Bagaimana AI mendorong lahirnya teknologi baru | AI dalam bisnis #80

Bagaimana kecerdasan buatan dapat berkontribusi pada penciptaan teknologi baru?

Kecerdasan buatan bukan hanya teknologi baru yang menarik tetapi juga alat yang kuat untuk menciptakan solusi teknologi yang inovatif. Bagaimana AI dapat berkontribusi pada hal ini?

1. Menghasilkan ide dan konsep baru. AI membantu menciptakan teknologi dan prototipe perangkat yang sepenuhnya baru. Kecerdasan buatan dapat menggabungkan fakta dan konsep dengan cara yang tidak konvensional, menemukan solusi yang mungkin tidak terpikirkan oleh pikiran manusia.
2. Menguji dan meningkatkan prototipe. Berkat simulasi komputer, dimungkinkan untuk dengan cepat dan murah menguji fungsionalitas prototipe, tanpa membuang waktu dan uang untuk membangun model fisik. AI juga memungkinkan pemodelan berbagai skenario penggunaan dan mengoptimalkan proyek untuk tujuan tertentu.
3. Menunjang proses produksi. Sistem cerdas dapat menganalisis data produksi secara real-time, mendeteksi anomali, dan menyarankan modifikasi pada proses, memastikan efisiensi yang lebih tinggi, tingkat kegagalan yang lebih rendah, dan kontrol kualitas yang lebih baik.
4. Meningkatkan manajemen teknologi. AI memfasilitasi pemantauan sistem teknologi, mendiagnosis dan menyelesaikan masalah tanpa intervensi manusia. Ini menghemat waktu dan sumber daya, dan teknologi baru beroperasi lebih efisien.

Sumber: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Pemrograman AI: GitHub Copilot

Salah satu contoh paling menarik dari penggunaan AI untuk membantu programmer adalah GitHub Copilot (https://github.com/features/copilot). Ini adalah alat yang didasarkan pada model bahasa canggih yang “berkode secara kolaboratif” dengan manusia.

Namun, bagaimana GitHub Copilot bekerja? Copilot menganalisis kode yang ditulis oleh programmer dan menggunakannya sebagai referensi. Ini memungkinkannya untuk menyarankan apa yang seharusnya ditemukan di baris berikutnya dari program. Ini mampu:

• menyarankan ekspresi dan bahkan seluruh fungsi,
• menghasilkan kode untuk algoritma hanya berdasarkan deskripsi,
• membuat dokumentasi berdasarkan kode itu sendiri,
• menjelaskan kode,
• mengusulkan perbaikan,
• terlibat dalam diskusi kompleks dengan programmer,
• dan banyak lagi, semuanya dalam puluhan bahasa pemrograman populer.

Sumber: Github (https://github.com/features/copilot)

Semua yang perlu dilakukan pengembang adalah mulai menulis potongan kode, dan GitHub Copilot akan menyarankan proposal lengkap, berdasarkan analisis jutaan repositori publik dan pemahaman mendalam tentang semantik bahasa pemrograman.

Manfaat utama bagi programmer meliputi:

• mempercepat pekerjaan hingga 55%,
• meningkatkan produktivitas dan kepuasan berkat solusi efektif yang muncul dengan cepat,
• kurang frustrasi saat membuat kode yang repetitif,
• penyelesaian masalah yang lebih cepat.

Teknologi baru cloud: inovasi dari Microsoft

Microsoft telah mengembangkan aplikasi inovatif dari model bahasa alami untuk mengatasi tantangan umum bagi banyak perusahaan yang menggunakan cloud – masalah terkait dengan pengelolaan infrastruktur yang kompleks dan merespons dengan cepat terhadap kegagalan.

Bagaimana ini dicapai? Spesialis Microsoft memanfaatkan kemampuan model bahasa untuk menganalisis deskripsi insiden dan log. Berdasarkan ini, model dapat menyarankan penyebab masalah yang paling mungkin dan solusi optimal.

Penting untuk dicatat, semakin banyak data yang dimasukkan ke dalam kecerdasan buatan, semakin akurat ia dalam mendeteksi dan mengklasifikasikan kesalahan baru, yang menghasilkan waktu respons yang lebih cepat dan mengurangi kerugian akibat gangguan cloud.

Penggunaan AI dalam manajemen insiden cloud otomatis memberikan peluang untuk:

• diagnosis penyebab kegagalan yang lebih cepat – AI menganalisis data lebih cepat daripada manusia,
• perbaikan otomatis – solusi yang dihasilkan oleh kecerdasan buatan menghilangkan kebutuhan akan intervensi manusia
• waktu henti yang lebih sedikit dan kontinuitas operasional yang lebih baik – respons yang lebih cepat mengurangi kerugian bagi perusahaan yang menggunakan teknologi cloud baru.

Ini baru permulaan penggunaan AI dalam teknologi komputasi cloud baru. Segera, mungkin, sebagian besar proses administratif dan dukungan teknis dapat diotomatisasi.

Siemens: menguji perangkat lunak dengan AI

Spesialis Siemens telah memanfaatkan kemampuan pembelajaran mesin untuk mengotomatiskan aspek pengembangan perangkat lunak yang sangat memakan waktu – pengujian.

Mereka mengembangkan sistem teknologi baru yang, berdasarkan data dari pengujian sebelumnya dan versi kode, dapat memprediksi hasil pengujian baru dengan akurasi 78%.

Apa yang diberikan ini dalam praktik? Aspek terpenting adalah umpan balik yang lebih cepat untuk pengembang. Pengembang menerima saran awal mengenai hasil pengujian hampir secara instan, tanpa menunggu penyelesaian pengujian yang sebenarnya, yang dalam proyek besar dapat memakan waktu berjam-jam atau berhari-hari.

Ini memungkinkan identifikasi dan penghapusan kesalahan yang lebih cepat, tanpa membuang waktu untuk beralih konteks dan mengingat detail kode yang telah ditulis sebelumnya.

Aspek signifikan kedua adalah optimasi urutan pengujian. Prediksi mengenai hasilnya memungkinkan penentuan urutan optimal untuk menjalankan pengujian individu agar dapat menemukan kesalahan potensial secepat mungkin.

Ini menghemat sumber daya komputasi yang diperlukan untuk melakukan serangkaian pengujian lengkap. Dalam studi, bahkan pengurangan 10% dalam total waktu pengujian telah diamati.

Ringkasan: teknologi AI baru

Kecerdasan buatan mendorong kemajuan teknologi dengan berbagai cara. Ini terutama:

• menghasilkan ide dan konsep perangkat baru dengan menggabungkan fakta dengan cara yang tidak konvensional,
• memfasilitasi prototyping yang cepat dan hemat biaya, serta mempercepat proses pengujian solusi,
• mengoptimalkan desain dan proses produksi,
• mengotomatiskan pemantauan dan pemeliharaan sistem,
• mempercepat pekerjaan programmer,
• membantu dalam mendiagnosis masalah teknis, dan
• mengotomatiskan pengujian perangkat lunak.

Mungkin segera, sebagian besar penemuan terobosan akan muncul dengan dukungan kecerdasan buatan. Oleh karena itu, penting untuk tetap mengikuti perubahan menarik ini dan terus belajar untuk memanfaatkan teknologi baru dalam pekerjaan Anda.

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