Diterbitkan: 20 Februari 2024
Kontributor: Camilo Quiroz Vazquez, Michael Goodwin
Kecerdasan buatan dalam bisnis adalah penggunaan alat bantu AI seperti machine learning, pemrosesan bahasa alami, dan visi komputer untuk mengoptimalkan fungsi bisnis, meningkatkan produktivitas karyawan, dan mendorong nilai bisnis.
Kecerdasan buatan, atau pengembangan sistem komputer dan machine learning untuk meniru kemampuan pemecahan masalah dan pengambilan keputusan kecerdasan manusia, yang memengaruhi serangkaian proses bisnis. Organisasi menggunakan kecerdasan buatan (AI) untuk memperkuat analisis data dan pengambilan keputusan, meningkatkan pengalaman pelanggan, menghasilkan konten, mengoptimalkan operasi TI, praktik enjualan, pemasaran, dan keamanan sibernya, serta banyak lagi. Ketika teknologi AI meningkat dan berkembang, aplikasi bisnis baru muncul.
Kecerdasan buatan digunakan sebagai alat untuk mendukung tenaga kerja manusia dalam mengoptimalkan alur kerja dan membuat operasi bisnis lebih efisien. Keuntungan ini diperoleh dengan berbagai cara, termasuk menggunakan AI untuk mengotomatiskan tugas-tugas yang berulang, menghasilkan informasi berdasarkan algoritma machine learning, dengan cepat memproses kumpulan data dalam jumlah besar dan mengekstrak insight yang bermakna, dan memprediksi hasil di masa depan berdasarkan analisis data. Sistem AI mendukung beberapa jenis otomatisasi bisnis, termasuk otomatisasi perusahaan dan otomatisasi proses, membantu mengurangi kesalahan manusia, dan membantu tenaga kerja manusia berfokus pada pekerjaan di tingkat yang lebih tinggi.
Menurut McKinsey & Company, penggunaan kecerdasan buatan dalam operasi bisnis telah meningkat dua kali lipat sejak tahun 2017.1 Ini sebagian besar karena teknologi AI dapat disesuaikan untuk memenuhi kebutuhan unik organisasi. 63% responden McKinsey memperkirakan investasi mereka dalam teknologi AI akan meningkat dalam tiga tahun ke depan.2 Untuk menggunakan AI dalam strategi bisnis yang efektif, organisasi harus memiliki pemahaman yang jelas tentang fungsi bisnisnya, bagaimana AI bekerja, dan aspek bisnis apa yang dapat ditingkatkan melalui implementasi AI.
Meski penggunaan alat AI untuk mengotomatiskan tugas berulang dan meningkatkan produktivitas karyawan tetap populer, bisnis juga tidak berhenti pada contoh penggunaan ini dan menggunakan AI untuk membantu inisiatif strategis tingkat tinggi yang membantu mendorong nilai bisnis yang lebih luas.
Buat, latih, validasi, sesuaikan, dan terapkan model AI.
Mempercepat dampak AI dengan platform data dan AI yang menyeluruh
Kecerdasan buatan, “ilmu pengetahuan dan rekayasa untuk membuat mesin yang cerdas, terutama program komputer cerdas,”3 menggunakan sejumlah besar data dan pengetahuan manusia untuk memberdayakan sistem komputer dengan kemampuan mengkategorikan data, membuat prediksi, mengidentifikasi kesalahan, melakukan percakapan, dan menganalisis informasi dengan cara yang serupa dengan manusia.
Salah satu tujuan dari kecerdasan buatan adalah untuk menciptakan sistem komputer yang dapat meniru kemampuan berpikir kritis manusia. Sistem ini mengandalkan data bisnis dan menggunakan teknologi seperti pemrosesan bahasa alami (NLP), machine learning (ML), dan pembelajaran mendalam untuk memfasilitasi operasi bisnis. Mengintegrasikan AI ke dalam fungsi bisnis memerlukan pemahaman dasar tentang komponen-komponen berikut:
Algoritma ini adalah bagian dari kecerdasan buatan dan digunakan untuk membuat prediksi atau klasifikasi berdasarkan data input. Melalui set data pelatihan, algoritma ini dapat belajar mengidentifikasi pola, menemukan anomali, atau membuat proyeksi seperti pendapatan penjualan di masa depan. Algoritma machine learning membantu memeriksa set data besar untuk insight penting yang dapat menawarkan manfaat dunia nyata untuk keputusan bisnis yang lebih baik. Algoritma machine learning mendapat manfaat dari data berlabel, yaitu data yang dikategorikan oleh pakar manusia sebelum diproses.
