Teknologi AI. Bagaimana Anda mencocokkan solusi AI dengan masalah bisnis? | AI dalam bisnis #51

Teknologi AI untuk bisnis Anda – bagaimana mempersiapkan implementasinya?

Apa yang perlu diketahui untuk memanfaatkan teknologi modern demi keuntungan bisnis? Pertama-tama, fakta bahwa tidak semua perusahaan membutuhkan teknologi AI pada tahap pengembangan saat ini. Namun, mengingat laju perkembangan kecerdasan buatan, ada baiknya memikirkan sekarang tentang peluang yang ditawarkannya untuk bisnis.

Kebanyakan usaha kecil yang mengandalkan kehadiran digital sudah dapat meningkatkan kinerja bisnis secara signifikan dengan menggunakan AI. Perusahaan yang lebih besar yang menggunakan data pelanggan, merencanakan logistik, atau mengembangkan lini produksi modern juga akan mendapatkan manfaat. Dengan kata lain, hampir semua perusahaan segera tidak akan bisa tanpa bantuan teknologi AI jika mereka ingin tetap kompetitif. Namun, dari mana harus memulai?

Tentukan masalah bisnis yang ingin Anda selesaikan dengan kecerdasan buatan

Langkah pertama untuk menerapkan teknologi AI di perusahaan Anda adalah mendeskripsikan secara rinci masalah bisnis yang ingin Anda selesaikan dengan itu. Kita perlu jelas dan memahami hubungannya dengan tujuan bisnis kita.

Mari kita lihat contoh sebuah perusahaan manufaktur kecil yang mengalami kesulitan dalam memprediksi permintaan produk mereka. Teknologi AI dapat digunakan untuk:

• Analisis data pasar saat ini,
• Riset kompetitif, dan
• Analisis tren penjualan historis,

Ini akan membuat peramalan lebih akurat untuk permintaan di masa depan.

Sebuah institusi yang lebih besar dapat melakukan hal yang sama. Misalnya, sebuah bank yang ingin mengoptimalkan prosedur pinjamannya. Saat ini, bank tersebut menerapkan filter tertentu pada aplikasi pinjaman yang secara otomatis menolak yang paling berisiko. Namun, bank masih menyetujui terlalu banyak aplikasi yang kemudian menghadapi masalah pembayaran.

Dalam kedua kasus tersebut, tujuannya adalah untuk membuat model prediktif yang akan memfasilitasi perencanaan – mengidentifikasi pinjaman yang berpotensi buruk atau meramalkan fluktuasi musiman dalam permintaan. Terlepas dari ukuran perusahaan, pada langkah pertama perencanaan implementasi teknologi AI, kita perlu memverifikasi bahwa data pelanggan yang kita miliki mengandung informasi yang diperlukan untuk menyelesaikan masalah bisnis tertentu ini.

Tentukan tujuan dan harapan untuk implementasi teknologi AI

Selanjutnya, adalah ide yang baik untuk menentukan tujuan analisis data yang akan mencapai tujuan bisnis yang ditetapkan. Tujuan harus spesifik, jadi gunakan metode SMART, misalnya. Namanya berasal dari kata spesifik, terukur, dapat dicapai, relevan, dan tepat waktu.

Sebuah tujuan SMART untuk sebuah firma akuntansi kecil yang memperkenalkan teknologi AI bisa sebagai berikut: “Otomatisasi entri data dan analisis dalam 12 bulan untuk mengurangi waktu layanan pelanggan sebesar 50% dan meningkatkan akurasi sebesar 90%.”

