Implementasi AI paling menarik di perusahaan pada tahun 2024 | AI dalam bisnis #63

Pada artikel ini, kita akan melihat lebih dekat beberapa penerapan AI yang menarik dalam bisnis. Mulai dari penggunaan pembelajaran mesin oleh Stripe untuk mendeteksi penipuan, hingga pengalaman pesanan Swiggy yang dipersonalisasi, hingga GitHub Copilot yang menyediakan dukungan real-time untuk pengembang. Contoh-contoh ini menunjukkan bagaimana kecerdasan buatan mendorong terciptanya layanan inovatif, mengubah pengalaman pelanggan, meningkatkan tingkat konversi, dan menyederhanakan proses internal untuk bisnis dan institusi. Baca terus.

Implementasi AI di Stripe

Stripe (https://stripe.com/) adalah platform pembayaran canggih yang memungkinkan bisnis dan institusi memproses transaksi baik online maupun di lingkungan ritel tradisional. Ini memberikan solusi terintegrasi untuk manajemen pembayaran, pembuatan faktur, otomatisasi proses keuangan, dan pembuatan program berlangganan dan loyalitas. Penerapan teknologi modern, termasuk pembelajaran mesin, memungkinkan Stripe mengoptimalkan konversi dan meminimalkan risiko penipuan. Pada tahun 2023, Stripe diakui sebagai salah satu solusi paling inovatif di bidang sistem pembayaran online.

Namun, mengapa Stripe Radar menjadi salah satu implementasi AI paling menarik di perusahaan pada tahun 2023? Stripe Radar menggunakan teknik AI canggih untuk mendeteksi penipuan dengan cepat dan tepat, menjadikannya salah satu solusi paling inovatif dalam industri pembayaran online tahun ini. Keuntungan utamanya meliputi:

• Kecepatan dan akurasi . Radar Stripe mengevaluasi lebih dari 1000 detail transaksi dalam waktu kurang dari 100 milidetik, secara akurat memblokir transaksi berisiko. Ini mencapai presisi di mana hanya 0,1% pembayaran valid yang ditolak secara keliru.
• Model ML tingkat lanjut . Stripe beralih dari pembelajaran mesin dasar ke jaringan neural tingkat lanjut, sehingga sangat meningkatkan kinerja model.
• Arsitektur inovatif . Arsitektur terbaru memungkinkan pelatihan model lebih cepat dan skalabilitas lebih baik, memungkinkan pembuatan prototipe dan implementasi ide-ide baru lebih cepat.

Sumber: Stripe (https://stripe.com/)

„Lengkapi Tampilannya”, atau penerapan AI dari Walmart

Walmart, raksasa supermarket Amerika, menawarkan beragam produk, termasuk bahan makanan, pakaian, kosmetik, elektronik, dan banyak lagi. Sebagai salah satu pengecer terkemuka secara global, Walmart mempekerjakan lebih dari 2,3 juta orang di seluruh dunia. Namun, baru-baru ini mereka juga memperluas kehadirannya di bidang kecerdasan buatan.

Modul “Complete the Look” (CTL) Walmart yang baru diluncurkan adalah sistem rekomendasi produk inovatif dalam kategori mode dan dekorasi rumah. Namun mengapa CTL dianggap sebagai salah satu implementasi AI paling menarik di tahun 2023?

• Personalisasi gaya. CTL menghasilkan pakaian yang komprehensif dan bergaya berdasarkan produk yang dipilih oleh pelanggan, sehingga memudahkan untuk menemukan dan memilih pakaian yang sesuai.
• Peningkatan kepercayaan diri dan konversi . Menghadirkan pakaian yang dipersonalisasi meningkatkan kepercayaan pelanggan terhadap pilihan mereka dan mendorong mereka untuk melakukan pembelian.
• Penghematan waktu . Sistem ini memungkinkan Anda mengumpulkan seluruh pakaian dengan cepat daripada mencari item satu per satu, sehingga belanja menjadi lebih efisien.
• Algoritma tingkat lanjut. CTL menggunakan berbagai algoritme, termasuk pembuatan tampilan dan perluasan cakupan, untuk menskalakan dan menyesuaikan rekomendasi bagi pengguna.

Inovasi ini memecahkan masalah kelebihan informasi dan pilihan di antara sejumlah besar pilihan yang tersedia, menawarkan pelanggan pengalaman berbelanja yang mudah dan menyenangkan yang menginspirasi dan koheren secara gaya.

