Mengintegrasikan Solusi Kecerdasan Buatan ke dalam Organisasi Anda
Kecerdasan Buatan memiliki potensi untuk mengubah seluruh cara kita hidup dan bekerja. Ilmuwan akan terus memajukan AI, dan meskipun teknologi ini masih dalam tahap awal, teknologi ini menunjukkan prospek yang sangat menjanjikan. Sementara itu, organisasi perlu menentukan aplikasi apa yang cocok untuk AI.
Organisasi secara tradisional telah mengandalkan laporan business intelligence (BI) dan analitik data tertanam untuk membantu pengambilan keputusan tingkat tinggi. Alat dan teknik Kecerdasan Buatan dan Machine Learning baru-baru ini dimasukkan ke dalam rangkaian kemampuan analitik data yang lebih luas yang dapat digunakan organisasi untuk meningkatkan keluaran analitik data. Penggunaan AI untuk meningkatkan pengambilan keputusan adalah ide yang sudah lama ada, meskipun organisasi harus berpikir lebih luas tentang di mana menerapkan AI.
Yang kurang dipahami adalah aplikasi pada lini layanan operasi yang bertanggung jawab untuk menjalankan fungsi bisnis. Sudah ada tren menuju otomatisasi untuk menambah tenaga kerja manusia dengan memanfaatkan teknik skrip canggih yang memerlukan pemrograman algoritma klasik. Meskipun teknik skrip menghemat banyak jam FTE, Kecerdasan Buatan akan membawa otomatisasi ke tingkat berikutnya, memungkinkan mesin untuk melakukan tugas-tugas yang lebih padat karya daripada manusia seperti yang dilakukan oleh seorang manusia.
Meskipun ada kekhawatiran yang valid tentang hilangnya pekerjaan akibat meningkatnya jumlah otomatisasi, kemajuan teknologi adalah suatu kepastian, dan struktur politik yang relevan akan menangani keadaan tersebut di masa depan. Di pasar bebas dan dunia yang semakin terglobalisasi, organisasi tidak mampu untuk tidak menggunakan teknologi tersebut karena pesaing kemungkinan akan melakukannya dan mendapatkan keunggulan. Pada saat yang sama, hal yang sama dapat dikatakan untuk pemerintah dan organisasi nirlaba, karena mereka akan kehilangan pengaruh tanpa akses ke teknologi tersebut dibandingkan dengan rekan-rekan mereka.
Artikel ini akan mengeksplorasi masalah umum yang telah diselesaikan oleh sistem Kecerdasan Buatan dan bagaimana sistem tersebut dapat diterapkan untuk menyelesaikan aplikasi organisasional.
Aplikasi Terbaru yang Diterapkan melalui Kecerdasan Buatan
Aplikasi berikut menggunakan kecerdasan buatan dan saat ini aktif dalam sistem produksi sebagai standar:
|
Aplikasi |
Deskripsi |
|
Pengenalan wajah |
Mendeteksi dan mengenali wajah orang tertentu. Sistem kini sama akuratnya dengan manusia. |
|
Hasil mesin pencari yang dipersonalisasi |
Menyesuaikan hasil mesin pencari berdasarkan preferensi individu dan umumnya digunakan oleh Google jika masuk ke akun saat mencari. |
|
Sistem rekomendasi |
Membuat rekomendasi untuk orang berdasarkan preferensi hal yang mungkin mereka sukai, sering digunakan oleh toko ritel online dan platform hiburan seperti Netflix. |
|
Iklan tertarget |
Dalam menggunakan beberapa variabel pribadi berganda, menampilkan iklan yang ditentukan menarik bagi individu. |
|
Asisten virtual |
Diberikan perintah lisan atau tulisan, asisten virtual menyediakan tugas tertentu seperti mengirim pesan atau memesan secara online. Produk asisten rumah yang paling umum adalah Amazon Alexa dan Google Home. |
|
Deteksi penipuan |
Dengan menganalisis miliaran transaksi, mendeteksi penipuan dengan mempelajari pola umum yang ditemukan dalam aktivitas mencurigakan. |
|
Penyaringan spam |
Tanggapi laporan penerimaan email spam dengan menilai email lain yang memiliki kemiripan dan mengarahkannya langsung ke kotak surat spam. |
|
Deteksi/terjemahan bahasa |
Menentukan bahasa dari masukan lisan atau teks yang diberikan dan menerjemahkannya ke bahasa lain. |
|
Deteksi objek |
Diberikan serangkaian objek dalam gambar atau video, beri label pada objek dan deteksi batasannya. |
