Cara memilih platform AI terbaik

Platform kecerdasan buatan memungkinkan individu untuk membuat, mengevaluasi, mengimplementasikan, dan memperbarui machine learning (ML) dan model pembelajaran mendalam dengan cara yang lebih dapat diskalakan. Alat platform AI memungkinkan para pekerja di bidang pengetahuan untuk menganalisis data, merumuskan prediksi, dan menjalankan tugas dengan kecepatan dan ketepatan yang lebih tinggi daripada yang dapat mereka lakukan secara manual.

AI memainkan peran penting sebagai katalisator dalam era baru kemajuan teknologi. PwC menghitung bahwa "AI dapat berkontribusi hingga USD 15,7 triliun terhadap ekonomi global pada tahun 2030, lebih besar daripada hasil gabungan China dan India saat ini." Dari jumlah tersebut, PwC memperkirakan bahwa "USD 6,6 triliun kemungkinan besar berasal dari peningkatan produktivitas, dan USD 9,1 triliun kemungkinan besar berasal dari efek samping konsumsi." Ketika mengamati potensi dampaknya di dalam industri, McKinsey Global Institute memperkirakan bahwa di sektor manufaktur saja, teknologi baru yang menggunakan AI pada tahun 2025 akan menambah nilai sebesar USD 3,7 triliun. Teknologi AI dengan cepat terbukti menjadi komponen penting dari intelijen bisnis di dalam organisasi di berbagai industri. Penyedia infrastruktur cloud utama seperti IBM, Amazon AWS, Microsoft Azure, dan Google Cloud telah memperluas pasar dengan menambahkan platform AI ke dalam penawaran mereka.

Platform AI menawarkan berbagai kemampuan yang dapat membantu organisasi menyederhanakan operasi, membuat keputusan berbasis data, menerapkan aplikasi AI secara efektif, dan mencapai keunggulan kompetitif. Platform pengembangan ini mendukung kolaborasi antara tim ilmu data dan tim teknik, yang menekan biaya dengan mengurangi upaya yang berlebihan dan mengotomatiskan tugas-tugas rutin, seperti duplikasi atau ekstraksi data. Beberapa platform AI juga menyediakan kemampuan AI canggih, seperti pemrosesan bahasa alami (NLP) dan pengenalan ucapan.

Meskipun demikian, memilih platform dapat menjadi proses yang menantang, karena sistem yang salah dapat mendorong peningkatan biaya serta berpotensi membatasi penggunaan alat atau teknologi berharga lainnya. Selain harga, ada banyak faktor lain yang perlu dipertimbangkan saat mengevaluasi platform AI terbaik untuk bisnis Anda. Memperoleh pemahaman tentang alat bantu AI yang tersedia dan kemampuannya dapat membantu Anda dalam membuat keputusan yang tepat saat memilih platform yang sesuai dengan tujuan bisnis Anda.

Platform AI membantu banyak tugas mulai dari menegakkan tata kelola data hingga distribusi beban kerja yang lebih baik hingga percepatan pembangunan model machine learning. Karena mencapai keberhasilan dengan AI biasanya bergantung pada kemampuan organisasi untuk menyebarkan model dalam skala besar dengan cepat, penting untuk mencari kemampuan yang tepat di platform AI Anda untuk mendukung tujuan organisasi Anda. Ini dapat mencakup, tetapi tidak terbatas pada:

Kemampuan MLOps

• Jalur pipa orkestrasi: Satu platform terpadu memungkinkan tim untuk memiliki seperangkat alat yang sama di seluruh analisis data, ilmu data, dan ML, serta mendukung berbagai algoritma machine learning, termasuk jaringan neural untuk analisis prediktif yang kompleks. Pengalaman terpadu ini mengoptimalkan proses pengembangan dan penerapan model ML dengan menyederhanakan alur kerja untuk meningkatkan efisiensi.
• Alat AutoML: Machine learning otomatis, atau autoML, mendukung pembuatan model yang lebih cepat dengan fungsionalitas no-code dan kode rendah.
• Decision Optimization: Sederhanakan pemilihan dan penerapan model pengoptimalan dan aktifkan pembuatan dasbor untuk membagikan hasil, meningkatkan kolaborasi, dan merekomendasikan rencana tindakan yang optimal. Anda dapat mengoptimalkan keseimbangan antara tujuan bisnis—seperti mengurangi biaya layanan pelanggan atau meningkatkan kepuasan pelanggan—dan menentukan tindakan terbaik dalam setiap situasi.
• Pemodelan visual: Gabungkan ilmu data visual dengan pustaka sumber terbuka dan antarmuka berbasis notebook pada studio data dan AI terpadu. Dengan menjelajahi data dari berbagai perspektif dengan visualisasi, Anda dapat mengidentifikasi pola, koneksi, insight, dan hubungan di dalam data tersebut dan dengan cepat memahami informasi dalam jumlah besar.
• Pengembangan otomatis: Dengan AutoAI, pemula dapat memulai dengan cepat dan ilmuwan data yang lebih mahir dapat mempercepat eksperimen dalam pengembangan AI. AutoAI mengotomatiskan persiapan data, pengembangan model, rekayasa fitur, dan pengoptimalan hiperparameter.
• Pembuat data sintetis: Data sintetis dapat digunakan sebagai alternatif atau pelengkap data dunia nyata ketika data dunia nyata tidak tersedia secara umum, yang dapat sangat membantu dalam eksperimen. Kemampuan platform dapat membantu Anda menghasilkan kumpulan data tabular sintetis yang memanfaatkan data yang sudah ada atau skema data khusus. Anda dapat terhubung ke database yang ada, mengunggah file data, menganonimkan kolom dan menghasilkan data sebanyak yang diperlukan untuk mengatasi kesenjangan data atau melatih model AI klasik.

Kemampuan AI generatif

• Pembuat konten: AI generatif mengacu pada model pembelajaran mendalam yang dapat menghasilkan teks, gambar, dan konten lainnya berdasarkan data yang dilatih. Platform AI dapat menghasilkan konten dan membantu berbagai tugas, seperti membuat email pemasaran dan membuat persona pelanggan.
• Klasifikasi otomatis: Platform AI dapat membaca dan mengklasifikasikan input tertulis, seperti mengevaluasi dan menyortir keluhan pelanggan atau meninjau sentimen umpan balik pelanggan.
• Pembuat ringkasan: Platform AI juga dapat mengubah teks yang padat menjadi ringkasan berkualitas tinggi, menangkap poin-poin penting dari laporan keuangan, transkripsi rapat, dan banyak lagi.
• Ekstraksi Data: Kemampuan platform membantu memilah detail yang rumit dan dengan cepat menarik informasi yang diperlukan dari dokumen yang besar. Hal ini dilakukan dengan mengidentifikasi entitas bernama, mengurai syarat dan ketentuan, dan lainnya.

Platform AI dapat membantu Anda memanfaatkan kekuatan teknologi AI, mendorong berbagai manfaat untuk bisnis Anda, seperti peningkatan otomatisasi, skala, keamanan, dan lainnya. Platform ini memungkinkan bisnis untuk menganalisis data dalam jumlah besar, memperoleh insight yang berharga, dan beradaptasi dengan cepat terhadap dinamika pasar yang terus berubah, yang pada akhirnya mendorong inovasi dan keunggulan kompetitif.

Peningkatan otomatisasi

Otomatisasi berperan penting dalam mempercepat skala dan laju aktivitas sepanjang siklus data. Setelah tim mengidentifikasi proses yang berhasil dan dapat diulang, seperti pelabelan data yang konsisten, mereka dapat mencari cara untuk mengotomatiskannya dengan machine learning. Dalam hal ini, menggunakan kemampuan platform AI untuk mengotomatiskan pelabelan data akan menghasilkan akurasi yang lebih baik dalam prediksi dan meningkatkan kegunaan variabel data.

Skalabilitas lebih besar

Skalabilitas dalam fase pelatihan dan produksi model machine learning sangatlah penting, karena membangun dan melatih model pada mesin lokal, seperti laptop, memiliki keterbatasan. Hal ini mungkin cukup untuk kumpulan data yang lebih kecil, tetapi ilmuwan data tidak akan dapat menggunakan pendekatan ini untuk model yang lebih kuat. Untuk meningkatkan skala, mereka membutuhkan alur kerja terpusat, yang memfasilitasi transparansi dan kolaborasi dengan sesama praktisi untuk menyelaraskan data dengan standar dan memantau ketersediaan komputasi serta penggunaan GPU dan TPU.

