Penerapan Artificial Intelligence dalam Dunia Bisnis

31 Mei 2022

Kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) ada di sekitar kita. Anda mungkin pernah menggunakannya dalam perjalanan sehari-hari, menelusuri web, atau memeriksa feed media sosial terbaru Anda.

Disadari atau tidak, AI memiliki efek besar pada kehidupan Anda, serta bisnis Anda. Bagaimana pengaruhnya terhadap bisnis setiap hari?

  • Kecerdasan buatan memiliki berbagai kegunaan dalam bisnis, termasuk merampingkan proses pekerjaan dan menggabungkan data bisnis.
  • AI diharapkan dapat mengeluarkan teknologi digital dari layar dua dimensi dan membawanya ke lingkungan fisik tiga dimensi yang melingkupi seseorang.

Artikel ini akan membahas segala sesuatu tentang AI, untuk memahami bagaimana penggunaan kecerdasan buatan mengubah sektor bisnis.

Penerapan Artificial Intelligence dalam Dunia Bisnis

Banyak orang masih mengasosiasikan AI dengan distopia fiksi ilmiah, tetapi karakterisasi itu memudar seiring berkembangnya AI dan menjadi lebih umum dalam kehidupan kita sehari-hari. Di era ini, kecerdasan buatan sudah ada mulai dari rumah, dan bahkan menjadi bagian dari rumah (Hai Google!).

Sementara penerimaan AI di masyarakat awam adalah fenomena baru, AI bukanlah konsep baru. Bidang modern AI muncul pada tahun 1956, tetapi butuh beberapa dekade kerja untuk membuat kemajuan signifikan dalam mengembangkan sistem AI dan menjadikannya teknologi yang nyata.

Dalam bisnis, kecerdasan buatan memiliki berbagai kegunaan. Faktanya, sebagian besar dari kita berinteraksi dengan AI dalam beberapa bentuk setiap hari. Dari yang biasa hingga yang menakjubkan, kecerdasan buatan telah hadir hampir di setiap proses bisnis di setiap industri. Ketika teknologi AI berkembang dengan pesat, mereka menjadi penting bagi bisnis untuk menjadi unggul dari para kompetitor.

Apa itu AI?

Sebelum memeriksa bagaimana teknologi AI berdampak pada dunia bisnis, penting untuk memahami arti dari istilah tersebut. “Kecerdasan buatan” atau Artificial Intelligence (AI) adalah istilah luas yang mengacu pada semua jenis perangkat lunak komputer yang terlibat dalam aktivitas seperti manusia – termasuk pembelajaran, perencanaan, dan pemecahan masalah. Menyebut aplikasi tertentu sebagai “kecerdasan buatan” sama seperti menyebut mobil sebagai “kendaraan” – secara teknis benar, tetapi tidak mencakup spesifikasi apa pun. Untuk memahami jenis AI apa yang dominan dalam bisnis, kita harus menggali lebih dalam.

1. Machine learning

Machine learning adalah salah satu jenis AI yang paling umum dalam pengembangan untuk tujuan bisnis saat ini. Machine learning terutama digunakan untuk memproses data dalam jumlah besar dengan cepat. Jenis AI ini adalah algoritma yang tampaknya “belajar” dari waktu ke waktu.

Jika Anda “memberi makan” algoritma machine learning lebih banyak data, pemodelannya akan meningkat. Machine learning berguna untuk menempatkan banyak sekali data – semakin ditangkap oleh perangkat yang terhubung dan Internet of Things – ke dalam konteks yang dapat dicerna oleh manusia.

Misalnya, jika Anda mengelola pabrik, mesin Anda kemungkinan terhubung ke jaringan. Perangkat yang terhubung memberikan aliran data yang konstan tentang fungsionalitas, produksi, dan lainnya ke lokasi pusat. Sayangnya, terlalu banyak data yang harus disaring oleh manusia; dan bahkan jika mereka bisa, mereka kemungkinan besar akan kehilangan sebagian besar polanya.