|
Keamanan siber |
Analisis pola penggunaan mencurigakan dari jaringan komputer dan merespons ancaman keamanan siber. |
Aplikasi di mana Solusi Kecerdasan Buatan Sedang Aktif Dieksplorasi
Aplikasi berikut menggunakan kecerdasan buatan dan saat ini sedang dalam R aktif&D dan dengan demikian, telah terbatas dalam penggunaan sistem produksi:
|
Aplikasi |
Deskripsi |
|
Layanan Kesehatan |
Diberikan serangkaian gambar diagnostik, bantu dalam analisis gambar untuk mendeteksi penyakit atau potensi masalah lainnya. |
|
Kendaraan otonom |
Membangun kemampuan ke dalam sistem kontrol kendaraan untuk memungkinkan pengemudian mandiri yang aman tanpa memerlukan kontrol manusia. |
|
Bantuan pemrograman |
Membantu programmer dalam menulis kode pemrograman untuk sistem komputer guna memenuhi persyaratan. |
|
Pelipatan protein |
Diberikan serangkaian urutan protein, tentukan struktur 3D setelah protein dilipat. |
|
Meningkatkan produksi pertanian |
Meningkatkan hasil produksi pertanian. |
|
Pengajar virtual |
Membantu siswa dengan konsep pembelajaran. |
|
Perdagangan algoritmik |
Berdagang secara efisien di pasar saham, valuta asing, atau pasar lainnya untuk memaksimalkan keuntungan. |
|
Perbankan/Asuransi |
Menentukan apakah pinjaman harus diberikan atau asuransi harus disediakan dengan mempertimbangkan profil risiko seseorang. |
|
Audit berkelanjutan |
Perusahaan umumnya diaudit setiap tahun, AI yang terus-menerus mengaudit organisasi dapat membantu memastikan kepatuhan yang lebih baik. |
|
Pembuatan konten digital |
Buat konten secara otomatis untuk digunakan di berbagai platform media online dan tradisional. |
|
Pembuatan seni dan grafis |
Buat karya seni visual dan grafik berdasarkan deskripsi tekstual. |
|
NPC dalam video game |
Buat pemain komputer yang lebih realistis dalam sebuah video untuk para gamer. |
|
Penggantian aset infrastruktur |
Secara ekonomis, menentukan kapan terbaik untuk mengganti infrastruktur sebelum mencapai titik kegagalan. |
Cara Mengidentifikasi Masalah Baru Di Mana Kecerdasan Buatan Cocok Dalam Bisnis Anda
Akan menguntungkan untuk memiliki metode langsung guna menentukan tugas mana yang dilakukan dalam suatu organisasi yang akan cocok untuk memanfaatkan sistem kecerdasan buatan, mengingat kebaruan teknologi tersebut, kerangka kerja pengambilan keputusan generik masih dalam pengembangan.
Pengalaman kami di Telemus AI™ telah menunjukkan bahwa demonstrasi tentang apa yang mungkin dilakukan dengan kecerdasan buatan biasanya sangat membantu pemahaman terbaik para pengambil keputusan strategis tentang di mana menerapkannya mengingat mereka paling mengenal organisasi mereka.
Kami merekomendasikan untuk meninjau daftar di atas dan berbagai studi kasus, mengidentifikasi masalah yang sesuai di dalam organisasi yang dapat diberi manfaat oleh AI, dan kemudian berbicara dengan para ahli AI untuk mendiskusikan apakah AI dapat diterapkan dalam domain spesifik tersebut.
Memilih Solusi Kecerdasan Buatan yang Tepat untuk Masalah yang Diidentifikasi
Tidak ada ilmu pasti dalam memilih kecerdasan buatan apa yang akan bekerja paling baik untuk aplikasi tertentu. Sebagian besar peneliti menggunakan pendekatan eksploratori dengan menggunakan kombinasi pengetahuan tentang domain yang cocok untuk AI, intuisi manusia tentang apa yang diketahui bekerja dengan baik, dan menjalankan serangkaian eksperimen menggunakan berbagai metodologi untuk menentukan sistem mana yang bekerja paling baik. Proses ini bisa mahal dan berisiko karena hasil yang diinginkan akan tercapai, seperti semua penelitian, dan kami merekomendasikan untuk memilih penyedia AI dengan pengalaman luas untuk meminimalkan overhead.
Hubungi kami hari ini untuk konsultasi gratis tentang bagaimana Telemus AI™ dapat diintegrasikan ke dalam organisasi Anda.
