Cara membangun strategi AI yang sukses

Dengan memberi mesin kapasitas yang berkembang untuk belajar, bernalar, dan membuat keputusan, AI berdampak pada hampir setiap industri, termasuk manufaktur, perhotelan, layanan kesehatan, dan akademisi. Menurut penelitian terbaru, 92% eksekutif c-suite berharap untuk mendigitalkan alur kerja dan menggunakan otomatisasi yang didukung AI pada tahun 2026¹ Tanpa strategi AI, perusahaan berisiko kehilangan manfaat yang dapat ditawarkan oleh AI.

Strategi AI membantu organisasi mengatasi tantangan kompleks yang terkait dengan implementasi AI dan menentukan tujuannya. AI dapat digunakan untuk analisis data yang lebih dalam, otomatisasi tugas yang berulang, pengoptimalan proses, atau meningkatkan pengalaman pelanggan dengan dengan asisten dan agen AI.

Tujuan dan rencana yang terdefinisi dengan baik membantu memastikan bahwa adopsi AI selaras dengan tujuan bisnis yang lebih luas. Penyelarasan ini sangat penting untuk mengekstraksi nilai yang berarti dari AI dan memaksimalkan dampaknya. Strategi AI yang sukses juga menyediakan peta jalan untuk membangun kemampuan yang diperlukan dan memastikan aplikasi AI yang strategis dan bertanggung jawab dalam organisasi.

Organisasi yang melakukan upaya untuk memahami AI sekarang dan memanfaatkan kekuatannya akan sukses di masa depan. Strategi AI yang kuat akan memungkinkan organisasi-organisasi ini untuk mengelola kompleksitas dalam mengintegrasikan AI, beradaptasi dengan cepat terhadap kemajuan teknologi, dan mengoptimalkan proses, efisiensi operasional, dan pertumbuhan mereka secara keseluruhan.

Strategi kecerdasan buatan adalah rencana untuk mengintegrasikan AI ke dalam sebuah organisasi agar sesuai dengan dan mendukung tujuan bisnis yang lebih luas. Strategi AI yang sukses harus bertindak sebagai peta jalan untuk rencana ini. Bergantung pada tujuan organisasi, strategi AI dapat menguraikan bagaimana AI membantu mengekstrak insight yang lebih dalam dari data, meningkatkan efisiensi, memperkuat rantai pasokan atau ekosistem, atau meningkatkan talenta dan pengalaman pelanggan.

Strategi AI yang diformulasikan dengan baik juga harus membantu memandu infrastruktur teknologi untuk memastikan bahwa bisnis dilengkapi dengan perangkat keras, perangkat lunak, dan sumber daya lain yang diperlukan untuk implementasi AI yang efektif. Dan karena teknologi berkembang dengan sangat cepat, strategi harus memungkinkan organisasi untuk beradaptasi dengan teknologi baru dan pergeseran dalam industri. Pertimbangan etika seperti bias, transparansi dan masalah regulasi juga harus diperhatikan untuk mendukung penerapan AI yang bertanggung jawab .

Karena kecerdasan buatan terus berdampak pada hampir setiap industri, strategi AI yang dibuat dengan baik sangat penting. Hal ini dapat membantu organisasi untuk membuka potensi mereka, mendapatkan keunggulan kompetitif dan mencapai kesuksesan yang berkelanjutan di era digital yang terus berubah.

Membangun strategi AI menawarkan banyak manfaat bagi bisnis yang mengintegrasikan kecerdasan buatan, baik start-up atau organisasi global. Strategi AI memungkinkan organisasi untuk secara khusus memanfaatkan kemampuan AI dan menyelaraskan inisiatif AI dengan tujuan bisnis secara keseluruhan. Strategi AI menjadi kompas untuk kontribusi yang berarti bagi kesuksesan organisasi. Ini memberdayakan para pemangku kepentingan untuk memilih proyek yang akan menawarkan peningkatan terbesar dalam proses penting seperti produktivitas, pengambilan keputusan, dan intinya.