Sumber: Sedang (https://medium.com/walmartglobaltech/personalized-complete-the-look-model-ea093aba0b73)

Uber — Perkiraan ETR

Uber adalah aplikasi seluler untuk memesan perjalanan mobil, namun inovasi AI-nya tidak berhenti pada transportasi. Ambil contoh tempat parkir bandara. Dengan diperkenalkannya Peramalan ETR (Perkiraan Waktu untuk Meminta), Uber telah meluncurkan sistem mutakhir untuk memperkirakan waktu tunggu pengemudi di bandara. Dengan menggunakan model AI yang canggih, sistem ini mengantisipasi permintaan dan panjang antrean, dengan mempertimbangkan fluktuasi antrean dan elemen eksternal seperti penundaan penerbangan. Sistem ini memberikan informasi kepada pengemudi tentang perkiraan waktu tunggu, membantu mereka mengatur waktu dengan lebih efektif dan merencanakan lokasi dengan lebih baik.

Mengapa solusi inovatif ini penting? Terutama karena:

• Masalah terpecahkan . Peramalan ETR Uber mengatasi tantangan karena jumlah pengemudi yang terlalu sedikit atau terlalu banyak di bandara, sehingga berdampak pada penumpang dan pengemudi. Kekurangan berarti penumpang menunggu lebih lama, dan kelebihan waktu pengemudi terbuang sia-sia dalam menunggu.
• Inovasi . Sistem perkiraan memberi tahu pengemudi tentang perkiraan waktu tunggu permintaan, sehingga mereka dapat mengatur waktu dan posisi dengan lebih baik.
• Penerapan AI . Ia menggunakan model AI canggih untuk memprediksi permintaan dan panjang antrian, dengan mempertimbangkan dinamika antrian dan faktor eksternal seperti penundaan penerbangan.
• Dampak terhadap industri . Ini adalah salah satu implementasi AI yang paling menarik pada tahun 2023 karena mengoptimalkan alokasi sumber daya secara real-time, meningkatkan efisiensi dan pengalaman pengguna layanan Uber di bandara.

Sumber: Uber (https://www.uber.com/en-GB/blog/demand-and-etr-forecasting-at-airports/)

Implementasi AI di Pinterest

Pinterest (https://pinterest.com/) mungkin tidak memerlukan pengenalan. Platform media sosial Amerika ini memungkinkan pengguna untuk menelusuri dan berbagi foto, GIF, dan video yang mencakup berbagai topik seperti fashion, kuliner, desain interior, dan banyak lagi. Pengguna dapat membuat papan mereka sendiri dengan konten visual yang mereka anggap menarik dan menjelajahi papan orang lain untuk mendapatkan inspirasi.

Platform ini mengandalkan iklan, dan pada tahun 2023, platform ini menggunakan AI untuk beralih dari metode reaktif tradisional ke metode yang lebih proaktif dalam mencegah pengiklan keluar. Hal ini menonjol sebagai salah satu implementasi AI yang menonjol pada tahun 2023 karena:

• Ini mengatasi tantangan pengiklan yang meninggalkan platform Pinterest. Biasanya, masalah ini hanya ditangani setelah pengiklan sudah keluar, sehingga sulit untuk mendapatkan kembali pengiklan tersebut. Berkat Machine Learning (ML), kini memungkinkan deteksi dini potensi churn, sehingga memberdayakan tim untuk mengambil tindakan proaktif.
• Tim Pinterest telah membuat model Machine Learning (ML) yang memprediksi kemungkinan churn pengiklan dalam 14 hari ke depan. Ini menggunakan serangkaian fitur pengiklan untuk membuat prediksi ini. Tim penjualan menggunakan informasi ini untuk memprioritaskan tindakan yang bertujuan mencegah churn.
• Eksperimen awal menunjukkan bahwa pendekatan ini dapat mencapai pengurangan churn sebesar 24% pada kelompok uji dibandingkan dengan kelompok kontrol. Hal ini menunjukkan efektivitas pendekatan proaktif dalam mencegah churn.

Stitch Fix, atau judul dan deskripsi produk yang dihasilkan oleh AI

Stitch Fix (https://www.stitchfix.com/) adalah platform inovatif yang memungkinkan pengguna memesan pakaian melalui aplikasi seluler. Pengguna dapat mengisi survei untuk menentukan preferensi gaya, ukuran, dan anggaran mereka. Setelah itu, mereka menerima lima saran pakaian yang dikurasi secara individual dari lebih dari 1000 merek dan gaya berbeda.

