teknologi AI. Bagaimana Anda mencocokkan solusi AI dengan masalah bisnis? | AI dalam bisnis #51

Teknologi AI untuk bisnis Anda – bagaimana mempersiapkan penerapannya?

Apa yang perlu diketahui untuk memanfaatkan teknologi modern demi kepentingan bisnis seseorang? Pertama, fakta bahwa tidak semua perusahaan membutuhkan teknologi AI pada tahap perkembangannya saat ini. Namun, mengingat laju perkembangan kecerdasan buatan, ada baiknya memikirkan peluang yang diberikannya bagi dunia usaha.

Sebagian besar usaha kecil yang mengandalkan kehadiran digital sudah dapat meningkatkan kinerja bisnis secara signifikan dengan menggunakan AI. Perusahaan besar yang menggunakan data pelanggan, merencanakan logistik, atau mengembangkan jalur produksi modern juga akan mendapatkan keuntungan. Dengan kata lain, hampir semua perusahaan tidak akan bisa lepas dari bantuan teknologi AI jika mereka ingin tetap kompetitif. Namun, harus mulai dari mana?

Tentukan masalah bisnis yang ingin Anda selesaikan dengan kecerdasan buatan

Langkah pertama dalam menerapkan teknologi AI di perusahaan Anda adalah menjelaskan secara detail masalah bisnis yang ingin Anda selesaikan dengannya. Kita perlu memperjelas dan memahami hubungannya dengan tujuan bisnis kita.

Mari kita lihat contoh sebuah perusahaan manufaktur kecil yang mengalami kesulitan dalam memprediksi permintaan produknya. Teknologi AI dapat digunakan untuk:

• Analisis data pasar saat ini,
• Penelitian kompetitif, dan
• Analisis tren penjualan historis,

Hal ini akan membuat perkiraan permintaan di masa depan menjadi lebih akurat.

Institusi yang lebih besar dapat melakukan hal yang sama. Misalnya saja bank yang ingin mengoptimalkan prosedur penyaluran kreditnya. Saat ini mereka menerapkan filter tertentu pada permohonan pinjaman yang secara otomatis menolak permohonan yang paling berisiko. Namun, bank masih terlalu banyak menyetujui permohonan yang kemudian menghadapi masalah pembayaran.

Dalam kedua kasus tersebut, tujuannya adalah untuk menciptakan model prediktif yang akan memfasilitasi perencanaan – mengidentifikasi potensi kredit macet atau memperkirakan fluktuasi permintaan musiman. Terlepas dari ukuran perusahaannya, pada langkah pertama perencanaan penerapan teknologi AI, kita perlu memverifikasi bahwa data pelanggan yang kita miliki berisi informasi yang diperlukan untuk memecahkan masalah bisnis khusus ini.

Tentukan tujuan dan harapan untuk penerapan teknologi AI

Selanjutnya, ada baiknya untuk menentukan tujuan analisis data yang akan mencapai tujuan bisnis yang ditetapkan. Tujuannya harus spesifik, jadi gunakan metode SMART misalnya. Namanya berasal dari kata spesifik, terukur, dapat dicapai, relevan, dan tepat waktu.

Sasaran SMART bagi kantor akuntan kecil yang memperkenalkan teknologi AI adalah sebagai berikut: “Mengotomatiskan entri dan analisis data dalam waktu 12 bulan untuk mengurangi waktu layanan pelanggan sebesar 50% dan meningkatkan akurasi sebesar 90%.”

