatan, atau sistem apa pun, biasanya menghasilkan keluaran. Mengingat kompleksitas hasilnya, hasil tersebut tidak boleh disalahtafsirkan atau terkena bias dalam data. Telah ada banyak contoh pelaporan AI dengan prasangka yang tidak semestinya hanya karena data yang dipelajarinya mengandung himpunan fitur yang bias atau terbatas.
Organisasi yang menggunakan hasil AI harus membatasi interpretasi pada domain pakar subjek yang bekerja di bidang tersebut untuk memastikan perspektif yang seimbang. Mengambil pendekatan seperti itu juga akan membantu memastikan bahwa hasil AI sehat dan lengkap. Kami juga menganggap penting untuk mempertimbangkan ruang lingkup tindakan yang diambil berdasarkan hasil AI, dan hal itu harus berada dalam bidang yang terbatas dan sempit untuk memastikan tindakan AI aman.
Hubungi kami hari ini untuk konsultasi gratis tentang bagaimana Telemus AI™ dapat diintegrasikan ke dalam organisasi Anda.
