Bagaimana AI mendorong lahirnya teknologi baru | AI dalam bisnis #80

Kecerdasan buatan mengubah dunia dengan cara yang menakjubkan, dan ini hanyalah awal dari evolusinya. Jelajahi bagaimana teknologi baru, model bahasa besar, dan pembelajaran mesin mendorong inovasi—mulai dari alat pemrograman hingga sistem canggih untuk menguji dan mendiagnosis masalah teknis. Baca terus untuk mengetahui lebih lanjut.

Bagaimana kecerdasan buatan dapat berkontribusi pada penciptaan teknologi baru?

Kecerdasan buatan bukan hanya sebuah teknologi baru yang menarik tetapi juga merupakan alat yang ampuh untuk menciptakan solusi teknologi yang inovatif. Bagaimana AI dapat berkontribusi dalam hal ini?

1. Menghasilkan ide dan konsep baru. AI membantu menciptakan teknologi dan prototipe perangkat yang benar-benar baru. Kecerdasan buatan dapat menggabungkan fakta dan konsep dengan cara yang tidak konvensional, menemukan solusi yang mungkin luput dari perhatian manusia.
2. Menguji dan meningkatkan prototipe. Berkat simulasi komputer, pengujian fungsionalitas prototipe dapat dilakukan dengan cepat dan murah, tanpa membuang waktu dan uang untuk membuat model fisik. AI juga memungkinkan pemodelan berbagai skenario penggunaan dan mengoptimalkan proyek untuk tujuan tertentu.
3. Mendukung proses produksi. Sistem cerdas dapat menganalisis data produksi secara real-time, mendeteksi kelainan, dan menyarankan modifikasi pada proses, memastikan efisiensi yang lebih tinggi, tingkat kegagalan yang lebih rendah, dan kontrol kualitas yang lebih baik.
4. Meningkatkan manajemen teknologi. AI memfasilitasi pemantauan sistem teknologi, mendiagnosis dan memecahkan masalah tanpa campur tangan manusia. Hal ini menghemat waktu dan sumber daya, dan teknologi baru beroperasi lebih efisien.

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

Pemrograman AI: Kopilot GitHub

Salah satu contoh paling menarik dalam penggunaan AI untuk membantu pemrogram adalah GitHub Copilot (https://github.com/features/copilot). Ini adalah alat yang didasarkan pada model bahasa tingkat lanjut yang “mengkode secara kolaboratif” dengan manusia.

Namun, bagaimana cara kerja GitHub Copilot? Copilot menganalisis kode yang ditulis oleh programmer dan menggunakannya sebagai referensi. Hal ini memungkinkannya untuk menyarankan apa yang harus ditemukan di baris program berikutnya. Ia mampu:

• menyarankan ekspresi dan bahkan seluruh fungsi,
• menghasilkan kode untuk algoritma hanya berdasarkan deskripsi,
• membuat dokumentasi berdasarkan kode itu sendiri,
• menjelaskan kode,
• mengusulkan koreksi,
• terlibat dalam diskusi kompleks dengan programmer,
• dan masih banyak lagi, semuanya dalam lusinan bahasa pemrograman populer.

Sumber: Github (https://github.com/features/copilot)

Yang harus dilakukan pengembang hanyalah mulai menulis cuplikan kode, dan GitHub Copilot akan menyarankan proposal lengkap, berdasarkan analisis jutaan repositori publik dan pemahaman mendalam tentang semantik bahasa pemrograman.

Manfaat utama bagi programmer meliputi:

• mempercepat pekerjaan hingga 55%,
• peningkatan produktivitas dan kepuasan berkat solusi yang cepat dan efektif,
• mengurangi rasa frustrasi saat membuat kode berulang,
• penyelesaian masalah yang lebih cepat.

Teknologi baru cloud: inovasi dari Microsoft

Microsoft telah mengembangkan aplikasi inovatif model bahasa alami untuk mengatasi tantangan umum bagi banyak perusahaan pengguna cloud – masalah yang terkait dengan pengelolaan infrastruktur yang kompleks dan respons yang cepat terhadap kegagalan.

Bagaimana hal ini dicapai? Pakar Microsoft memanfaatkan kemampuan model bahasa untuk menganalisis deskripsi dan log insiden. Berdasarkan hal ini, model dapat menyarankan penyebab masalah yang paling mungkin terjadi dan solusi optimal.

Yang terpenting, semakin banyak data yang dimasukkan ke dalam kecerdasan buatan, semakin akurat kecerdasan buatan tersebut dalam mendeteksi dan mengklasifikasikan kesalahan baru, sehingga menghasilkan waktu respons yang lebih cepat dan mengurangi kerugian akibat gangguan cloud.