Strategi AI menguraikan langkah-langkah yang membantu proyek AI mengubah ide menjadi solusi. Untuk mencapai tujuan ini, organisasi harus membuat keputusan penting mengenai data, talenta, dan teknologi. Strategi yang dibuat dengan baik menyediakan rencana untuk mengelola, menganalisis, dan menggunakan data untuk inisiatif AI. Ini menentukan bakat yang dibutuhkan untuk mengembangkan, menarik atau mempertahankan keterampilan dalam ilmu data, machine learning (ML) dan pengembangan AI. Ini memandu pengadaan sumber daya perangkat keras, perangkat lunak dan komputasi cloud untuk implementasi AI yang efektif.

Intinya, strategi AI yang sukses sangat diperlukan karena mendukung tujuan bisnis, memfasilitasi prioritas, mengoptimalkan pilihan bakat dan teknologi dan memastikan integrasi AI yang terorganisir yang akan mendorong kesuksesan organisasi.

Langkah-langkah berikut biasanya digunakan untuk membantu menyusun strategi kecerdasan buatan yang efektif:

Dapatkan pemahaman tentang berbagai teknologi AI, termasuk AI generatif dan AI agen (dan perbedaannya), machine learning (ML), pemrosesan bahasa alami (NLP), dan visi komputer. Tinjau contoh penggunaan AI untuk mengetahui di mana dan bagaimana teknologi ini diterapkan di industri yang relevan. Buat daftar masalah yang dapat diatasi AI dan manfaat yang akan diperoleh. Perhatikan departemen yang menggunakannya, metode mereka, dan hambatan apa pun.

Pahami organisasi, prioritas, dan kemampuannya. Tinjau ukuran dan kekuatan departemen IT, yang akan menerapkan dan mengelola sistem AI. Wawancara kepala departemen untuk mengidentifikasi masalah potensial yang dapat diatasi oleh AI.

Identifikasi masalah yang perlu dipecahkan organisasi. Metrik apa yang perlu ditingkatkan? Jangan asumsikan bahwa AI selalu menjadi jawaban, pilihlah tujuan bisnis yang penting bagi perusahaan dan AI memiliki rekaman sukses dalam mengatasinya.

Temukan perusahaan di ruang AI yang telah bekerja dalam industri Anda. Buat daftar alat potensial, vendor, dan kemitraan, mengevaluasi pengalaman, reputasi, atau harga mereka. Prioritaskan pengadaan berdasarkan fase dan garis waktu proyek integrasi AI.

Buat peta jalan yang memprioritaskan keberhasilan awal yang akan membawa nilai bagi bisnis. Pilih proyek berdasarkan kebutuhan praktis yang teridentifikasi. Tentukan alat dan dukungan yang dibutuhkan dan atur berdasarkan apa yang paling penting untuk proyek, khususnya:

• Data: Buatlah strategi data dengan menentukan apakah data atau kumpulan data baru atau yang sudah ada akan diperlukan untuk mendorong solusi AI secara efektif. Menetapkan kerangka kerja tata kelola data untuk mengelola data secara efektif.

• Algoritma: Algoritma adalah aturan atau instruksi yang memungkinkan mesin untuk belajar, menganalisis data, dan membuat keputusan. Model mewakili apa yang dipelajari oleh algoritma machine learning. Tentukan siapa yang akan menerapkan algoritme dan merancang, mengembangkan, serta memvalidasi model, karena keahlian dibutuhkan untuk mengelola tugas ini secara efektif. 

• Infrastruktur: Tentukan di mana sistem AI Anda akan dihosting dan bagaimana sistem tersebut akan diskalakan. Pertimbangkan apakah akan menerapkan pada infrastruktur Anda sendiri atau di platform pihak ketiga.

• Talenta dan outsourcing: Menilai kesiapan dan kesenjangan keterampilan di dalam organisasi untuk mengimplementasikan inisiatif AI. Tentukan apakah ada jalur talenta untuk mengisi peran seperti ilmuwan data dan pengembang, atau apakah keterampilan dapat dikembangkan secara internal melalui pelatihan. Juga menilai apakah tugas-tugas tertentu, seperti penerapan dan operasi, harus dialihdayakan.

Presentasikan strategi AI kepada pemangku kepentingan, memastikannya selaras dengan tujuan bisnis. Dapatkan dukungan untuk peta jalan yang diusulkan. Komunikasikan dengan jelas manfaat, biaya, dan hasil yang diharapkan. Amankan anggaran yang diperlukan untuk mengimplementasikan strategi.