Machine learning dapat dengan cepat menganalisis data yang masuk, mengidentifikasi pola dan anomali. Jika mesin di pabrik manufaktur bekerja dengan kapasitas yang berkurang, algoritma machine learning dapat menangkapnya dan memberitahu pembuat keputusan bahwa sudah waktunya untuk mengirim tim pemeliharaan preventif.

Tetapi machine learning juga merupakan kategori yang relatif luas. Pengembangan jaringan saraf tiruan – jaringan “simpul” kecerdasan buatan yang saling berhubungan – telah memunculkan apa yang dikenal sebagai deep learning.

2. Deep Learning

Deep Learning adalah versi machine learning yang lebih spesifik yang mengandalkan jaringan saraf untuk terlibat dalam apa yang dikenal sebagai penalaran nonlinier. Deep Learning sangat penting untuk melakukan fungsi yang lebih canggih – seperti deteksi penipuan. Hal ini dapat dilakukan dengan menganalisis berbagai faktor sekaligus.

Misalnya, agar mobil self-driving berfungsi, beberapa faktor harus diidentifikasi, dianalisis, dan ditanggapi secara bersamaan. Algoritma deep Learning digunakan untuk membantu mobil self-driving mengkontekstualisasikan informasi yang diambil oleh sensor mereka, seperti jarak objek lain, kecepatan mereka bergerak, dan prediksi di mana mereka akan berada dalam 5-10 detik. Semua informasi ini dihitung sekaligus untuk membantu mobil self-driving membuat keputusan seperti kapan harus berpindah jalur.

Deep Learning menjanjikan banyak potensi dalam bisnis dan kemungkinan akan lebih sering digunakan. Algoritma machine learning yang lebih lama cenderung stabil dalam kemampuannya setelah sejumlah data diambil, tetapi model deep Learning terus meningkatkan kinerjanya saat lebih banyak data diterima. Hal ini membuat model deep Learning jauh lebih terukur dan terperinci; bahkan bisa dibilang model deep learning lebih mandiri.

AI Memicu Pergeseran ke Specialized Skills

Dengan semua penggunaan AI baru ini, muncul pertanyaan menakutkan: apakah mesin akan memaksa manusia kehilangan pekerjaan?. Beberapa ahli dengan keras menyangkal bahwa AI akan mengotomatiskan begitu banyak pekerjaan sehingga jutaan orang mendapati diri mereka menganggur, sementara para ahli lain melihatnya sebagai masalah yang mendesak.

Struktur tenaga kerja berubah, tetapi bukan berarti kecerdasan buatan menggantikan pekerjaan manusia. AI memungkinkan kita untuk benar-benar menciptakan ekonomi berbasis pengetahuan dan memanfaatkannya untuk menciptakan otomatisasi yang lebih baik untuk bentuk kehidupan yang lebih baik. 

Karena AI menjadi bagian yang lebih terintegrasi dari tenaga kerja, tidak mungkin semua pekerjaan manusia akan hilang. Sebaliknya, banyak ahli mulai memprediksi bahwa tenaga kerja akan menjadi lebih terspesialisasi (specialized skills). Peran ini akan membutuhkan jumlah yang lebih tinggi dari yang tidak dapat (belum) disediakan oleh otomatisasi – seperti kreativitas, pemecahan masalah, dan keterampilan kualitatif.

Pada dasarnya, kemungkinan akan selalu ada kebutuhan akan tenaga kerja, tetapi peran mereka dapat berubah seiring dengan kemajuan teknologi. Permintaan akan keterampilan khusus akan berubah, dan banyak dari pekerjaan ini akan membutuhkan seperangkat keterampilan teknis yang lebih maju.