Integrasi yang lebih baik

Platform AI juga harus menawarkan integrasi ramah pengguna yang memfasilitasi penggunaan pustaka dan perangkat lunak sumber terbuka. Sebagian besar platform sudah kompatibel dengan kerangka kerja sumber terbuka populer seperti PyTorch, TensorFlow dan Scikit-learn, tetapi untuk ekosistem AI yang komprehensif, carilah platform AI yang menawarkan akses mulus dan nyaman ke platform sumber terbuka seperti MongoDB, Redis, dan PostgreSQL.

Selain itu, platform AI terbaik dikembangkan dan didukung oleh organisasi dan tim yang sangat terlibat dalam komunitas sumber terbuka. Mereka berkontribusi dalam penelitian, mengalokasikan sumber daya, dan menawarkan keahlian mereka, sehingga memperkaya keberagaman keterampilan dan kontribusi penelitian sekaligus memperluas jajaran teknologi inovatif yang dapat diakses oleh para profesional ilmu data dan machine learning.

IBM adalah salah satu pendukung awal perangkat lunak sumber terbuka, yang mendukung komunitas berpengaruh seperti Linux, Apache, dan Eclipse, mendorong lisensi terbuka, tata kelola terbuka, dan standar terbuka. Keterkaitan IBM dengan sumber terbuka menjadi lebih tampak setelah akuisisi Red Hat.

Selain itu, penting untuk mempertimbangkan strategi penerapan dan penggunaan untuk platform AI Anda. Apakah akan diimplementasikan secara lokal atau dihosting menggunakan platform cloud? Apakah dimaksudkan untuk penggunaan tim internal atau untuk dapat diakses oleh pelanggan eksternal? Berbagai faktor ini juga penting dalam mengidentifikasi platform AI yang dapat diintegrasikan secara efektif untuk menyelaraskan dengan tujuan bisnis Anda.

Keamanan yang ditingkatkan

Paket sumber terbuka sering kali digunakan oleh ilmuwan data, pengembang aplikasi, dan teknisi data, tetapi dapat menimbulkan risiko keamanan bagi perusahaan. Kontrol keamanan sangat penting untuk membantu mengidentifikasi dan melindungi dari ancaman yang berkembang pesat. Platform AI terbaik biasanya menerapkan berbagai langkah untuk memastikan bahwa data, titik akhir aplikasi, dan identitas Anda terlindungi.

Langkah-langkah keamanan utama meliputi:

• Keamanan jaringan: Keamanan jaringan memiliki tiga tujuan utama: untuk mencegah akses tanpa izin ke sumber daya jaringan, untuk mendeteksi dan menghentikan serangan siber dan pelanggaran keamanan yang sedang berlangsung, dan untuk memastikan bahwa pengguna yang berwenang memiliki akses yang aman ke sumber daya jaringan yang mereka butuhkan, saat mereka membutuhkannya.

• Keamanan data: Keamanan data melindungi informasi digital dari akses tidak sah, kerusakan, atau pencurian sepanjang seluruh siklus hidupnya.
• Keamanan kolaborator: Keamanan kolaborator melindungi ruang kerja Anda dengan menetapkan kontrol akses berbasis peran kepada kolaborator.

Peningkatan pengelolaan

Tata kelola AI berupaya menjamin pengembangan dan implementasi model AI dan ML suatu organisasi yang etis, bertanggung jawab, dan patuh. Platform AI dengan kemampuan tata kelola yang cermat memungkinkan peningkatan kolaborasi dan koordinasi pada persetujuan model, pemantauan, dan tata kelola kepatuhan. Tata kelola AI sangat penting untuk menanamkan kepercayaan dan ketergantungan pada keputusan berbasis data yang dibuat oleh organisasi menggunakan insight dari platform ini. Kepercayaan ini mencakup pemenuhan mandat kepatuhan internal dan regulasi eksternal.