Pembelajaran mendalam adalah bagian dari machine learning yang memungkinkan otomatisasi tugas tanpa campur tangan manusia. Asisten virtual, chatbot, pengenalan wajah, dan teknologi pencegahan penipuan semuanya bergantung pada pembelajaran mendalam. Dengan memeriksa data yang terkait dengan perilaku pengguna, model pembelajaran mendalam dapat membuat prediksi tentang perilaku di masa depan. Dibandingkan dengan machine learning pada umumnya, model pembelajaran mendalam dapat mengekstrak informasi secara lebih akurat dari data yang tidak terstruktur seperti teks dan gambar, serta tidak memerlukan banyak campur tangan manusia.
Pemrosesan bahasa alami adalah cabang dari AI yang "memungkinkan komputer dan perangkat digital untuk mengenali, memahami, dan menghasilkan teks dan ucapan. "4 Chatbot dukungan pelanggan, asisten digital, dan teknologi yang dioperasikan dengan suara seperti sistem GPS, semuanya didukung oleh NLP. Digunakan bersama algoritma machine learning dan model pembelajaran mendalam, NLP memungkinkan sistem mengekstrak insight dari data tidak terstruktur berbasis teks atau suara.
Visi komputer adalah bagian dari AI yang memungkinkan sistem komputer mengekstrak informasi dari gambar digital, video, dan input visual lainnya.5 Visi komputer menggunakan algoritm pembelajaran mendalam dan machine learning untuk mempelajari dan mengidentifikasi elemen tertentu dari citra digital. Visi komputer saat ini diterapkan dalam beberapa cara, dan kegunaannya berkembang seiring kemajuan teknologi. Misalnya, visi komputer dapat diimplementasikan di lini produksi untuk mendeteksi cacat kecil selama proses manufaktur.
Mengintegrasikan AI tingkat perusahaan dapat membebaskan tenaga kerja manusia dari tugas manual yang berulang, meningkatkan analisis data, strategi bisnis dan pengambilan keputusan, dan mengoptimalkan proses di seluruh organisasi. Untuk melakukannya, perusahaan harus memiliki infrastruktur yang mengelola data dengan benar dan mendukung teknologi AI. Memiliki kerangka kerja tata kelola data yang kuat membantu menjaga agar data tetap tersedia bagi semua pemangku kepentingan yang relevan dan aman dari pelanggaran data.
Ini juga membantu mendorong penggunaan analisis data yang canggih. Bagian dari kerangka kerja ini melibatkan transformasi digital dan integrasi lingkungan hybrid cloud dan multicloud untuk membantu mengelola data dalam jumlah besar. Setelah sistem ini tersedia, organisasi dapat mulai menggali data untuk mendapatkan insight dan membangun model pelatihan untuk menginstruksikan teknologi AI.
Ketika teknologi baru memasuki pasar, dan teknologi yang sudah ada ditingkatkan, kemungkinan aplikasi kecerdasan buatan dalam bisnis akan makin besar. Manfaat AI bervariasi dan memerlukan integrasi teknologi dan tenaga kerja manusia untuk meningkatkan efisiensi operasional dan mendorong nilai bisnis.
Beberapa contoh yang menunjukkan penggunaan kecerdasan buatan dalam bisnis meliputi:
AIOps—kecerdasan buatan untuk operasi TI—terdiri dari praktik menggunakan model AI, machine learning, dan pemrosesan bahasa alami untuk melancarkan operasi TI dan manajemen layanan. AIOps memungkinkan tim TI dengan cepat memfilter data dalam jumlah besar dan menghemat waktu yang dibutuhkan untuk mendeteksi anomali, mengatasi kesalahan, dan memantau kinerja sistem TI. Kecerdasan buatan membantu tim TI mencapai observabilitas yang lebih besar dan memberikan insight real-time terhadap operasi.