Stitch Fix menggunakan algoritme kecerdasan buatan yang canggih untuk menghasilkan judul iklan yang menarik perhatian dan deskripsi produk yang mendetail. Hal ini membuat proses pembuatan konten pemasaran dan deskripsi produk menjadi lebih hemat waktu dan biaya, sekaligus memastikan keunikan dan konsistensi dengan citra merek.

Perusahaan ini menerapkan metode “expert-in-the-loop”, yang menggabungkan kreativitas AI dengan pengawasan manusia, sehingga memastikan kualitas dan efisiensi yang tinggi. Dengan AI, Stitch Fix dapat menghasilkan deskripsi produk untuk ratusan ribu gaya, mengatasi tantangan skala dan kompleksitas dalam e-commerce. Peningkatan algoritma yang terus-menerus disertai dengan pengetahuan para ahli memungkinkan peningkatan kualitas konten yang dihasilkan secara terus-menerus.

Inovasi ini mengatasi proses pembuatan konten pemasaran untuk e-commerce dan deskripsi produk yang memakan waktu dan biaya, sekaligus memastikan keunikan dan keselarasan dengan gaya merek.

Swiggy

Swiggy (https://www.swiggy.com/) adalah layanan pengiriman makanan online India yang memungkinkan pengguna memesan makanan dari restoran lokal. Aplikasi Swiggy menyediakan opsi untuk memilih hidangan dari restoran favorit, melacak pesanan secara real-time, dan memanfaatkan fitur tambahan seperti rekomendasi yang dipersonalisasi dan nilai pesanan minimum yang ditetapkan.

Swiggy menggunakan AI untuk mempersonalisasi pesanan makanan di aplikasinya, memecahkan “paradoks pilihan”. Berikut poin-poin pentingnya:

• Paradoks pilihan. Swiggy memperhatikan bahwa pelanggan kesulitan memutuskan apa yang akan dipesan karena terlalu banyak pilihan. Fenomena yang dikenal sebagai “paradoks pilihan” ini menyebabkan ketidakpuasan pelanggan.
• Menyesuaikan pesanan. Perusahaan memperkenalkan sistem rekomendasi untuk “keranjang” dengan jumlah hidangan terbatas yang disesuaikan dengan preferensi pelanggan untuk mempermudah pemilihan dan meningkatkan pengalaman pengguna.
• aplikasi AI . Swiggy menggunakan AI untuk menganalisis data pesanan historis, preferensi makanan pelanggan, dan musiman produk untuk menghasilkan rekomendasi yang dipersonalisasi.

Inovasi ini mengatasi masalah terlalu banyak pilihan, sehingga meningkatkan kepuasan pelanggan dan efisiensi platform. Ini adalah salah satu penggunaan AI yang paling menarik dalam bisnis pada tahun 2023 karena efektivitas dan kompleksitasnya.

Implementasi AI di FoodPanda

Foodpanda (https://www.foodpanda.my/) adalah layanan pesan-antar makanan online yang memungkinkan pengguna memesan makanan dari restoran lokal melalui aplikasi. Aplikasi Foodpanda memungkinkan pengguna memesan hidangan favorit, melacak status pesanan secara real-time, dan mengakses berbagai fitur, termasuk rekomendasi yang dipersonalisasi dan nilai pesanan minimum yang ditetapkan.

Foodpanda menggunakan pengujian A/B untuk menyempurnakan menunya dan meningkatkan tingkat konversi. Inovasi ini melibatkan pembaruan menu versi B melalui penjadwalan dan otomatisasi tingkat lanjut. Berikut poin-poin pentingnya:

• Uji otomatisasi . Menggunakan Apache Airflow untuk mengotomatiskan proses pembaruan menu.
• Skalabilitas . Mengoptimalkan proses memungkinkan pengujian lebih cepat, bahkan di banyak negara.
• Efisiensi . Mengurangi waktu eksekusi dari 9 jam menjadi sekitar 3,75 jam dan menurunkan tingkat kesalahan menjadi 2,2%
• Perbaikan lebih lanjut . Perbaikan lebih lanjut direncanakan, seperti konfigurasi penomoran halaman dinamis dan DAG terpisah untuk berbagai negara.

Berkat inovasi ini, Foodpanda mengatasi masalah pembaruan menu yang lambat dan tidak efektif, yang penting untuk menjaga daya saing dan meningkatkan kepuasan pengguna.