• Tujuan spesifik (SMART) jelas dan terdefinisi dengan baik. Misalnya, alih-alih menetapkan “kami akan melayani lebih banyak pelanggan”, sasaran SMART menentukan apa yang harus dilakukan secara spesifik – entri dan analisis data otomatis – dan dalam jangka waktu berapa, dalam waktu 12 bulan,
• Tujuan yang terukur membantu kita menilai apakah suatu tujuan telah tercapai. Misalnya, sasaran “memangkas separuh waktu layanan pelanggan dan meningkatkan akurasi hingga 90%” dapat diukur karena kita dapat melihat bagaimana kinerja telah meningkat,
• Sasaran yang dapat dicapai bersifat realistis mengingat kinerja perusahaan di masa lalu. Tujuan dalam contoh ini dapat dicapai jika kantor akuntan telah memiliki pengetahuan dan pengalaman dalam entri dan analisis data. Teknologi AI dapat membantu perusahaan mencapainya.
• Sasaran yang relevan berkaitan dengan strategi perusahaan yang diuraikan dalam contoh dan sasaran bisnisnya, seperti halnya dalam meningkatkan produktivitas dan layanan pelanggan.
• Sasaran yang tepat waktu memiliki tanggal penyelesaian yang spesifik. Hal ini memudahkan untuk menilai kemajuan menuju tujuan tersebut dan membaginya menjadi sub-tujuan yang dapat dikelola.

Di sini, teknologi AI dapat membantu menganalisis data dalam jumlah besar, mendeteksi anomali, dan memastikan akurasi.

Dengan kecerdasan buatan, kita harus menentukan ukuran keberhasilan analisis data (misalnya, akurasi 90% model prediktif) dan tolok ukur untuk mengevaluasi keberhasilan (misalnya, pengurangan tingkat kesalahan). Hal ini akan memungkinkan kami menilai apakah penerapan AI telah memberikan manfaat bisnis yang diinginkan.

Pelajari tentang jenis teknologi AI dan aplikasinya

Ada banyak teknik dan alat AI yang membantu dalam bisnis. Di antara yang paling populer adalah:

• Pembelajaran Mesin (ML) – algoritme yang mempelajari dan meningkatkan kinerjanya berdasarkan data tanpa memerlukan pemrograman eksplisit, contohnya adalah algoritme yang merekomendasikan produk kepada pelanggan yang mungkin menarik bagi mereka berdasarkan riwayat pembelian dan preferensi mereka,
• Pembelajaran Mendalam (DL) – variasi pembelajaran mesin yang lebih canggih menggunakan jaringan saraf tiruan. Ini digunakan, antara lain, untuk mengenali wajah pelanggan di toko, memungkinkan layanan dan rekomendasi yang dipersonalisasi.
• Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) – memahami, menafsirkan, dan menghasilkan bahasa manusia dalam bentuk tekstual atau lisan, digunakan, misalnya, untuk membuat email yang dipersonalisasi kepada pelanggan,
• Asisten virtual dan chatbot – sistem otomatis yang melakukan percakapan dalam bahasa alami dan menyediakan, misalnya, voicebot di departemen layanan pelanggan yang secara otomatis menjawab telepon dan melakukan percakapan tentang penawaran perusahaan,
• Analisis prediktif – membangun model untuk memprediksi kejadian di masa depan berdasarkan data historis, yang dapat digunakan, misalnya, untuk memprediksi churn pelanggan,
• Otomatisasi Proses Robot (RPA) – mengotomatiskan tugas yang berulang, seperti entri data atau pembuatan faktur,
• AI Generatif – untuk membuat teks, gambar, suara, atau video, sehingga Anda dapat mempercepat pembuatan materi pemasaran secara signifikan atau menghasilkan deskripsi produk unik secara otomatis untuk toko online Anda berdasarkan gambar dan fitur utama,

Melihat lebih dekat kemampuan masing-masing teknologi ini akan memastikan bahwa Anda dapat memilih alat AI yang tepat untuk masalah bisnis spesifik perusahaan Anda.

Siapkan data Anda untuk penggunaan teknologi AI

Perusahaan kecil sering kali memiliki kumpulan data yang terbatas, jadi memperbaikinya adalah kuncinya. Namun, rangkaian terbatas ini pun dapat digunakan untuk melatih model AI sederhana. Misalnya, toko online kecil dapat menggunakan data pembelian pelanggan untuk membuat rekomendasi produk yang dipersonalisasi.

Setelah Anda memastikan bahwa Anda memiliki data historis yang memadai, misalnya tentang perilaku pelanggan, seringkali cukup dengan menggabungkan data yang Anda miliki dengan alat AI siap pakai yang tersedia di cloud, seperti:

• Amazon SageMaker – platform untuk membangun, melatih, dan menerapkan model pembelajaran mesin,
• Microsoft Azure Machine Learning – alat untuk membuat dan menggunakan model prediktif,
• Vertex AI Platform – seperangkat alat AI dan ML di cloud Google.