Data pelanggan membantu tim pemasaran mengembangkan strategi pemasaran dengan mengidentifikasi tren dan pola pengeluaran. Alat kecerdasan buatan membantu memproses set data besar ini untuk meramalkan tren pengeluaran mendatang dan melakukan analisis pesaing. Hal ini membantu organisasi mendapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang posisinya di pasar.
Alat bantu AI memungkinkan segmentasi pemasaran, sebuah strategi yang menggunakan data untuk menyesuaikan promosi pemasaran terhadap pelanggan tertentu berdasarkan minat mereka. Tim penjualan dapat menggunakan data yang sama ini untuk membuat rekomendasi produk berdasarkan analisis pelanggan.
AI memungkinkan bisnis untuk menyediakan layanan pelanggan 24/7 dan waktu respons yang lebih cepat, yang membantu meningkatkan pengalaman pelanggan. Chatbot yang didukung AI dapat membantu pelanggan menyelesaikan pertanyaan sederhana tanpa memerlukan agen manusia. Kemampuan ini memungkinkan tenaga kerja layanan pelanggan manusia untuk mengatasi masalah yang lebih kompleks.
McKinsey melaporkan penghematan sebesar USD80 juta bagi perusahaan telekomunikasi Amerika Selatan yang menggunakan AI percakapan untuk memprioritaskan klien yang bernilai lebih tinggi.6 Alat AI percakapan yang kuat seperti IBM watsonx Assistant membantu chatbot mengatasi beberapa masalah dari model sebelumnya, yang tidak dapat menangani banyak pertanyaan pelanggan.
AI Generatif (GenAI) adalah bidang berkembang yang membantu organisasi mengoptimalkan pembuatan konten. Alat seperti ChatGPT menyediakan tim konten dengan alat canggih untuk membuat konten autentik. Alat-alat ini dapat menghasilkan gambar atau teks berdasarkan permintaan input, dan desainer, penulis, serta pemimpin konten dapat menggunakan hasil AI generatif ini untuk membantu melakukan curah pendapat, membuat garis besar, dan tugas-tugas proyek lainnya. Gartner memperkirakan bahwa pada tahun 2025 AI generatif akan digunakan untuk membuat 30% konten pemasaran keluar, naik dari 2% pada tahun 2022.7 Alat generatif seperti IBM watsonx Code Assistant dapat membantu pengembang dengan membuat kode.
Meskipun pembuatan konten dengan AI sebagian besar masih belum diregulasi, karyawan manusia harus memantau penggunaan AI dalam pembuatan konten untuk mencegah pelanggaran hak cipta, publikasi informasi yang salah, atau praktik bisnis yang tidak etis lainnya.
Alat kecerdasan buatan dapat digunakan untuk meningkatkan keamanan jaringan, deteksi anomali, deteksi penipuan, dan membantu mencegah pelanggaran data. Meningkatnya penggunaan teknologi di tempat kerja menciptakan peluang yang lebih besar untuk pelanggaran keamanan; untuk menggagalkan ancaman dan melindungi data organisasi dan pelanggan, organisasi harus proaktif dalam mendeteksi anomali. Sebagai contoh, model pembelajaran mendalam dapat digunakan untuk memeriksa set data lalu lintas jaringan dalam jumlah besar dan mengidentifikasi perilaku yang mungkin menandakan adanya percobaan serangan terhadap jaringan.
Pelanggaran data dapat berbiaya mahal dan merusak kepercayaan pelanggan. Laporan IBM Cost of a Data Breach Report tahun 2023 menunjukkan bahwa penghematan rata-rata untuk organisasi yang “menggunakan AI dan otomatisasi keamanan secara ekstensif adalah USD1,76 juta dibandingkan dengan organisasi yang tidak.”
