Tim AI vs. pembagian peran | AI dalam bisnis #53

Diterbitkan: 2024-01-17

Tahukah Anda keterampilan dan kepribadian apa saja yang dibutuhkan dalam tim AI? Dalam artikel hari ini, kita akan melihat seperti apa tim AI, membahas kompetensi, kepribadian, struktur rincian kerja, dan tanggung jawab. Baca terus.

Tim AI – daftar isi:

  1. Apa yang dilakukan tim AI?
  2. Kompetensi dan tanggung jawab anggota tim AI
  3. Kepribadian di tim AI
  4. Struktur rincian kerja
  5. Ringkasan

Apa yang dilakukan tim AI?

Tim AI adalah sekelompok spesialis di bidang kecerdasan buatan. Tanggung jawab mereka dalam perusahaan meliputi:

  • memperkuat produk dan layanan menggunakan AI — tim AI dapat mengembangkan dan menerapkan sistem berbasis AI yang meningkatkan nilai produk dan layanan yang ditawarkan. Misalnya, perusahaan e-niaga dapat menerapkan sistem rekomendasi berbasis AI yang menyarankan produk yang disesuaikan dengan preferensi pelanggan berdasarkan analisis perilaku belanja,
  • mengotomatiskan tugas-tugas rutin — tim AI dapat menciptakan solusi yang mengotomatiskan tugas-tugas yang berulang, memungkinkan karyawan untuk fokus pada tugas-tugas yang lebih kompleks. Misalnya, sebuah perusahaan dapat membuat chatbot berbasis AI untuk menyediakan layanan pelanggan dan menjawab pertanyaan umum,
  • menganalisis data dan menghasilkan laporan — tim AI dapat menganalisis data dalam jumlah besar, menarik kesimpulan, dan menghasilkan laporan untuk mendukung keputusan bisnis. Misalnya, sebuah perusahaan dapat menggunakan sistem analisis sentimen berbasis AI untuk memantau tanggapan pelanggan terhadap produk dan layanannya.

Namun, tanggung jawab tim AI suatu perusahaan terutama bergantung pada ambisi organisasi terkait cakupan penerapan kecerdasan buatan. Menurut Gartner, cakupan penggunaan AI di perusahaan secara garis besar dapat dikategorikan menjadi tiga bidang:

  1. Perusahaan yang berupaya meningkatkan efisiensi, di mana tim AI bekerja terutama untuk menyiapkan alat internal untuk organisasi dan alat untuk layanan pelanggan.
  2. Perusahaan yang menggunakan AI untuk mengoptimalkan operasinya, namun menghindari penggunaannya dalam produk dan layanan pelanggan. Tim AI hanya peduli pada peningkatan proses internal organisasi.
  3. Perusahaan yang menerapkan kecerdasan buatan dalam skala besar, dimana tim AI mengimplementasikan solusi pada produk, layanan pelanggan, dan secara internal.
AI team

Sumber: Gartner (https://www.gartner.com/en/information-technology/insights/it-symposium-keynote)

Kompetensi dan tanggung jawab anggota tim AI

Menurut laporan “Gartner Top 10 Strategic Technology Trends 2024” dari Gartner, permintaan akan spesialis kecerdasan buatan akan meningkat di tahun-tahun mendatang, terutama di bidang-bidang seperti:

  • menerapkan kecerdasan buatan generatif di perusahaan,
  • Kepercayaan AI, Manajemen Risiko dan Keamanan, AI TRISM,
  • membuat dan mengembangkan aplikasi berkemampuan AI (AI-augmented development),
  • menggunakan kecerdasan buatan untuk mengoptimalkan cara pengambilan keputusan.

Namun seperti apa tim AI secara internal? Tentu saja, ini akan sedikit berbeda tergantung pada proyeknya. Namun berikut beberapa peran penting dalam tim AI:

  • Ilmuwan data — ilmuwan data menangani analisis dan interpretasi data, pemodelan prediktif, dan pembelajaran mesin. Tujuan utama mereka adalah mengekstrak informasi berharga dari data dan menggunakannya untuk membuat keputusan bisnis.
  • Insinyur perangkat lunak AI — Insinyur perangkat lunak AI membuat dan mengembangkan aplikasi berdasarkan kecerdasan buatan. Tugas mereka adalah menerapkan dan mengoptimalkan algoritma pembelajaran mesin dan mengintegrasikannya ke dalam sistem yang ada.
  • Peneliti ML/insinyur ML — Peneliti ML mengembangkan model dan algoritme pembelajaran mesin baru serta mengimplementasikannya. Tujuan utama mereka adalah perbaikan berkelanjutan dan inovasi di bidang kecerdasan buatan.
  • Ahli etika AI — Ahli etika AI adalah profesional yang memahami risiko yang terkait dengan penggunaan kecerdasan buatan dan bertanggung jawab atas penerapan teknologi ini secara etis. Mereka memastikan bahwa inisiatif AI dan implementasinya mematuhi prinsip etika dan hukum.

