Menjinakkan AI. Bagaimana cara mengambil langkah pertama untuk menerapkan AI dalam bisnis Anda? | AI dalam bisnis #119

Seberapa mudah menjinakkan AI di perusahaan? Pendahuluan

Walaupun Kecerdasan Buatan (AI) semakin populer di kalangan bisnis di Polandia, masih banyak perusahaan yang belum sepenuhnya memanfaatkan potensinya. Menurut studi KPMG (https://kpmg.com/pl/pl/home/media/press-releases/2023/07/media-press-sztuczna-inteligencja-w-firmach-w-polsce-potencjal-do-wykorzystania.html), hanya 15% perusahaan di negara kita saat ini menggunakan solusi AI, sementara rata-rata global adalah 35-37%. Pada saat yang sama, hingga 62% perusahaan yang telah menerapkan AI tidak memantau efektivitas implementasi ini – yaitu, mereka tidak tahu dampak apa yang mungkin telah ditimbulkan.

Angka-angka ini menunjukkan potensi besar yang belum dimanfaatkan dari kecerdasan buatan dalam bisnis Polandia. Di sisi lain, 13% perusahaan merencanakan untuk menerapkan AI pada akhir 2023, yang bisa menjadi tanda gelombang adopsi teknologi disruptif ini yang akan datang. Memang, perusahaan melihat banyak manfaat dari AI, seperti peningkatan produktivitas, peningkatan kualitas produk dan layanan, kinerja keuangan yang lebih baik, dan posisi kompetitif yang lebih kuat.

Langkah 1. Pahami perbedaan antara AI, pembelajaran mesin, dan kecerdasan buatan generatif

Jika Anda mempertimbangkan untuk mengambil langkah pertama menuju penerapan AI dalam bisnis Anda, ada baiknya mempelajari dasar-dasar kelompok teknologi ini. Sebelum Anda dapat menyadari potensi AI dalam bisnis Anda, Anda perlu memahami perbedaan kunci antara Kecerdasan Buatan (AI) dalam arti yang paling luas, Pembelajaran Mesin (ML), dan AI Generatif. Istilah-istilah ini sering digunakan secara bergantian, tetapi sebenarnya menggambarkan konsep yang sedikit berbeda.

AI mengacu pada kemampuan umum mesin yang diprogram, seperti komputer atau robot, untuk ‘berpikir’ dengan cara yang mirip dengan manusia dan meniru perilaku cerdas. Sistem AI dapat mengasimilasi, menganalisis, dan menggunakan pengetahuan dari dunia nyata untuk menghasilkan informasi baru. Contoh teknologi berbasis AI termasuk pengenalan suara, gambar, dan wajah.

Di sisi lain, pembelajaran mesin (ML) adalah bidang AI di mana sistem komputer belajar dari data dan membuat keputusan tanpa intervensi manusia secara langsung. Fitur kunci dari ML adalah kemampuan untuk terus-menerus meningkatkan diri dan menyesuaikan algoritma berdasarkan data input baru.

Dengan perkembangan pesat AI generatif, yang ditandai dengan popularitas luar biasa ChatGPT, penting juga untuk memahami tren baru ini. AI generatif mampu menghasilkan data baru, seperti teks, gambar, video, dan audio, atau bahkan kode komputer. Ini dilakukan dengan belajar dari sejumlah besar data pelatihan. Model bahasa, seperti ChatGPT, mempelajari pola dan aturan yang ada dalam data input dan kemudian menggunakan pengetahuan ini untuk membuat teks baru yang unik yang menyerupai yang ditulis oleh manusia.

Kekuatan AI generatif terletak pada fleksibilitasnya dan kemampuannya untuk secara kreatif mengolah dan mensintesis informasi dengan cara yang inovatif.