• Tujuan spesifik (SMART) jelas dan terdefinisi dengan baik. Misalnya, alih-alih ketentuan “kami akan melayani lebih banyak pelanggan,” tujuan SMART menjelaskan apa yang secara spesifik harus dilakukan – otomatisasi entri data dan analisis – dan dalam periode waktu berapa, dalam 12 bulan,
• Tujuan terukur membantu kita menilai apakah suatu tujuan telah tercapai. Misalnya, tujuan “memotong waktu layanan pelanggan setengah dan meningkatkan akurasi sebesar 90%” dapat diukur karena kita dapat melihat bagaimana kinerja telah meningkat,
• Tujuan yang dapat dicapai realistis mengingat kinerja masa lalu perusahaan. Tujuan dalam contoh ini dapat dicapai jika firma akuntansi sudah memiliki pengetahuan dan pengalaman dalam entri data dan analisis. Teknologi AI dapat membantu perusahaan mencapainya.
• Tujuan yang relevan berkaitan dengan strategi perusahaan yang diuraikan dalam contoh dan tujuan bisnisnya, seperti yang ada dalam meningkatkan produktivitas dan layanan pelanggan.
• Tujuan yang tepat waktu memiliki tanggal penyelesaian yang spesifik. Ini memudahkan untuk menilai kemajuan menuju tujuan tersebut dan membaginya menjadi sub-tujuan yang dapat dikelola.

Di sini, teknologi AI dapat membantu menganalisis sejumlah besar data, mendeteksi anomali, dan memastikan akurasi.

Dengan kecerdasan buatan, kita harus mendefinisikan ukuran keberhasilan untuk analisis data (misalnya, akurasi 90% dari model prediktif) dan tolok ukur untuk mengevaluasi keberhasilan (misalnya, pengurangan tingkat kesalahan). Ini akan memungkinkan kita untuk menilai apakah implementasi AI telah membawa manfaat bisnis yang diinginkan.

Pelajari tentang jenis teknologi AI dan aplikasinya

Ada banyak teknik dan alat AI yang membantu dalam bisnis. Di antara yang paling populer adalah:

• Pembelajaran Mesin (ML) – algoritma yang belajar dan meningkatkan kinerjanya berdasarkan data tanpa perlu pemrograman eksplisit, contohnya adalah algoritma yang merekomendasikan produk kepada pelanggan yang mungkin menarik bagi mereka berdasarkan riwayat pembelian dan preferensi mereka,
• Pembelajaran Mendalam (DL) – variasi yang lebih maju dari pembelajaran mesin menggunakan jaringan saraf buatan. Ini digunakan, antara lain, untuk mengenali wajah pelanggan di toko, memungkinkan layanan dan rekomendasi yang dipersonalisasi.
• Pengolahan Bahasa Alami (NLP) – memahami, menginterpretasikan, dan menghasilkan bahasa manusia dalam bentuk teks atau lisan, digunakan, misalnya, untuk membuat email yang dipersonalisasi kepada pelanggan,
• Asisten virtual dan chatbot – sistem otomatis yang melakukan percakapan dalam bahasa alami dan menyediakan, misalnya, voicebot di departemen layanan pelanggan yang secara otomatis menjawab telepon dan melakukan percakapan tentang penawaran perusahaan,
• Analisis prediktif – membangun model untuk memprediksi peristiwa di masa depan berdasarkan data historis, yang dapat digunakan, misalnya, untuk memprediksi churn pelanggan,
• Automasi Proses Robotik (RPA) – mengotomatiskan tugas berulang, seperti entri data atau penagihan,
• AI Generatif – untuk membuat teks, gambar, suara, atau video, sehingga Anda dapat mempercepat pembuatan materi pemasaran atau secara otomatis menghasilkan deskripsi produk unik untuk toko online Anda berdasarkan gambar dan fitur utama,

Pandangan lebih dekat pada kemampuan masing-masing teknologi ini akan memastikan bahwa Anda dapat memilih alat AI yang tepat untuk masalah bisnis spesifik perusahaan Anda.

Siapkan data Anda untuk penggunaan teknologi AI

Perusahaan kecil sering memiliki set data yang terbatas, jadi mendapatkan data yang tepat adalah kunci. Namun, bahkan set terbatas ini dapat digunakan untuk melatih model AI sederhana. Misalnya, sebuah toko online kecil dapat menggunakan data pembelian pelanggan untuk memberikan rekomendasi produk yang dipersonalisasi.

Setelah Anda memastikan bahwa Anda memiliki data historis yang cukup, misalnya tentang perilaku pelanggan, sering kali cukup untuk menggabungkan data yang Anda miliki dengan alat AI siap pakai yang tersedia di cloud, seperti:

• Amazon SageMaker – platform untuk membangun, melatih, dan menerapkan model pembelajaran mesin,
• Microsoft Azure Machine Learning – alat untuk membuat dan menggunakan model prediktif,
• Vertex AI Platform – sekumpulan alat AI dan ML di cloud Google.