Penggunaan AI dalam manajemen insiden cloud otomatis memberikan peluang untuk:

• diagnosis penyebab kegagalan yang lebih cepat – AI menganalisis data lebih cepat daripada manusia,
• perbaikan otomatis – solusi yang dihasilkan oleh kecerdasan buatan menghilangkan kebutuhan akan campur tangan manusia
• lebih sedikit waktu henti dan kelangsungan operasional yang lebih baik – respons yang lebih cepat mengurangi kerugian bagi perusahaan yang menggunakan teknologi cloud baru.

Ini hanyalah permulaan penggunaan AI dalam teknologi komputasi awan baru. Mungkin dalam waktu dekat, sebagian besar proses administratif dan dukungan teknis akan diotomatisasi.

Siemens: menguji perangkat lunak dengan AI

Spesialis Siemens telah memanfaatkan kemampuan pembelajaran mesin untuk mengotomatisasi aspek pengembangan perangkat lunak – pengujian yang sangat memakan waktu.

Mereka mengembangkan sistem teknologi baru yang, berdasarkan data dari pengujian sebelumnya dan versi kode, dapat memprediksi hasil pengujian baru dengan akurasi 78%.

Apa manfaatnya dalam praktik? Aspek yang paling penting adalah umpan balik yang lebih cepat bagi pengembang. Pengembang menerima saran awal mengenai hasil pengujian hampir secara instan, tanpa menunggu penyelesaian pengujian yang sebenarnya, yang dalam proyek besar dapat memakan waktu berjam-jam atau berhari-hari.

Hal ini memungkinkan identifikasi dan penghapusan kesalahan lebih cepat, tanpa membuang waktu untuk mengalihkan konteks dan mengingat detail kode yang ditulis sebelumnya.

Aspek penting kedua adalah optimalisasi urutan pengujian. Prediksi mengenai hasilnya memungkinkan penentuan urutan optimal untuk menjalankan pengujian individual guna menemukan potensi kesalahan secepat mungkin.

Hal ini menghemat sumber daya komputasi yang diperlukan untuk melakukan serangkaian pengujian lengkap. Dalam penelitian, bahkan terjadi pengurangan 10% dalam total waktu pengujian.

Ringkasan: teknologi AI baru

Kecerdasan buatan mendorong kemajuan teknologi dalam banyak hal. Ini terutama:

• menghasilkan ide-ide baru dan konsep perangkat dengan menggabungkan fakta dengan cara yang tidak konvensional,
• memfasilitasi pembuatan prototipe yang cepat dan hemat biaya, serta mempercepat proses pengujian solusi,
• mengoptimalkan proses desain dan produksi,
• mengotomatiskan pemantauan dan pemeliharaan sistem,
• mempercepat pekerjaan programmer,
• membantu dalam mendiagnosis masalah teknis, dan
• mengotomatiskan pengujian perangkat lunak.

Mungkin dalam waktu dekat, sebagian besar penemuan inovatif akan muncul dengan dukungan kecerdasan buatan. Oleh karena itu, ada baiknya untuk selalu mengikuti perubahan menarik ini dan terus belajar memanfaatkan teknologi baru dalam pekerjaan Anda.

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
65. Apa yang dilakukan pakar kecerdasan buatan?
66. Tantangan apa saja yang ditimbulkan oleh proyek AI?
67. 8 alat AI teratas untuk bisnis pada tahun 2024
68. AI dalam CRM. Apa perubahan AI pada alat CRM?
69. Undang-undang UE AI. Bagaimana Eropa mengatur penggunaan kecerdasan buatan
70. Sora. Bagaimana video realistis dari OpenAI akan mengubah bisnis?
71. 7 pembuat situs web AI teratas
72. Alat tanpa kode dan inovasi AI
73. Seberapa besar penggunaan AI meningkatkan produktivitas tim Anda?
74. Bagaimana cara menggunakan ChatGTP untuk riset pasar?
75. Bagaimana cara memperluas jangkauan kampanye pemasaran AI Anda?
76. "Kita semua adalah pengembang". Bagaimana pengembang warga dapat membantu perusahaan Anda?
77. AI dalam transportasi dan logistik
78. Masalah bisnis apa yang dapat diperbaiki oleh AI?
79. Kecerdasan buatan di media
80. AI di bidang perbankan dan keuangan. Stripe, Monzo, dan Grab
81. AI di industri perjalanan
82. Bagaimana AI mendorong lahirnya teknologi baru