Tips Kecerdasan Buatan Untuk Kebutuhan Bisnismu!

Kamu sudah tidak asing lagi dengan ChatGPT bukan? Banyak yang bisa kamu lakukan dengan bantuan ChatGPT. ChatGPT adalah salah satu produk kecerdasan buatan atau biasa disebut AI. Kecerdasan Buatan adalah bidang ilmu komputer yang berfokus pada pembuatan mesin yang dapat melakukan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia, seperti pembelajaran, pemecahan masalah, penalaran, dan pengambilan keputusan.

Lalu, apa saja contoh kecerdasan buatan? Bagaimana jika dihubungkan dengan dunia bisnis? Nah daripada kamu bingung, di artikel berikut ini akan membahas manfaat kecerdasan buatan di era sekarnag ini, contoh kecerdasan buatan, hingga tips kecerdasan buatan untuk sebagai pendukung bisnismu. Langsung simak ya!

Manfaat Kecerdasan Buatan Sekarang Ini

Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence atau AI) telah membawa transformasi luar biasa dalam berbagai aspek kehidupan manusia.

AI adalah suatu entitas komputasi yang mampu memproses dan melakukan tugas-tugas mirip manusia dengan presisi dan kecepatan yang luar biasa.

Keberadaan AI telah memberikan dampak positif yang signifikan pada berbagai industri dan aktivitas manusia, dan berikut ini adalah beberapa manfaat utama yang ditawarkan oleh AI:

Pengurangan Kesalahan Manusia

Salah satu manfaat utama yang dihadirkan oleh Kecerdasan Buatan adalah kemampuannya untuk secara signifikan mengurangi kesalahan serta meningkatkan akurasi dan presisi dalam berbagai konteks.

Keputusan yang diambil oleh sistem AI didasarkan pada analisis informasi yang dikumpulkan sebelumnya, diproses melalui serangkaian algoritma khusus.

Ketika diimplementasikan dengan benar, AI dapat meminimalkan atau bahkan menghilangkan kesalahan manusia yang sering kali dapat terjadi.

Contohnya, dalam dunia layanan kesehatan, kamu dapat melihat dampak positif Kecerdasan Buatan. Penggunaan sistem bedah robotik memungkinkan prosedur medis yang kompleks untuk dilakukan dengan tingkat presisi dan akurasi yang tinggi.

Robot ini mampu mengeksekusi gerakan dan tindakan yang sangat tepat, mengurangi risiko kesalahan manusia selama operasi bedah. Hasilnya adalah peningkatan keselamatan pasien dan hasil yang lebih baik dalam perawatan kesehatan.

Tanpa Resiko

Salah satu manfaat besar dari Kecerdasan Buatan adalah kemampuannya untuk membantu manusia mengatasi berbagai risiko dengan cara yang lebih aman dan efisien.

Robot AI menjadi mitra yang sangat berharga dalam menjalankan tugas-tugas berbahaya yang mungkin terlalu berisiko bagi manusia.

Tugas-tugas ini mencakup sejumlah konteks, mulai dari menjinakkan bom hingga menjelajahi luar angkasa dan menyelam ke bagian terdalam lautan yang misterius.

Dalam banyak situasi, robot AI memiliki karakteristik yang membuat mereka ideal untuk mengatasi risiko ini.

Mereka sering kali terbuat dari bahan tahan, seperti logam, yang memungkinkan mereka untuk bertahan di atmosfer yang keras dan tidak bersahabat. Keberadaan manusia mungkin terlalu rentan dalam lingkungan semacam itu.

Selain itu, robot AI mampu melaksanakan tugas dengan tingkat akurasi yang sangat tinggi. Mereka tidak terpengaruh oleh faktor emosional dan kelelahan yang dapat mempengaruhi kinerja manusia.

Dengan demikian, mereka dapat memberikan pekerjaan yang akurat dan bertanggung jawab di berbagai bidang. Sebagai contoh, dalam lingkungan manufaktur, jalur produksi yang sepenuhnya otomatis dikelola oleh robot AI.