Sumber: Google Cloud (https://cloud.google.com/)

Dengan otomatisasi, sistem internal perusahaan dapat diintegrasikan dengan solusi AI eksternal tanpa melibatkan pengembang untuk membangun model dari awal. Ini secara signifikan mengurangi biaya dan mempercepat implementasi AI.

Jelajahi opsi implementasi AI dan pilih metode yang tepat

Berbagai cara untuk menerapkan teknologi AI dalam bisnis adalah mungkin:

1. Pengembangan model dan sistem AI milik sendiri oleh tim pengembang dan analis data internal.
2. Outsource pembangunan solusi AI khusus ke perusahaan eksternal.
3. Menggunakan model dan alat AI siap pakai yang tersedia di cloud dalam model “AI sebagai layanan” (AIaaS)

Setiap metode di atas memiliki kelebihan dan kekurangan dalam hal biaya, waktu implementasi, atau fleksibilitas. Namun, usaha kecil sebaiknya terlebih dahulu mempertimbangkan solusi AI siap pakai yang tersedia di pasar – seperti AWS SageMaker atau Vertex AI yang disebutkan sebelumnya, yang sering kali lebih hemat biaya dan lebih mudah diimplementasikan, menawarkan model prediktif siap pakai yang dapat digunakan untuk menganalisis perilaku pelanggan. Dan bahkan alat yang lebih khusus, seperti:

• ClickUp, alat AI untuk manajemen proyek,
• Jasper AI – bantuan berbasis AI dalam menulis materi pemasaran,
• Microsoft Power BI – salah satu alat visualisasi data terbaik yang dilengkapi dengan teknologi AI untuk pengenalan gambar dan analisis teks untuk menemukan informasi berharga yang tersembunyi dalam data Anda.

Sumber: Microsoft (https://learn.microsoft.com/)

Pertimbangkan biaya dan manfaat implementasi AI

Menerapkan teknologi baru selalu datang dengan biaya. Dalam kasus AI, manfaat jangka panjang sering kali melebihi biaya awal. Namun, seseorang harus mengevaluasi:

• biaya pengembangan dan pemeliharaan sistem AI internal atau menggunakan platform AI eksternal,
• potensi penghematan melalui proses otomatis dan pengambilan keputusan yang lebih baik,
• kemungkinan peningkatan pendapatan akibat layanan pelanggan yang lebih baik, rekomendasi yang lebih relevan, dll.
• manfaat potensial lainnya, seperti pengurangan waktu penyelesaian dan pengurangan kesalahan.

Misalnya, sebuah perusahaan logistik kecil yang berinvestasi dalam sistem AI untuk mengoptimalkan rute pengiriman dapat secara signifikan mengurangi biaya bahan bakar dan waktu pengiriman, yang akan langsung diterjemahkan menjadi peningkatan kepuasan pelanggan dan kemampuan untuk melayani lebih banyak perjalanan dalam waktu yang sama.

Siapkan diri untuk perubahan dan pantau hasil implementasi teknologi AI

Menerapkan teknologi baru memerlukan adaptasi. Karyawan dan proses bisnis perlu dipersiapkan untuk itu. Misalnya, untuk sebuah salon rambut kecil, menerapkan teknologi AI untuk mengelola penjadwalan dan pemesanan klien mungkin memerlukan pelatihan staf, tetapi dalam jangka panjang, ini dapat mengarah pada organisasi yang lebih baik dan kepuasan klien yang lebih besar.

Juga penting untuk memantau efek proyek AI secara berkelanjutan dan mengoreksi arah jika hasil menyimpang dari harapan. Ukuran seperti:

• akurasi model prediktif,
• tingkat konversi atau
• kepuasan pelanggan

Akan memberikan informasi tentang apakah AI membantu mencapai tujuan bisnis. Mereka juga akan memungkinkan perbaikan berkelanjutan model AI untuk meningkatkan relevansi dan nilai mereka bagi perusahaan.

Jika Anda menyukai konten kami, bergabunglah dengan komunitas lebah sibuk kami di Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.