Apakah selalu ada gunanya menambahkan kecerdasan buatan ke dalam proses pengembangan produk? | AI dalam bisnis #55

Kecerdasan buatan sering kali memberikan kesan pertama yang mempesona! Saat itulah kami mulai memikirkan kemungkinan menarik untuk meningkatkan proses desain dan menciptakan produk baru. Berkat algoritme pembelajaran mesin, sistem AI dapat menganalisis data dalam jumlah besar, menghasilkan konsep dan prototipe, serta mengoptimalkan parameter desain dengan presisi yang sebelumnya tidak dapat dicapai. Di era transformasi digital, AI tampaknya menjadi alat yang sangat diperlukan bagi perusahaan modern yang ingin mendapatkan keunggulan kompetitif. Namun, seperti yang selalu terjadi pada teknologi baru, selain manfaatnya, teknologi ini juga membawa beberapa tantangan. Di bawah ini, kita melihat lebih dekat aspek positif dan potensi kendala dalam mengintegrasikan kecerdasan buatan dalam prosesnya

Peran kecerdasan buatan dalam proses pengembangan produk

Kecerdasan buatan dapat mendukung banyak aspek dalam proses desain dan implementasi produk baru. Seringkali ini merupakan ide yang bagus, dan manfaat utamanya meliputi:

• Riset pasar – mempercepat penelitian atau melaksanakannya dalam skala yang lebih besar dapat dilakukan dengan mengotomatiskan tugas yang berulang, seperti analisis survei atau transkripsi wawancara, misalnya. Hal ini memungkinkan tim untuk fokus pada aspek pengembangan produk yang lebih kreatif dan menantang,
• Inspirasi baru – akses yang difasilitasi ke spektrum ide yang lebih luas adalah salah satu keunggulan utama AI generatif. Algoritme AI dapat mencari database besar untuk mencari pola dan konsep yang tidak diketahui di luar pemikiran desainer sebelumnya,
• Analisis data mendalam – pemahaman yang lebih baik tentang kebutuhan pelanggan sasaran melalui pemrosesan data tentang perilaku, preferensi, dan motivasi pembelian mereka.

Namun kapan sebaiknya berpikir kedua kali sebelum menggunakan kolaborasi AI?

Sekilas: Tantangan tersembunyi dalam penerapan AI

Meskipun kecerdasan buatan dalam proses pengembangan produk memberikan banyak peluang baru, penerapannya bukannya tanpa tantangan. Yang paling penting di antaranya adalah:

• kebutuhan untuk melatih tim produk secara menyeluruh dan menyesuaikan proses kerja yang ada untuk diintegrasikan dengan sistem AI. Hal ini mungkin sulit dilakukan dalam organisasi besar dan hierarkis yang memiliki staf spesialis yang terikat pada cara kerja tradisional.
• kekhawatiran tentang keamanan data pelanggan yang melatih algoritma AI. Untuk memanfaatkan fitur keamanan tambahan, perusahaan sering kali memerlukan perjanjian lisensi perusahaan yang dapat melebihi anggaran organisasi kecil. Itu sebabnya perusahaan kecil terkadang memilih penggabungan model akses terbuka skala kecil seperti Llama 2, Vicuna atau Alpaca. Memang benar, mereka membutuhkan perangkat keras yang lebih kuat di perusahaan, namun mereka memberikan keamanan data. Hal ini karena model pembelajaran mesin mengandalkan informasi pribadi yang sensitif. Jika keamanan tidak diatur dengan baik, kebocoran dapat berdampak buruk terhadap citra perusahaan,
• peningkatan kompleksitas dan penyebaran tanggung jawab untuk keputusan bisnis utama yang melibatkan sistem AI. Siapa yang memikul tanggung jawab finansial dan reputasi atas kesalahan sistem ini? Bagaimana memastikan pengawasan terhadap “kotak hitam” AI?

Perangkap kotak hitam. Kurangnya transparansi dalam keputusan AI

Salah satu kelemahan mendasar dari teknik pembelajaran mesin tingkat lanjut, seperti jaringan saraf, adalah kurangnya transparansi dalam keputusan yang diambil. Sistem ini bertindak seperti “kotak hitam”, mengubah masukan menjadi hasil yang diinginkan tanpa mampu memahami logika yang mendasarinya.

Hal ini membuat sangat sulit untuk memastikan kepercayaan pengguna terhadap rekomendasi yang dihasilkan AI. Jika kami tidak memahami mengapa sistem menyarankan varian atau konsep produk tertentu, sulit untuk menilai kepekaan saran tersebut. Hal ini dapat menyebabkan ketidakpercayaan terhadap teknologi secara keseluruhan.