Mereka menjalankan semua tugas dengan presisi dan konsistensi yang tinggi, menghilangkan risiko kesalahan manusia yang dapat mengakibatkan kerugian finansial dan cedera di lingkungan berbahaya.

Tentunya hal ini akan menciptakan lingkungan kerja yang lebih aman dan efisien, yang pada akhirnya berkontribusi pada produktivitas yang lebih baik dan biaya yang lebih rendah.

Kinerja Tanpa Batas dengan Ketersediaan 24×7

Salah satu fitur menonjol dari Kecerdasan Buatan adalah kemampuannya untuk bekerja tanpa henti dan tanpa kebutuhan akan istirahat seperti manusia.

AI dapat berpikir dengan cepat dan mengeksekusi banyak tugas secara bersamaan dengan hasil yang akurat. Hal ini membuka pintu bagi berbagai aplikasi, salah satunya adalah penggunaan chatbots dalam layanan pelanggan online.

Chatbots yang didukung oleh AI memungkinkan perusahaan untuk menyediakan bantuan instan kepada pelanggan kapan saja, 24 jam sehari, 7 hari seminggu.

Mereka dirancang untuk berkomunikasi dengan manusia melalui pemrosesan bahasa alami, yang berarti mereka dapat memahami dan merespons pertanyaan pelanggan dengan cara yang serupa dengan interaksi manusia.

Keuntungan utama dari layanan pelanggan yang didukung oleh chatbots adalah ketersediaan 24/7. Pelanggan tidak perlu menunggu jam kantor atau waktu operasional tertentu untuk mendapatkan bantuan.

Mereka dapat mengajukan pertanyaan atau meminta bantuan kapan saja sesuai dengan kebutuhan mereka. Hal ini meningkatkan kepuasan pelanggan dan memberikan pengalaman yang lebih lancar.

Selain itu, chatbots juga mampu menjalankan penyelesaian masalah yang umum dan rutin dengan cepat dan efisien. Mereka dapat merutekan pertanyaan pelanggan ke solusi yang tepat atau memberikan informasi yang diperlukan dengan akurat.

Hal ini mengurangi waktu tunggu pelanggan dan memastikan bahwa layanan pelanggan berjalan tanpa hambatan, sepanjang waktu.

Revolusi Layanan dengan Asisten Digital

Asisten digital, seperti chatbot dan voicebot, telah mengubah cara perusahaan berinteraksi dengan pengguna dan memberikan layanan.

Perusahaan terkemuka telah mengadopsi teknologi ini untuk memberikan layanan yang responsif dan efisien, tanpa kebutuhan untuk personel manusia.

Keunggulan utama asisten digital adalah kemampuan mereka untuk memberikan konten yang diminta pengguna dengan cepat dan efektif. Salah satu hal yang menarik adalah bahwa asisten digital semakin canggih, hingga sulit untuk membedakan apakah pengguna sedang berbicara dengan manusia atau chatbot.

Mereka telah dilengkapi dengan teknologi pemrosesan bahasa alami yang mampu memahami pertanyaan dan permintaan pengguna dengan baik. Hal ini memungkinkan mereka untuk memberikan jawaban yang relevan dan berguna.

Ketika perusahaan menggunakan chatbot atau voicebot dalam layanan pelanggan. Pelanggan dapat mengajukan pertanyaan atau permintaan mereka, dan asisten digital akan merespons dengan cepat dan akurat.

Mereka dapat memberikan informasi, menyelesaikan masalah umum, atau mengarahkan pelanggan ke sumber daya yang tepat. Keunggulan utama dari penggunaan asisten digital adalah efisiensi.

Mereka dapat memberikan layanan dengan cepat dan tanpa perlu istirahat, sehingga perusahaan dapat menghemat waktu dan sumber daya. Selain itu, asisten digital dapat berinteraksi dengan banyak pengguna secara bersamaan, meningkatkan kapasitas layanan perusahaan.

Mendorong Inovasi

Kecerdasan Buatan (AI) telah menjadi mesin inovasi di hampir semua bidang. Berbagai aplikasi AI telah mengubah cara berinteraksi dengan teknologi, layanan, dan informasi.