AI Adalah Masa Depan

Masa depan sudah di depan mata, dan kecerdasan buatan pasti akan menjadi bagian darinya. Seiring berkembangnya teknologi ini, dunia akan melihat startup baru, banyak aplikasi bisnis dan penggunaan konsumen, perpindahan pekerjaan tertentu dan penciptaan yang sama sekali baru. Seiring dengan Internet of Things, kecerdasan buatan memiliki potensi untuk mengubah ekonomi secara dramatis, tetapi dampak pastinya masih harus dilihat.

Baca juga: Google AI Platform dan penerapannya dalam Google Cloud

Contoh Penerapan Artificial Intelligence Dalam Dunia Bisnis

Contoh Penerapan Artificial Intelligence Dalam Dunia Bisnis

Artificial intelligence dalam manajemen bisnis

Aplikasi AI dalam manajemen bisnis antara lain:

  • filter spam
  • kategorisasi email pintar
  • Fitur speech to text 
  • asisten pribadi yang cerdas, seperti Siri, Cortana, dan Google Now
  • Auto reply dan dukungan pelanggan online
  • otomatisasi proses
  • penjualan dan perkiraan bisnis
  • pengawasan keamanan
  • Insight otomatis, terutama untuk industri berbasis data (misalnya layanan keuangan atau e-niaga)

Artificial intelligence dalam e-commerce

AI dalam e-commerce dapat terlihat pada:

  • pencarian cerdas dan fitur relevansi
  • personalisasi sebagai layanan
  • rekomendasi produk dan prediksi pembelian
  • deteksi dan pencegahan penipuan untuk transaksi online
  • optimasi harga dinamis

Artificial intelligence dalam pemasaran

Contoh AI dalam pemasaran meliputi:

  • rekomendasi dan kurasi konten
  • personalisasi umpan berita
  • pengenalan pola dan gambar
  • pengenalan bahasa – untuk mencerna data tidak terstruktur dari pelanggan dan prospek penjualan
  • penargetan iklan dan penawaran real-time yang dioptimalkan
  • segmentasi pelanggan
  • semantik sosial dan analisis sentimen
  • desain web otomatis
  • layanan pelanggan prediktif

Penerapan AI Untuk Analisis Geospatial di Terralogiq

Selain dalam bidang dan aspek di atas, AI juga berperan penting untuk melakukan perencanaan geolokasi dan analisis geospatial. Layanan Google Maps dan Geospatial yang ditawarkan oleh Terralogiq membuktikan bahwa peranan AI dapat sangat membantu bisnis. Bagaimana AI yang diterapkan Terralogiq dapat membantu Anda? Simak fiturnya di bawah ini:

Geolocation Planning

Fitur geolocation planning memungkinkan Anda untuk menganalisis data lokasi secara real-time.

  1. Location Planning: Analisis data lokasi memberikan wawasan tentang kebiasaan masyarakat setempat, sehingga perencanaan dapat dilakukan secara proaktif daripada reaktif.
  2. Risk Analysis: Analisis risiko bencana alam atau sebaran penyakit di area tertentu menggunakan data statistik internal atau eksternal, termasuk data pengguna aplikasi Anda.

Geospatial Analysis

Geospatial analysis memungkinkan Anda untuk melakukan analisis dinamika pasar secara nyata. Contoh data bisnis yang relevan:

  • Data Google POI
  • Area Sales
  • Konversi Sales melalui data peta
  • Analisis kompetitif
  • Data demografi
  • Data penggunaan internal
  • Data pemasaran internal

Fitur yang terhubung dengan Google Maps ini membuktikan bahwa AI benar-benar sudah ada di sekeliling kita dan dapat mendatangkan manfaat signifikan jika digunakan dengan strategi yang tepat. Jadikan Terralogiq sebagai bagian dari perjalanan Anda menelusuri kemampuan AI. Hubungi kami disini untuk mengobrol lebih lanjut.

Author Profile

Albi Panatagama

Marketing and Public Relations Terralogiq Premier Partner Google Maps Platform

|

Share this post on

Related Article

Leave a Reply

Name

Email

Comments