Sumber: Google Cloud (https://cloud.google.com/)

Dengan otomatisasi, sistem internal perusahaan dapat diintegrasikan dengan solusi AI eksternal tanpa melibatkan pengembang untuk membangun model dari awal. Hal ini secara signifikan mengurangi biaya dan mempercepat penerapan AI.

Jelajahi opsi penerapan AI dan pilih metode yang tepat

Berbagai cara penerapan teknologi AI dalam bisnis dapat dilakukan:

1. Pengembangan model dan sistem AI yang dipatenkan oleh tim pengembang dan analis data internal.
2. Mengalihdayakan pembangunan solusi AI khusus ke perusahaan eksternal.
3. Menggunakan model dan alat AI siap pakai yang tersedia di cloud dalam model “AI sebagai layanan” (AIaaS)

Masing-masing metode di atas memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing dalam hal biaya, waktu implementasi atau fleksibilitas. Namun, usaha kecil harus terlebih dahulu mempertimbangkan solusi AI siap pakai yang tersedia di pasar – seperti AWS SageMaker atau Vertex AI yang disebutkan di atas, yang seringkali lebih hemat biaya dan lebih mudah diterapkan, menawarkan model prediktif siap pakai yang dapat digunakan untuk menganalisis perilaku pelanggan. Dan bahkan alat yang lebih khusus lagi, seperti:

• ClickUp, alat AI untuk manajemen proyek,
• Jasper AI – bantuan berbasis AI dalam menulis materi pemasaran,
• Microsoft Power BI – salah satu alat visualisasi data terbaik yang menampilkan teknologi AI untuk pengenalan gambar dan analisis teks guna menemukan informasi tersembunyi dan berharga dalam data Anda.

Sumber: Microsoft (https://learn.microsoft.com/)

Pertimbangkan biaya dan manfaat penerapan AI

Penerapan teknologi baru selalu memerlukan biaya. Dalam kasus AI, manfaat jangka panjangnya sering kali lebih besar daripada biaya awalnya. Namun, seseorang harus mengevaluasi:

• biaya pengembangan dan pemeliharaan sistem AI internal atau penggunaan platform AI eksternal,
• potensi penghematan melalui proses otomatis dan pengambilan keputusan yang lebih baik,
• kemungkinan peningkatan pendapatan karena peningkatan layanan pelanggan, rekomendasi yang lebih relevan, dll.
• manfaat potensial lainnya, seperti pengurangan waktu penyelesaian dan pengurangan kesalahan.

Misalnya, perusahaan logistik kecil yang berinvestasi pada sistem AI untuk mengoptimalkan rute pengiriman dapat mengurangi biaya bahan bakar dan waktu pengiriman secara signifikan, yang secara langsung akan menghasilkan peningkatan kepuasan pelanggan dan kemampuan untuk melayani lebih banyak perjalanan dalam jumlah waktu yang sama.

Bersiap menghadapi perubahan dan memantau hasil penerapan teknologi AI

Penerapan teknologi baru memerlukan adaptasi. Karyawan dan proses bisnis perlu dipersiapkan untuk itu. Misalnya, untuk salon rambut kecil, penerapan teknologi AI untuk mengelola penjadwalan dan pemesanan klien mungkin memerlukan pelatihan staf, namun dalam jangka panjang, hal ini dapat menghasilkan organisasi yang lebih baik dan kepuasan klien yang lebih besar.

Penting juga untuk memantau dampak proyek AI secara berkelanjutan dan memperbaiki arah jika hasilnya menyimpang dari harapan. Tindakan seperti:

• keakuratan model prediktif,
• tingkat konversi atau
• kepuasan pelanggan

Mereka akan memberikan informasi apakah AI membantu mencapai tujuan bisnis. Hal ini juga akan memungkinkan perbaikan berkelanjutan pada model AI untuk meningkatkan relevansi dan nilainya bagi perusahaan.

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?