Sumber: FoodPanda (https://www.foodpanda.my/)

Zillow

Zillow (https://www.zillow.com/) adalah platform real estate online yang memfasilitasi pencarian, pembelian, penyewaan, dan penjualan properti bagi penggunanya. Platform ini menampilkan jutaan listingan properti, memungkinkan pengguna membandingkan nilai dan terhubung dengan pakar industri lokal. Zillow memanfaatkan teknologi canggih, termasuk pembelajaran mesin, untuk memberikan penilaian properti yang akurat dan menyederhanakan proses pembelian, penjualan, atau penyewaan.

Pendekatan inovatif Zillow terhadap penilaian properti melalui alat “Neural Zestimate” memposisikan perusahaan sebagai pemain kuat di antara inovator AI. Berikut adalah poin-poin penting yang menggambarkan mengapa “Neural Zestimate” adalah salah satu implementasi AI yang paling menarik:

• Respon cepat terhadap perubahan pasar . Berkat “Neural Zestimate,” Zillow dapat dengan cepat merespons perubahan di pasar real estat, memberikan penilaian terkini dalam skala nasional,
• Pembaruan yang disederhanakan . Sistem baru mempermudah pembaruan dan pemeliharaan model penilaian, meningkatkan akurasinya,
• Tren lokal dan musiman .”Neural Zestimate” secara efektif menggabungkan informasi lokal dan perubahan pasar musiman ke dalam proses pembelajaran, sehingga memungkinkan estimasi nilai rumah yang lebih akurat.
• Kisaran penilaian . “Neural Zestimate” menggunakan regresi kuantil untuk menghasilkan kisaran harga, memberikan pemahaman yang lebih baik tentang potensi nilai properti dan mengurangi ketidakpastian dalam estimasi.

Inovasi ini mengatasi masalah kurangnya penilaian properti terkini dan akurat, yang sangat penting bagi penjual dan pembeli di pasar real estat yang dinamis.

GitHub Copilot dengan implementasi AI

Daftar implementasi AI yang inovatif tidak akan lengkap tanpa GitHub Copilot – alat pengkodean bertenaga AI yang memanfaatkan model bahasa besar (LLM) dari OpenAI. GitHub Copilot adalah terobosan dalam pembuatan kode, memungkinkan saran kode real-time dalam lingkungan IDE.

Berkat kolaborasi dengan OpenAI, pencipta ChatGPT, dan peningkatan berkelanjutan pada model LLM, Copilot menjadi semakin akurat dan disesuaikan dengan kebutuhan pengguna. Alat ini meningkatkan produktivitas pemrogram dengan mengotomatiskan bagian-bagian proses pengkodean dan memberikan saran instan.

GitHub (https://github.com/) berencana memperluas kemampuan Copilot dengan menambahkan dukungan suara dan mengintegrasikannya dengan elemen platform lainnya. Namun, bahkan saat ini, ia mengatasi tantangan proses pengkodean yang panjang dan rumit dengan menawarkan saran cerdas yang mempercepat pekerjaan dan membantu memecahkan masalah pemrograman. Hal ini menjadikannya salah satu implementasi AI paling menarik di perusahaan pada tahun 2023.

Implementasi AI – ringkasan

Contoh-contoh yang disajikan dalam artikel ini hanyalah puncak gunung es dalam hal inovasi AI dalam bisnis modern. Pada tahun 2023, semakin banyak perusahaan yang beralih ke teknologi AI untuk bekerja lebih cerdas, memahami pelanggan dengan lebih baik, dan mengikuti tren industri. Meningkatnya penggunaan AI membawa perspektif baru, mengubah pengalaman karyawan dan pelanggan. Menurut Gartner, pada tahun 2025, 80% bisnis akan mengadopsi setidaknya satu solusi berbasis AI, yang menandakan tren positif bagi dunia bisnis.

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

Penulis: Robert Whitney

Pakar JavaScript dan instruktur yang melatih departemen TI. Tujuan utamanya adalah meningkatkan produktivitas tim dengan mengajari orang lain cara bekerja sama secara efektif saat membuat kode.