Kurangnya tata kelola AI dapat menyebabkan sejumlah konsekuensi seperti inefisiensi, penalti finansial, dan kerusakan signifikan pada reputasi merek. Hal ini juga dapat menghambat penskalaan proses ML, membuat hasil lebih sulit untuk direproduksi dan berisiko terjadi kesalahan karena data yang salah atau tidak lengkap. Hukuman bisa sangat besar, dengan operator bank menerima denda tujuh digit untuk model kelayakan pinjaman yang bias, dan potensi denda GDPR hingga 20 juta euro atau empat persen dari pendapatan tahunan.

Selain itu, memastikan akses pengguna yang tepat adalah elemen penting dari tata kelola dalam platform AI karena hal ini dapat mencegah peran tertentu secara tidak sengaja membuat kesalahan yang berdampak terhadap keseluruhan sistem. Administrator TI harus memiliki kemampuan untuk mengalokasikan akun berdasarkan peran pekerjaan, memantau aktivitas pengguna, dan memfasilitasi pembagian dan kolaborasi yang lancar di antara para praktisi.

Carilah platform yang menerapkan praktik tata kelola yang kuat untuk memastikan standardisasi data, mitigasi bias, dan kepatuhan terhadap peraturan industri.

Dukungan Teknis

Jika Anda memerlukan bantuan dalam pelatihan dan pendidikan, pelaporan dan pelacakan bug yang andal, penyelesaian masalah, atau respons keadaan darurat, sebaiknya Anda memilih platform AI yang mampu menawarkan dukungan yang Anda butuhkan.

Komunitas pengguna yang kuat serta sumber daya pendukung (misalnya, forum, dokumentasi, dukungan pelanggan) juga dapat sangat membantu dalam memecahkan masalah dan berbagi pengetahuan.

Menerapkan AI sangat penting bagi organisasi untuk tetap kompetitif dan menghindari risiko tertinggal. Contoh penggunaan berikut menunjukkan bagaimana organisasi telah mengintegrasikan AI pada industri mereka.

Pelayanan Kesehatan

Kekuatan AI dapat membantu menjawab berbagai tantangan yang timbul dalam penyediaan layanan kesehatan—tantangan yang terus berkembang.

Mengatasi tantangan dalam ranah radiologi

Seiring dengan meningkatnya volume dan kompleksitas data pasien, meningkat pula tekanan bagi ahli radiologi untuk menjadi lebih efisien dan menangani volume pasien yang lebih besar. Pergeseran ke perawatan berbasis nilai membuat penggantian biaya menjadi lebih sulit dipahami, sehingga mendorong organisasi untuk mencari cara untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas guna memenuhi tujuan keuangan mereka. Seperti yang bisa diduga, perubahan dan tuntutan yang terus meningkat ini telah menyebabkan penyedia layanan merasa frustrasi dan kelelahan.

Dengan kemampuan analisis gambar dan data yang kuat, AI dapat membantu ahli radiologi dalam:

• Pengambilan gambar
• Pembacaan dan interpretasi awal
• Penentuan prioritas dan triase studi
• Rekomendasi temuan yang relevan dari catatan pasien di EHR
• Rekomendasi temuan yang relevan dari literatur atau pedoman klinis

Layanan keuangan

Saat ini,industri perbankan tengah mengalami transformasi dengan penggunaan AI. Bagi bankir yang bekerja dengan konsumen, sistem penelitian yang didukung AI dapat secara signifikan meningkatkan akses mereka ke informasi penting tentang berbagai produk yang tersedia di bank, seperti data tentang fitur, manfaat, syarat dan ketentuan, harga, dan informasi penting lainnya, sehingga memberdayakan para bankir untuk memberikan layanan yang lebih baik.

Akses yang lebih baik terhadap informasi, yang terwujud berkat bantuan AI, membekali para bankir dengan toolkit yang andal untuk memberikan layanan yang unggul. Dengan pengetahuan yang mendalam seputar penawaran produk bank dan pemahaman yang jelas mengenai profil masing-masing nasabah, mereka dapat menyesuaikan rekomendasi dan solusi dengan lebih tepat, yang menyelaraskannya dengan tujuan dan kondisi keuangan masing-masing nasabah.