Mulai tingkatkan keterampilan tim AI atau rekrut individu dengan kompetensi AI yang tepat. Dorong tim untuk selalu mendapat informasi terbaru tentang kemajuan AI canggih dan mengeksplorasi metode pemecahan masalah yang inovatif.

Memahami implikasi etis dari penggunaan AI yang bertanggung jawab oleh organisasi. Berkomitmen pada inisiatif AI yang etis, model tata kelola inklusif, dan pedoman yang dapat ditindaklanjuti. Memantau model AI secara teratur untuk mengetahui potensi bias dan menerapkan praktik keadilan dan transparansi untuk mengatasi masalah etika.

Ikuti perkembangan produk baru dan teknologi AI yang serba cepat. Sesuaikan strategi AI organisasi berdasarkan insight baru dan peluang yang muncul.

Mengikuti langkah-langkah ini akan memungkinkan pembuatan panduan yang kuat untuk mengintegrasikan AI ke dalam organisasi. Integrasi ini akan memungkinkan bisnis untuk memanfaatkan peluang yang lebih baik dalam dunia kecerdasan buatan yang dinamis.

Beberapa masalah dapat menghalangi pembangunan dan penerapan strategi AI yang sukses. Potensi mereka untuk menghambat proses harus dinilai sejak dini, dan masalah ditangani sebagaimana mestinya, agar dapat bergerak maju secara efektif.

Bagaimana dan di mana data Anda, sebenarnya? Model AI sangat bergantung pada kumpulan data yang kuat, sehingga akses yang tidak memadai ke data yang relevan dan berkualitas tinggi dapat merusak strategi dan efektivitas aplikasi AI.

Kekurangan kesadaran tentang kemampuan dan aplikasi potensial AI dapat menyebabkan keraguan, resistensi, atau pengambilan keputusan yang tidak terinformasi. Kekurangan pemahaman ini akan menguras nilai apa pun dari strategi dan menghalangi keberhasilan integrasi AI ke dalam proses organisasi.

Jika inisiatif AI tidak terkait erat dengan tujuan, prioritas, dan visi organisasi, hal itu dapat berakibat pada upaya yang sia-sia, kurangnya dukungan kepemimpinan, dan ketidakmampuan untuk menunjukkan hasil yang berarti.

Tenaga profesional diperlukan untuk mengembangkan, menerapkan, dan mengelola inisiatif AI secara efektif. Kekurangan talenta AI, seperti ilmuwan data atau pakar ML, atau penolakan dari karyawan saat ini untuk meningkatkan keterampilan, dapat memengaruhi kelangsungan strategi.

Perkembangan terbaru dalam kecerdasan buatan menyoroti skala dan kekuatannya pada bisnis dan masyarakat. Namun, perusahaan harus menentukan cara menata dan mengatur sistem ini secara bertanggung jawab untuk mencegah kekerasan dan kesalahan, karena skalabilitas teknologi AI dapat memiliki dampak yang mahal baik untuk perusahaan maupun masyarakat. Karena organisasi Anda menggunakan kumpulan data yang berbeda untuk menerapkan pembelajaran mesin dan otomatisasi ke alur kerja, penting untuk memastikan kualitas data, kepatuhan, dan transparansi dalam sistem AI Anda dengan pagar pembatas yang tepat.

IBM dapat membantu Anda menerapkan AI sekarang dengan berfokus pada area bisnis tempat AI dapat memberikan manfaat nyata dengan cepat dan etis. Portofolio produk AI dan solusi analitik kelas bisnis kami yang lengkap dirancang untuk mengurangi rintangan adopsi AI, membangun fondasi data yang tepat, sambil mengoptimalkan hasil dan penggunaan yang bertanggung jawab.

Perusahaan global mengandalkan IBM Consulting sebagai mitra untuk perjalanan transformasi AI mereka. Sebagai perusahaan konsultan AI terkemuka, kami meningkatkan dampak pengembangan AI dan teknologi cloud dalam transformasi bisnis. Dengan bekerja di seluruh teknologi IBM watsonx kami sendiri dan ekosistem mitra terbuka, kami menghadirkan model AI apa pun, di cloud apa pun, dipandu oleh etika dan kepercayaan.