Penerapan AI dalam manajemen rantai pasokan hadir dalam bentuk analitik prediktif, yang membantu memperkirakan harga pengiriman dan biaya material di masa mendatang. Analisis prediktif juga membantu organisasi mempertahankan tingkat inventaris yang sesuai. Ini mengurangi hambatan, atau kelebihan stok produk.
Teknologi AI berkembang dengan cepat, dan penggunaannya semakin meluas untuk memenuhi berbagai kebutuhan dan strategi bisnis yang lebih luas. Teknologi baru dan inovasi para pemimpin bisnis akan menentukan masa depan AI—memahami bagaimana AI cocok dengan model bisnis Anda adalah kunci untuk mempertahankan keunggulan kompetitif.
AI dan platform data IBM® watsonx™ mencakup tiga komponen inti dan serangkaian asisten AI yang dirancang untuk membantu Anda meningkatkan dan mempercepat dampak AI dengan data tepercaya di seluruh bisnis Anda. Terapkan dan sematkan AI dengan mudah di seluruh bisnis Anda, kelola semua sumber data, dan percepat alur kerja AI yang bertanggung jawab—semuanya dalam satu platform
IBM watsonx Assistant adalah platform kecerdasan buatan percakapan terdepan di pasar, yang dirancang untuk membantu Anda mengatasi gesekan dukungan tradisional dan memberikan pengalaman yang luar biasa.
IBM watsonx Code Assistant memanfaatkan AI generatif untuk mempercepat pengembangan dengan tetap mempertahankan prinsip kepercayaan, keamanan, dan kepatuhan pada intinya.
IBM watsonx Orchestrate menampilkan AI generatif dan teknologi otomasi yang dirancang untuk membantu memperlancar pekerjaan tim Anda dan mengurangi waktu bekerja.
Kecerdasan buatan (AI) dapat menawarkan insight yang lebih dalam dan menghilangkan tugas yang berulang-ulang, sehingga memberikan lebih banyak waktu bagi para pekerja untuk menjalankan peran manusia yang unik, seperti berkolaborasi dalam proyek, mengembangkan solusi inovatif, dan menciptakan pengalaman yang lebih baik.
Jika Anda seorang pemimpin bisnis yang tidak mengupayakan AI, Anda berisiko tertinggal jika pesaing Anda memanfaatkannya. Sekarang saatnya membongkar tiga mitos yang menghambat usaha kecil.
Teknologi seperti AI dan otomatisasi telah mengubah pasar pengalihdayaan dan layanan BPO, yang memungkinkan perusahaan untuk menciptakan efisiensi sekaligus memodernisasi proses daripada mengandalkan alih daya luar.
Pelajari bagaimana kecerdasan buatan memanfaatkan komputer dan mesin untuk meniru kemampuan pemecahan masalah dan pengambilan keputusan dari pikiran manusia.
Pelajari otomatisasi perusahaan dan penggunaan teknologi secara strategis untuk mengintegrasikan, menyederhanakan, dan mengotomatiskan proses bisnis di seluruh organisasi.
Otomatisasi proses robotik (RPA), juga dikenal sebagai robotika perangkat lunak, menggunakan teknologi otomatisasi cerdas untuk melakukan tugas kantor berulang yang dilakukan oleh pekerja manusia.
1, 2 "Keadaan AI pada tahun 2022—dan setengah dekade dalam tinjauan," (tautan berada di luar ibm.com) McKinsey & Perusahaan, 6 Desember 2022
3 "Apa itu kecerdasan buatan?" IBM.com
4 "Apa itu pemrosesan bahasa alami?", IBM.com
5 "Apa itu visi komputer?," IBM.com
6 "AI Generatif pertama kali akan berhasil diskalakan dalam operasi bisnis," (tautan berada di luar ibm.com) Marie El Hoyek, Curt Mueller, Nicolai Müller, McKinsey & Perusahaan, 5 Februari 2024
7 "Apa Arti AI Generatif bagi Bisnis," (tautan berada di luar ibm.com), Gartner.com