Tentukan kebutuhan bisnis

Langkah kedua adalah mengidentifikasi kebutuhan spesifik bisnis Anda yang dapat dipenuhi dengan menerapkan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Proses ini dimulai dengan analisis mendalam dan pertimbangan cermat terhadap beberapa pertanyaan:

1. Apa hasil spesifik yang ingin Anda capai? Ini bisa berupa peningkatan pendapatan, optimisasi rantai pasokan, atau layanan pelanggan yang lebih baik.
2. Apa saja hambatan utama untuk mencapai tujuan ini?
3. Bagaimana AI dan pembelajaran mesin dapat membantu Anda mengatasinya?
4. Bagaimana Anda ingin mengukur keberhasilan inisiatif semacam itu? Ada baiknya merencanakan dari awal bagaimana hasil akan dievaluasi, terutama mengingat berapa banyak perusahaan yang melewatkan langkah kunci ini. Ini bisa didasarkan pada KPI, keuntungan finansial langsung, atau metrik lain yang ditentukan khusus untuk implementasi ini.
5. Data jenis apa yang sudah Anda miliki? Data adalah sumber daya kunci yang akan digunakan oleh AI yang baru diterapkan di perusahaan. Tanyakan pada diri Anda, data tambahan apa yang Anda perlukan untuk memanfaatkan potensi penuh AI?

Untuk sepenuhnya memahami nilai dari menjawab pertanyaan-pertanyaan ini, mari kita lihat contoh praktis. Bayangkan sebuah firma akuntansi kecil yang berjuang dengan proses manual yang panjang untuk menangani dokumen klien. Mereka mendefinisikan tujuan mereka sebagai “mengotomatiskan akuntansi untuk mempercepat pemrosesan dan meningkatkan produktivitas”.

Hambatan utama adalah waktu yang dihabiskan untuk tugas-tugas membosankan dan volume dokumen yang besar yang perlu diproses. Setelah meninjau tantangan ini, tim mengidentifikasi pemrosesan dokumen berbasis AI sebagai solusi potensial – teknologi Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) yang dapat secara otomatis mengekstrak dan mengkategorikan data keuangan yang relevan, mengurangi kesalahan, dan mempercepat proses.

Cara untuk mengukur dampak dalam hal ini adalah peningkatan jumlah dokumen yang diproses per bulan dan pengurangan waktu pemrosesan rata-rata per pesanan. Penting juga untuk menilai sumber daya data – dalam hal ini, volume kwitansi, faktur, dan dokumen keuangan lainnya yang diperlukan untuk melatih sistem AI.

Contoh ini menggambarkan pentingnya mendefinisikan kebutuhan bisnis Anda dengan jelas di awal proses implementasi AI. Hanya dengan cara ini Anda dapat mengidentifikasi solusi yang tepat dan menerapkannya dengan benar untuk memberikan nilai maksimum bagi bisnis Anda.

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

Anda perlu menjangkau alat seperti SensID Cognitive Automation (https://4semantics.pl/produkty/sensid-cognitive-automation/), Microsoft AI Builder (https://learn.microsoft.com/pl-pl/ai-builder/overview) atau Docsumo (https://www.docsumo.com/).

SensID Cognitive Automation menggunakan teknologi Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) untuk mengotomatiskan pemahaman konten dokumen, yang merupakan kunci untuk tugas robotik dan proses pengambilan keputusan. Setelah teks dianalisis, sistem mengagregasi data yang dikumpulkan dan menyajikannya dalam bentuk terstruktur, siap digunakan dalam otomatisasi proses robotik (RPA) dan aplikasi analitik. Dengan teknologi yang telah kami kembangkan, dimungkinkan untuk secara efisien membuat model yang menginterpretasikan informasi yang terkandung dalam berbagai dokumen bisnis.

SensID Cognitive Automation memungkinkan integrasi data dari berbagai sumber tekstual, termasuk data terstruktur (seperti basis data), data semi-terstruktur (seperti formulir, csv, html, dll.) dan data tidak terstruktur (seperti doc, pdf, dll.), memberikan pandangan terpadu tentang informasi.

Microsoft AI Builder adalah bagian dari Microsoft Power Platform. Dengan ini, Anda dapat membuat dan menggunakan model AI untuk membantu mengoptimalkan proses bisnis Anda. Anda dapat menggunakan model yang sudah dibangun sebelumnya yang siap untuk banyak skenario bisnis umum, seperti pengenalan dokumen, atau membuat model kustom untuk memenuhi kebutuhan spesifik perusahaan Anda.