Tim AI juga membutuhkan seseorang yang bertanggung jawab atas aspek strategis dan bisnis proyek. Ini bisa berupa manajer AI, yang mengelola pengembangan dan penerapan proses dan produk berbasis AI, atau chief AI officer (CAIO), yang bertanggung jawab atas strategi AI di seluruh organisasi. Peran mereka adalah untuk:

  • mengelola teknologi AI yang digunakan – CAIO harus memahami berbagai algoritma dan teknik AI dan mampu menerapkannya untuk memecahkan masalah dalam suatu organisasi,
  • mengawasi desain, pengembangan, pengujian, dan implementasi solusi AI bekerja sama dengan tim AI,
  • mengukur dampak bisnis dan keuangan AI untuk menilai manfaat dan biaya penerapan kecerdasan buatan,
  • melatih dan mengembangkan karyawan di bidang AI.

Kepribadian di tim AI

Seperti halnya tim erat lainnya, setiap anggota tim AI harus memiliki kompetensi yang tepat, keterampilan yang diperbarui secara berkala, dan pengalaman. Namun, yang tidak kalah pentingnya adalah perlunya keberagaman, yang berarti bahwa tim tidak boleh terdiri dari orang-orang yang serupa, melainkan orang-orang yang saling menginspirasi dengan sudut pandang berbeda.

Kepribadian memainkan peran kunci dalam membangun tim AI yang efektif. Meskipun semua anggota tim memiliki minat yang sama terhadap teknologi dan keterampilan analitis, mereka berbeda dalam pendekatan, temperamen, dan preferensi.

Manajer tim AI harus menyadari perbedaan-perbedaan ini dan menghargai pentingnya keberagaman. Misalnya, data scientist yang berorientasi pada detail dan teliti mungkin bosan dengan diskusi abstrak tentang arah masa depan teknologi AI dan lebih memilih fokus pada peningkatan model ML saat ini. Di sisi lain, ahli etika AI dengan temperamen visioner dan imajinasi yang kaya mungkin tidak memiliki kesabaran untuk pemrograman dan pengujian yang membosankan.

Menurut laporan “Technology Trends Outlook 2023” McKinsey, hal-hal berikut ini semakin penting dalam dunia bisnis saat ini:

  • Fleksibilitas – kecepatan perkembangan teknologi berarti tidak ada gunanya terpaku pada satu set alat atau satu cara dalam melakukan sesuatu,
  • Kemampuan untuk beradaptasi dengan perubahan kondisi – perubahan komposisi tim, peralihan ke pekerjaan jarak jauh, atau bahkan outsourcing ke perusahaan lain seharusnya tidak menjadi masalah bagi anggota tim AI yang “ideal”,
  • Keterbukaan terhadap tantangan baru – menerapkan kecerdasan buatan di lebih banyak bidang bisnis berarti setiap orang di tim AI perlu memperoleh keterampilan baru.

Yang tidak kalah pentingnya adalah kemampuan bekerja sama dan berkomunikasi, kemauan untuk mengambil tanggung jawab atas tugas yang diberikan, dan kemampuan menangani stres.

AI team

Sumber: DALL·E 3, petunjuk: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Struktur rincian kerja

Untuk memastikan alur kerja yang efektif di tim AI, ada baiknya menggunakan teknik struktur rincian kerja. Ini melibatkan pembagian proyek menjadi tugas-tugas yang lebih rinci, yang kemudian ditugaskan kepada masing-masing anggota tim sesuai dengan kompetensi mereka.

Pada tingkat tertinggi, terdapat tujuan bisnis secara keseluruhan, yang dipecah menjadi inisiatif produk tertentu. Ini, pada gilirannya, dibagi menjadi penelitian, pemrograman, tugas pengujian, dll. Berkat WBS, semua orang tahu persis apa yang harus dilakukan untuk berkontribusi pada keberhasilan keseluruhan.

Di tim AI, struktur rincian kerja mungkin terlihat seperti ini:

  • Analisis data. Tim AI sering kali memulai dengan menganalisis data untuk mengidentifikasi pola dan hubungan yang dapat digunakan untuk membangun model prediktif.
  • Membangun model prediktif. Berdasarkan data yang dikumpulkan, tim AI membangun model prediktif yang dapat digunakan untuk memperkirakan kejadian di masa depan.
  • Menguji dan mengoptimalkan model. Setelah model dibuat, tim AI menguji dan mengoptimalkannya untuk memastikan model tersebut berfungsi dengan baik dan memberikan hasil yang akurat.
  • Menerapkan model. Setelah pengujian, model diimplementasikan, artinya model tersebut digunakan untuk memprediksi kejadian di masa depan berdasarkan data baru.
  • Memantau dan memelihara model. Setelah model diterapkan, tim memantau kinerjanya dan menjaga model tersebut dalam kondisi yang baik untuk memastikan hasil yang akurat sepanjang masa pakainya.

Ringkasan

Pilihan tim proyek dapat menentukan keberhasilan atau kegagalan keseluruhan proyek. Itulah mengapa sangat penting bahwa tim AI terdiri dari orang-orang dengan keterampilan dan kepribadian berbeda, pengalaman berbeda, dan gaya kerja berbeda. Jika manajer proyek atau CAIO memilih orang yang tepat, mereka secara alami akan mengambil peran informal yang paling penting untuk membangun tim yang kohesif, meningkatkan peluang keberhasilan dan kolaborasi yang lebih bermanfaat.

AI team

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

AI team vs. division of roles | AI in business #53 robert whitney avatar 1background

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