Perusahaan yang menggunakan kecerdasan buatan dalam pengembangan produk perlu menyadari masalah “kotak hitam” dan mengambil langkah untuk meningkatkan transparansi solusi mereka. Contoh solusinya meliputi:

• visualisasi aliran data di jaringan saraf, atau
• penjelasan tekstual dari keputusan yang dibuat dihasilkan oleh algoritma tambahan.

AI dan etika. Bagaimana cara menghindari diskriminasi dan bias?

Isu penting lainnya adalah potensi masalah etika yang terkait dengan AI. Sistem pembelajaran mesin sering kali mengandalkan data yang memiliki berbagai jenis bias dan kurangnya keterwakilan. Hal ini dapat mengakibatkan keputusan bisnis yang diskriminatif atau tidak adil.

Misalnya, algoritme perekrutan Amazon tampaknya lebih memilih kandidat laki-laki berdasarkan pola perekrutan historis perusahaan. Situasi serupa dapat terjadi ketika mengembangkan aplikasi dengan pembelajaran mesin untuk:

• Menetapkan prioritas layanan pelanggan,
• Penargetan iklan,
• Menyarankan spesialis di area terdekat, atau
• Saran produk personalisasi.

Untuk menghindari masalah seperti itu, perusahaan perlu menganalisis dengan cermat kumpulan data yang mereka gunakan untuk mewakili kelompok demografi yang berbeda secara memadai dan secara teratur memantau sistem AI untuk mencari tanda-tanda diskriminasi atau ketidakadilan.

Batasan algoritma. Kecerdasan buatan dalam prosesnya

Kecerdasan buatan dapat mendukung proses kreatif, pencarian ide dan mengoptimalkan solusi. Namun, masih sedikit perusahaan yang memilih untuk sepenuhnya mempercayai AI. Penggunaan kecerdasan buatan dalam proses pembuatan konten menawarkan peluang yang luar biasa, namun keputusan akhir dalam mempublikasikan atau memeriksa informasi yang terkandung dalam materi yang dihasilkan harus dibuat berdasarkan masukan manusia.

Oleh karena itu, desainer dan manajer produk perlu menyadari keterbatasan teknologi AI dan memperlakukannya sebagai pendukung, bukan sebagai sumber otomatis solusi siap pakai. Desain utama dan keputusan bisnis masih memerlukan kreativitas, intuisi, dan pemahaman mendalam tentang pelanggan, yang tidak dapat disediakan oleh algoritma saja

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

Pastikan kontrol dan kepatuhan hukum

Untuk meminimalkan risiko AI, perusahaan perlu menerapkan mekanisme pengawasan dan pengendalian yang tepat untuk sistem ini. Ini termasuk, namun tidak terbatas pada:

• Verifikasi kebenaran dan sumber informasi yang dihasilkan oleh model AI sebelum digunakan secara praktis,
• Audit algoritme pembelajaran mesin untuk mengetahui bias, ketidakpastian prediksi, dan transparansi keputusan,
• Membentuk komite spesialis atau etika untuk mengawasi desain, pengujian, dan penerapan sistem AI di perusahaan,
• Mengembangkan pedoman yang jelas tentang aplikasi AI yang dapat diterima dan batasan campur tangan sistem ini dalam proses bisnis dan keputusan desain,
• Melatih desainer untuk menyadari keterbatasan dan kendala untuk menghindari ketergantungan yang terlalu tidak kritis terhadap indikasinya.

Ringkasan

Singkatnya, kecerdasan buatan tidak diragukan lagi membuka prospek menarik untuk mengoptimalkan dan mempercepat desain dan implementasi produk baru. Namun, integrasinya dengan sistem dan praktik lama bukannya tanpa tantangan, beberapa di antaranya bersifat mendasar – seperti ketidakpastian dan kurangnya transparansi prediktif.

Untuk memanfaatkan potensi AI secara maksimal, perusahaan harus memperlakukannya dengan sangat hati-hati dan kritis, serta memahami keterbatasan teknologi. Penting juga untuk mengembangkan kerangka kerja etis dan prosedur pengendalian yang meminimalkan risiko yang terkait dengan penerapan algoritma canggih ke dalam proses bisnis nyata. Hanya dengan cara ini AI dapat menjadi pelengkap yang berharga dan aman bagi kreativitas dan intuisi manusia.

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?