Opsi lain yang patut dicoba adalah Docsumo yang menggunakan OCR (Pengenalan Karakter Optik) untuk membaca dokumen dan dipercaya oleh perusahaan besar seperti PayU dan Hitachi.

Langkah 3. Cari tahu bagaimana AI dapat membantu bisnis Anda

Setelah mengidentifikasi tujuan dan tantangan bisnis Anda, langkah logis berikutnya adalah mengidentifikasi cara spesifik di mana AI dapat menambah nilai dan keuntungan bagi bisnis Anda. Terkadang jalannya mungkin tidak jelas, jadi pertimbangkan berbagai kemungkinan manfaat.

Salah satu faktor nilai kunci dari AI adalah meningkatkan nilai yang diberikan kepada pelanggan. Dengan kekuatan pembelajaran mesin dan analitik data yang canggih, AI dapat membantu perusahaan lebih memahami preferensi dan perilaku konsumen. Ini memungkinkan pengalaman berbelanja yang lebih personal dan memuaskan.

Faktor kunci lainnya adalah potensi AI untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas karyawan. Dengan mengotomatiskan tugas-tugas repetitif yang memakan waktu, AI dapat memberikan penghematan biaya yang signifikan dan memungkinkan tim untuk fokus pada aktivitas yang lebih strategis dan kreatif, serta secara signifikan meningkatkan kepuasan kerja. Faktanya, 59% dari mereka yang bekerja di peran manajerial percaya bahwa penggunaan AI di tempat kerja meningkatkan kepuasan kerja (https://www.thehrdirector.com/business-news/ai/ai-increase-job-satisfaction/).

Akhirnya, kita tidak boleh melupakan keuntungan bisnis langsung yang sering dihasilkan dari penerapan solusi AI. Dengan mengoptimalkan proses, meningkatkan operasi, dan memanfaatkan data dengan lebih baik, organisasi dapat memaksimalkan pendapatan dan keuntungan.

Jadi, apakah AI akan meningkatkan kepuasan pelanggan Anda? Apakah itu akan memaksimalkan produktivitas karyawan? Apakah itu akan berkontribusi pada pertumbuhan pendapatan? Jika jawaban untuk salah satu pertanyaan ini adalah “ya”, maka AI pasti layak mendapatkan perhatian Anda.

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

Langkah 4. Evaluasi kemampuan Anda sendiri untuk menerapkan AI

Dengan pemahaman tentang potensi besar AI, Anda sekarang menghadapi tantangan terbesar – menilai dan mempersiapkan kemampuan dan sumber daya organisasi Anda sendiri untuk menerapkan teknologi baru secara efektif. Sayangnya, sering kali ada kesenjangan signifikan antara apa yang ingin kita capai dan apa yang sebenarnya dapat kita capai dalam waktu dan anggaran tertentu.

Jika Anda melihat banyak peluang untuk menggunakan AI di perusahaan Anda, Anda perlu memulai dengan penilaian jujur terhadap kompetensi dan alat Anda. Tanyakan kepada profesional TI Anda untuk menjawab pertanyaan berikut dengan jujur:

• Apakah kami memiliki tim pengembangan internal dengan keterampilan yang tepat untuk membangun solusi AI khusus dari awal?
• Jika tidak, haruskah kami mempertimbangkan untuk membeli produk AI siap pakai yang ditawarkan oleh pemasok eksternal?
• Atau apakah lebih efektif secara biaya untuk secara strategis bekerja sama dengan mitra eksternal yang berpengalaman untuk bersama-sama mengembangkan solusi yang disesuaikan dengan kebutuhan kami?