Lihat semua postingan

AI dalam bisnis:

1. Ancaman dan peluang AI dalam bisnis (bagian 1)
2. Ancaman dan peluang AI dalam bisnis (bagian 2)
3. Aplikasi AI dalam bisnis - ikhtisar
4. Chatbot teks yang dibantu AI
5. Bisnis NLP hari ini dan besok
6. Peran AI dalam pengambilan keputusan bisnis
7. Menjadwalkan posting media sosial. Bagaimana AI dapat membantu?
8. Postingan media sosial otomatis
9. Layanan dan produk baru yang beroperasi dengan AI
10. Apa kelemahan ide bisnis saya? Sesi brainstorming dengan ChatGPT
11. Menggunakan ChatGPT dalam bisnis
12. Aktor sintetik. 3 generator video AI teratas
13. 3 alat desain grafis AI yang berguna. AI generatif dalam bisnis
14. 3 penulis AI hebat yang harus Anda coba hari ini
15. Menjelajahi kekuatan AI dalam penciptaan musik
16. Menavigasi peluang bisnis baru dengan ChatGPT-4
17. Alat AI untuk manajer
18. 6 plugin ChatGTP mengagumkan yang akan membuat hidup Anda lebih mudah
19. 3 grafik AI. Menghasilkan kecerdasan dalam bisnis
20. Bagaimana masa depan AI menurut McKinsey Global Institute?
21. Kecerdasan buatan dalam bisnis - Pendahuluan
22. Apa itu NLP, atau pemrosesan bahasa alami dalam bisnis
23. Pemrosesan dokumen otomatis
24. Google Terjemahan vs DeepL. 5 aplikasi terjemahan mesin untuk bisnis
25. Pengoperasian dan aplikasi bisnis voicebots
26. Teknologi asisten virtual, atau bagaimana cara berbicara dengan AI?
27. Apa itu Intelijen Bisnis?
28. Akankah kecerdasan buatan menggantikan analis bisnis?
29. Bagaimana kecerdasan buatan dapat membantu mengatasi BPM?
30. AI dan media sosial – apa pendapat mereka tentang kita?
31. Kecerdasan buatan dalam manajemen konten
32. AI kreatif hari ini dan masa depan
33. AI multimodal dan penerapannya dalam bisnis
34. Interaksi baru. Bagaimana AI mengubah cara kita mengoperasikan perangkat?
35. RPA dan API di perusahaan digital
36. Pasar kerja masa depan dan profesi yang akan datang
37. AI di EdTech. 3 contoh perusahaan yang memanfaatkan potensi kecerdasan buatan
38. Kecerdasan buatan dan lingkungan. 3 solusi AI untuk membantu Anda membangun bisnis yang berkelanjutan
39. Detektor konten AI. Apakah itu layak?
40. ObrolanGPT vs Bard vs Bing. Chatbot AI manakah yang memimpin persaingan?
41. Apakah chatbot AI merupakan pesaing pencarian Google?
42. Perintah ChatGPT yang Efektif untuk SDM dan Rekrutmen
43. Rekayasa yang cepat. Apa yang dilakukan seorang insinyur yang cepat?
44. Pembuat AI Mockup. 4 alat teratas
45. AI dan apa lagi? Tren teknologi teratas untuk bisnis pada tahun 2024
46. AI dan etika bisnis. Mengapa Anda harus berinvestasi pada solusi etis
47. Meta AI. Apa yang perlu Anda ketahui tentang fitur-fitur yang didukung AI di Facebook dan Instagram?
48. Regulasi AI. Apa yang perlu Anda ketahui sebagai seorang wirausaha?
49. 5 penggunaan baru AI dalam bisnis
50. Produk dan proyek AI - apa bedanya dengan yang lain?
51. Otomatisasi proses yang dibantu AI. Mulai dari mana?
52. Bagaimana Anda mencocokkan solusi AI dengan masalah bisnis?
53. AI sebagai ahli di tim Anda
54. Tim AI vs. pembagian peran
55. Bagaimana cara memilih bidang karir di AI?
56. Apakah selalu ada gunanya menambahkan kecerdasan buatan ke dalam proses pengembangan produk?
57. AI dalam SDM: Bagaimana otomatisasi perekrutan memengaruhi pengembangan SDM dan tim
58. 6 alat AI paling menarik di tahun 2023
59. 6 kecelakaan bisnis terbesar yang disebabkan oleh AI
60. Apa analisis kematangan AI perusahaan?
61. AI untuk personalisasi B2B
62. Kasus penggunaan ChatGPT. 18 contoh cara meningkatkan bisnis Anda dengan ChatGPT pada tahun 2024
63. Pembelajaran mikro. Cara cepat untuk mendapatkan keterampilan baru
64. Implementasi AI paling menarik di perusahaan pada tahun 2024