Apa itu AI Prediktif?

Analis telah lama menggunakan analisis prediktif dalam organisasi untuk membuat keputusan berbasis data. Namun, teknologi AI prediktif mempercepat analisis data statistik dan dapat membuatnya lebih akurat karena volume data yang dimiliki algoritma machine learning. AI prediktif mencapai kesimpulannya dengan menganalisis ribuan faktor dan berpotensi data selama beberapa dekade. Prediksi ini dapat membantu organisasi mempersiapkan diri untuk tren masa depan.

AI prediktif terkadang disalahartikan dengan analisis deskriptif atau preskriptif; analisis deskriptif membantu organisasi memahami mengapa sesuatu terjadi di masa lalu, sementara analisis prediktif membantu mereka mengantisipasi apa yang mungkin terjadi. Analisis preskriptif merekomendasikan tindakan yang dapat dilakukan organisasi untuk menjamin hasil tersebut terwujud.

AI prediktif banyak digunakan untuk mendapatkan insight tentang perilaku pelanggan dan mengoptimalkan pengambilan keputusan di seluruh industri. Sistem ini dapat memprediksi apa pun, mulai dari perubahan pelanggan hingga gangguan rantai pasokan hingga kerusakan mekanis, memungkinkan perencanaan proaktif dengan menghasilkan prakiraan yang andal dan akurat.

Keakuratan dan kinerja model AI prediktif sangat bergantung pada kualitas dan kuantitas data pelatihan. Praktik tata kelola data yang ketat, pembersihan data, validasi, dan pembaruan yang konsisten terhadap kumpulan data, menjamin bahwa data yang digunakan dapat diandalkan, yang pada gilirannya meningkatkan keakuratan model prediktif.

Membangun aplikasi AI prediktif mengharuskan bisnis untuk mengumpulkan data yang relevan dari berbagai sumber dan membersihkannya dengan menentukan missing values, outlier, atau variabel yang tidak relevan. Data tersebut kemudian dibagi menjadi set pelatihan dan pengujian, dengan set pelatihan digunakan untuk melatih model dan set pengujian digunakan untuk mengevaluasi kinerjanya. AI prediktif menggunakan analisis big data dan pembelajaran mendalam untuk memeriksa data historis, pola, dan tren; semakin banyak data yang diberikan kepada algoritma machine learning, semakin baik pula prediksinya.

Penting juga bagi organisasi untuk mengatasi pertimbangan etis dan mengurangi bias dalam model AI prediktif. Bias dalam data atau algoritma dapat menyebabkan hasil yang tidak adil atau diskriminatif. Praktik AI etis melindungi dari dampak berbahaya dan membangun kepercayaan dengan pengguna dan pemangku kepentingan.

Setelah data siap, ilmuwan data dapat melatih model AI prediktif. Berbagai algoritma machine learning, seperti regresi linier, decision trees dan jaringan neural, dapat digunakan. Pilihan algoritma tergantung pada sifat data dan jenis prediksi yang dibuat.

AI prediktif menggunakan subset machine learning dan algoritma AI untuk menghasilkan perkiraan yang akurat.

Jaringan neural umumnya digunakan untuk berbagai tugas karena mereka dapat mempelajari pola kompleks dari kumpulan data besar.

Regresi linier adalah teknik yang terutama digunakan untuk mengidentifikasi korelasi antar variabel, sedangkan regresi logistik praktis untuk tugas klasifikasi seperti membantu mengkategorikan data ke dalam kelompok yang berbeda.

Mesin vektor pendukung juga digunakan untuk klasifikasi, menawarkan kinerja yang kuat dalam skenario dengan pemisahan margin yang jelas.

Decision trees memperkirakan hasil dengan membagi data menjadi beberapa cabang berdasarkan nilai fitur, sehingga meningkatkan akurasi klasifikasi.

K-means clustering digunakan untuk menyortir data ke dalam kelompok-kelompok berdasarkan kemiripan, sehingga membantu dalam penemuan pola yang mendasari data.

Terlepas dari algoritme yang digunakan organisasi, selama pelatihan, model mempelajari hubungan dan pola dalam data dan menyesuaikan parameter internalnya. Ini mencoba meminimalkan perbedaan antara output yang diprediksi dan nilai aktual dalam set pelatihan. Proses ini sering kali berulang, di mana model berulang kali menyesuaikan parameternya berdasarkan kesalahan yang diamatinya hingga mencapai kondisi optimal.

Model yang dilatih pada data yang lebih beragam dan representatif cenderung berkinerja lebih baik dalam membuat prediksi. Selain itu, pilihan algoritma dan parameter yang ditetapkan selama pelatihan dapat memengaruhi akurasi model. Dengan data yang cukup, model machine learning dapat belajar memilah-milah informasi dan memproses data, menghasilkan hasil yang lebih akurat.

AI prediktif dapat menanyakan database dengan cepat dan efisien dengan menggunakan penyematan. Penyematan adalah cara untuk menyimpan informasi yang memungkinkan AI mengidentifikasi persamaan dan hubungan. Dibuat oleh lapisan neural networks tanpa pengawasan, embeddings mengubah informasi menjadi vektor dan menempatkannya dalam ruang matematika yang berhubungan dengan semua informasi lain dalam kumpulan data. Embedding yang mengelompok bersama dianggap relevan satu sama lain, sehingga memungkinkan AI untuk dengan cepat "membaca" semua data yang relevan dan membuat prediksi.