Karena kurangnya sumber daya internal, solusi terbaik mungkin adalah mengalihkan proyek implementasi AI Anda sepenuhnya ke perusahaan eksternal yang berspesialisasi. Apa pun jalur yang Anda pilih, langkah pertama yang baik adalah melakukan riset menyeluruh tentang solusi AI yang tersedia di pasar dan menilai apakah salah satunya dapat memenuhi kebutuhan organisasi Anda saat ini. Membeli produk siap pakai mungkin merupakan opsi yang lebih hemat biaya daripada membangun dari awal.

Ingatlah bahwa integrasi AI berbeda dari implementasi perangkat lunak baru yang biasa. Ini memerlukan keahlian dalam pembelajaran mesin, pemrosesan data besar, dan algoritma canggih. Jika organisasi Anda tidak memiliki keahlian ini, bekerja dengan spesialis eksternal mungkin tidak terhindarkan untuk memaksimalkan peluang keberhasilan proyek.

Langkah 5. Pertimbangkan untuk berkonsultasi dengan spesialis

Meski ada antusiasme terhadap teknologi AI, banyak manajer masih takut untuk mengambil langkah pertama karena kurangnya keterampilan di dalam organisasi mereka. Jika Anda salah satunya, pertimbangkan untuk membawa seorang konsultan spesialis atau perusahaan eksternal.

Membangun sistem AI sangat berbeda dari mengembangkan aplikasi bisnis biasa. Ini adalah area keahlian yang sangat khusus, yang memerlukan keterampilan canggih dalam pembelajaran mesin, pemrosesan bahasa alami, pembelajaran mendalam, dan analisis data besar.

Misalnya, menciptakan asisten virtual AI yang dapat berkomunikasi secara efektif dengan pelanggan memerlukan tidak hanya dasar full-stack yang solid, tetapi juga teknologi pemrosesan bahasa alami dan kecerdasan buatan generatif.

Jika tim Anda kekurangan keterampilan khusus tersebut, mungkin lebih masuk akal untuk mencari bantuan dari luar. Perusahaan dan agensi konsultasi AI yang berspesialisasi dapat memberikan tidak hanya keahlian dan pengalaman yang relevan, tetapi juga proses dan praktik terbaik yang terbukti untuk meningkatkan peluang keberhasilan inisiatif Anda.

Tentu saja, mempekerjakan ahli eksternal datang dengan biaya tambahan. Namun, penting untuk diingat bahwa implementasi AI yang tidak tepat dapat menyebabkan kerugian finansial yang lebih besar akibat kesalahan, waktu henti, dan kebutuhan untuk perbaikan. Atau sekadar kerusakan pada seluruh sistem, yang tidak akan menjalankan tugas yang diciptakan untuknya. Itulah sebabnya bekerja dengan spesialis sering kali merupakan investasi yang bijak yang dapat menghemat waktu dan uang Anda dalam jangka panjang.

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

Menjinakkan AI – ringkasan

Menerapkan kecerdasan buatan di perusahaan adalah usaha yang serius dan menantang, tetapi juga merupakan peluang besar untuk transformasi dan pertumbuhan bisnis. Ini membuka pintu untuk banyak peluang untuk meningkatkan efisiensi, mengoptimalkan proses, dan memberikan nilai lebih kepada pelanggan.

Seperti yang telah kita lihat, banyak perusahaan di seluruh dunia – dari bisnis kecil hingga perusahaan besar – berhasil menggunakan AI untuk mengotomatiskan tugas-tugas membosankan, menganalisis kumpulan data besar, dan membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan fakta.

Tentu saja, seperti halnya inisiatif bisnis serius lainnya, jalan menuju implementasi AI yang sukses adalah perencanaan yang rinci dan kepatuhan pada prinsip-prinsip yang terbukti.

Menerapkan AI adalah proses iteratif. Itulah sebabnya sebaiknya mulai dengan proyek percontohan kecil, melakukan pengujian, dan mengumpulkan umpan balik. Berdasarkan ini, akan lebih mudah untuk membuat keputusan tentang pengembangan atau penyesuaian lebih lanjut. Juga, jangan lupakan faktor kunci keberhasilan – data. Semakin banyak data berkualitas yang Anda berikan kepada sistem AI Anda, semakin baik mereka akan belajar dan berkinerja.

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