Sebuah bank menemukan bahwa chatbot, yang dikelola oleh IBM Watson, berhasil menjawab 55 persen dari semua pertanyaan, permintaan, dan pesan pelanggan—yang memungkinkan 45 persen lainnya untuk dirujuk ke bankir manusia lebih cepat. Bagian dari penerapan AI secara efektif adalah menentukan kapan saatnya AI menyerahkan kendali.

Industri keuangan telah secara efektif memanfaatkan AI untuk membantu di sejumlah bidang tambahan, termasuk:

• Mengotomatiskan penilaian kredit
• Deteksi penipuan real-time
• Pencegahan pencucian uang
• Pemrosesan klaim

Retail

Selama dua tahun belakangan, kita semua perlu mengadopsi pendekatan hybrid baru dalam bekerja, mengasuh anak, bersosialisasi—dan berbelanja. Munculnya "belanja hybrid", yang memadukan titik kontak digital dan fisik dalam toko, telah menjadi hal yang marak terjadi. Belanja hybrid menjadi metode pembelian utama bagi 27 persen dari seluruh konsumen dan 36 persen Gen Z. Di semua kelompok usia, hampir tiga dari empat (72 persen) konsumen secara keseluruhan bergantung pada toko sebagai bagian dari metode pembelian utama mereka.

Kondisi ini menciptakan tantangan sekaligus peluang: bagaimana retailer dapat dengan lancar memadukan pengalaman belanja hybrid yang terdiri dari saluran online, di dalam toko, seluler, dan virtual dalam satu perjalanan pelanggan?

Industri retail sedang berubah secara digital dan memanfaatkan AI pada intinya untuk memungkinkan kemampuan penting di lima bidang utama:

• Pengalaman belanja yang dipersonalisasi: AI memberikan insight yang sangat dilokalkan dan rekomendasi real-time.
• Rekan kerja berkekuatan super: Asisten toko yang dibantu oleh AI berinteraksi dengan konsumen di semua titik kontak.
• Alur kerja yang cerdas: AI mengoptimalkan proses di dalam toko, manajemen inventaris, dan pengiriman.
• Pusat operasi: Teknologi AI memantau dan menyelesaikan insiden toko secara efisien.
• Platform operasi toko: Dasar yang dapat diskalakan dan aman mendukung AI di edge dan integrasi data.

Manufaktur

Produsen sering kali menghadapi berbagai tantangan, seperti kerusakan mesin yang tidak terduga atau masalah dengan pengiriman produk. Dengan memanfaatkan kekuatan AI, produsen dapat meningkatkan efisiensi operasional, memperkenalkan produk baru, menyesuaikan desain produk, dan menyusun strategi keputusan keuangan di masa depan, sehingga dapat memajukan perjalanan mereka menuju transformasi digital.

Solusi AI utama yang secara langsung mengatasi tantangan ini meliputi:

• Pemeliharaan Prediktif: AI membantu produsen mendeteksi masalah peralatan melalui data sensor, yang memungkinkan pemeliharaan proaktif dan penghematan biaya.

• Jaminan kualitas: Visi mesin yang didorong oleh AI pada lini perakitan berbasis data mengidentifikasi cacat produk, yang mengeluarkan peringatan untuk tindakan korektif guna menjaga kualitas.
• Manajemen inventaris: Aplikasi dan alat bantu forecasting/prediksi yang didukung AI meningkatkan kontrol inventaris, mengurangi kelebihan stok dan kehabisan stok dibandingkan dengan metode tradisional.

IBM watsonx adalah portofolio produk AI dengan serangkaian asisten AI yang dirancang untuk membantu Anda meningkatkan skala dan mempercepat dampak AI dengan data tepercaya di seluruh bisnis Anda.

Komponen inti meliputi: studio untuk model dasar baru, AI generatif, dan machine learning; penyimpanan data yang sesuai untuk tujuan yang dibangun di atas arsitektur data lakehouse terbuka; dan toolkit untuk mempercepat alur kerja AI yang dibangun dengan tanggung jawab, transparansi, dan kemampuan menjelaskan.

Asisten AI watsonx memberdayakan individu di organisasi Anda untuk melakukan pekerjaan tanpa pengetahuan khusus di berbagai proses bisnis dan aplikasi, termasuk mengotomatisasi layanan pelanggan, menghasilkan kode, dan mengotomatisasi alur kerja utama di departemen seperti HR.