Keterjelasan dan transparansi dalam model AI sangat penting untuk membangun kepercayaan dan melindungi kepatuhan terhadap peraturan. AI yang dapat dijelaskan membantu pemangku kepentingan memahami bagaimana prediksi dibuat; memberikan transparansi sangat penting untuk mendapatkan kepercayaan pengguna dan memenuhi standar hukum dan etika, terutama di bidang sensitif seperti keuangan dan perawatan kesehatan.

Aplikasi analisis prediktif melibatkan pemberian data terstruktur seperti angka penjualan, pembacaan sensor, dan catatan keuangan ke dalam algoritma machine learning seperti regression atau decision trees untuk memberikan analisis real-time. Algoritma menganalisis korelasi historis antara variabel yang mendahului hasil. Pola-pola ini menginformasikan model kuantitatif untuk memprediksi peristiwa dalam kondisi baru. Presisi terus meningkat karena model menelan data yang lebih relevan dan bersih dalam jangka waktu yang lebih lama untuk menyempurnakan korelasi. Prediksi menjadi lebih dipercaya saat kesuksesan menumpuk.

Karena faktor eksternal dapat mempengaruhinya, AI prediktif mengukur hasil potensial, bukan kepastian. Namun, sangat mengandalkan perkiraan dan menghilangkan penilaian manusia dapat membuka risiko bias. Memprediksi perilaku manusia juga menimbulkan masalah etika dan organisasi harus waspada untuk tidak terlalu mengandalkan prediksi ini. 

Baik AI prediktif dan AI generatif menggunakan machine learning yang dikombinasikan dengan akses ke big data. AI prediktif menggunakan machine learning untuk mengekstrapolasi masa depan. Alat bantu AI generatif, seperti ChatGPT atau Llama 3, menggunakan model bahasa besar (LLM) untuk menghasilkan konten baru dari prompt bahasa alami. Model AI generatif menggunakan analisis statistik untuk membuat suatu jenis prediksi, tetapi tujuannya adalah untuk memprediksi kata-kata, segmen kode, atau seni visual yang tepat untuk dihasilkan.

Penggunaan model AI prediktif atau gen AI tidak sepenuhnya biner. Daripada memilih salah satu di antara keduanya, banyak bisnis yang mendapatkan keuntungan dengan mengadopsi AI generatif dan prediktif secara bersamaan. Set keterampilan khusus mereka dapat saling melengkapi jika digabungkan dengan bijaksana.

Agar AI prediktif memberikan nilai maksimum, ia harus diintegrasikan ke dalam proses bisnis dan alur kerja yang ada. Integrasi ini membantu memastikan bahwa insight dan prediksi yang dihasilkan oleh sistem AI dapat ditindaklanjuti dan dapat memberikan nilai. Organisasi harus fokus untuk menyelaraskan AI prediktif dengan tujuan strategis dan kebutuhan operasional mereka untuk mendapatkan manfaat penuh darinya.

AI prediktif dapat membantu mengidentifikasi kapan permintaan konsumen tertinggi dan toko harus memiliki lebih banyak barang dalam stok. Misalnya, dalam kasus bencana alam seperti badai, toko dapat memastikan mereka memiliki stok barang-barang penting.

AI prediktif dapat menentukan kapan kemacetan jalan kemungkinan besar akan membantu truk memenuhi lonjakan permintaan pengguna akan barang.

AI prediktif dapat membantu penyedia layanan mengantisipasi permintaan pengguna, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan memprediksi perilaku berdasarkan data pelanggan dan aktivitas masa lalu.

Dengan data yang cukup, AI prediktif dapat membantu memperkirakan kondisi kesehatan potensial berdasarkan riwayat medis pasien.

AI prediktif dapat membantu pemasaran mengembangkan konten, produk, dan pesan yang mungkin diminati oleh calon pelanggan dengan mengantisipasi perilaku pengguna.

AI prediktif dapat memprediksi pergerakan pasar dan menganalisis data transaksi untuk meningkatkan deteksi penipuan, seperti proses masuk perangkat yang tidak biasa, lokasi baru, atau permintaan yang tidak sesuai dengan perilaku pengguna tertentu.

AI prediktif dapat memeriksa data penjualan, faktor musiman, dan faktor nonkeuangan untuk mengoptimalkan strategi penetapan harga, Forecasting permintaan konsumen, atau memprediksi tren pasar yang akan datang.

AI prediktif dapat merampingkan manajemen klaim dan memperkirakan potensi kerugian.

Dengan memantau getaran, suhu, dan data sensor lainnya dari mesin, AI prediktif menunjukkan peralatan yang berisiko mengalami kerusakan sehingga dapat diservis secara proaktif dan menghindari waktu henti.

Platform streaming menerapkan model prediktif untuk menyarankan konten yang dipersonalisasi yang sesuai dengan selera pengguna berdasarkan riwayat menonton dan mendengarkan mereka.

Mengotomatiskan proses di tempat kerja dengan AI prediktif dapat menyelesaikan tugas jangka pendek saat menganalisis data, lebih meningkatkan otomatisasi dan memungkinkan karyawan untuk memfokuskan energi mereka pada pengambilan keputusan dan pilihan kreatif.