Dalam konteks medis, AI telah membuka pintu untuk inovasi yang mengubah paradigma dalam diagnosis dan perawatan penyakit. Salah satu contoh konkret adalah penggunaan AI dalam deteksi dini kanker payudara.

Teknologi AI dapat menganalisis gambar medis seperti mammogram dengan tingkat akurasi yang sangat tinggi. Hal ini memungkinkan dokter untuk mengidentifikasi tanda-tanda kanker payudara pada tahap awal, ketika pengobatan memiliki tingkat keberhasilan yang lebih tinggi. Hal ini berarti potensi untuk menyelamatkan nyawa dan meningkatkan hasil kesehatan pasien.

Selain itu, AI telah menciptakan terobosan dalam transportasi dengan pengembangan mobil self-driving. Mobil self-driving menggunakan teknologi AI yang canggih, termasuk kamera, sensor, dan algoritma untuk mengemudi secara otomatis.

Mereka mampu navigasi jalan dan lalu lintas tanpa campur tangan manusia. Inovasi ini membawa potensi peningkatan keselamatan jalan raya, pengurangan kemacetan lalu lintas, dan peningkatan aksesibilitas bagi penyandang disabilitas atau mobilitas terbatas.

Perkembangan mobil self-driving telah menjadi contoh nyata bagaimana AI mengubah industri transportasi. Perusahaan seperti Tesla, Google, dan Uber telah berinvestasi dalam teknologi ini dengan harapan bahwa ini akan merevolusi cara kamu bepergian.

Ketepatan dan Objektivitas dalam Pengambilan Keputusan oleh AI

Salah satu aspek terpenting dari Kecerdasan Buatan adalah kemampuannya untuk beroperasi secara praktis dan rasional tanpa terpengaruh oleh emosi atau bias pribadi.

Kemampuan ini adalah fitur penting yang membuat pengambilan keputusan oleh AI menjadi lebih akurat dan objektif dibandingkan dengan manusia.

Pengambilan keputusan oleh manusia seringkali dipengaruhi oleh emosi, preferensi pribadi, dan bias yang tidak disadari. Hal ini dapat mengarah pada keputusan yang kurang objektif dan dapat menghasilkan kesalahan yang berpotensi merugikan. Di sinilah peran AI menjadi sangat penting.

Sebagai contoh, sistem rekrutmen AI telah muncul sebagai solusi yang efektif untuk menghilangkan bias dalam proses perekrutan.

AI menilai pelamar berdasarkan keterampilan, pengalaman, dan kualifikasi yang relevan, bukan berdasarkan demografi atau karakteristik pribadi.

Hal ini menjadikan proses rekrutmen lebih adil dan objektif, mengurangi risiko bias dan diskriminasi yang mungkin muncul ketika manusia membuat keputusan rekrutmen.

Keunggulan utama dari penggunaan AI dalam pengambilan keputusan adalah kesalahan manusia yang dapat dihindari, karena AI tidak terpengaruh oleh emosi atau bias pribadi, keputusan yang diambil oleh AI dapat diandalkan dan konsisten.

Hal ini sangat penting dalam berbagai bidang, termasuk perbankan, hukum, dan kedokteran, di mana keputusan yang akurat dan obyektif dapat memiliki dampak besar pada individu dan masyarakat.

Meningkatkan Efisiensi dan Kreativitas melalui Otomatisasi

Salah satu keunggulan utama Kecerdasan Buatan (AI) adalah kemampuannya untuk mengotomatisasi tugas-tugas berulang dengan efisiensi tinggi.

Kemampuan ini membawa manfaat signifikan dalam berbagai sektor, tidak hanya dalam hal meningkatkan produktivitas, tetapi juga dalam memungkinkan manusia untuk fokus pada tugas yang lebih kreatif dan bermakna.

Otomatisasi tugas berulang telah menjadi pilar penting dalam industri manufaktur. Contohnya adalah penggunaan robot dalam jalur perakitan manufaktur.

Robot dilengkapi dengan teknologi AI yang memungkinkan mereka untuk mengeksekusi tugas-tugas berulang dengan akurasi tinggi dan kecepatan yang konsisten.

Misalnya, robot dapat melakukan pengelasan dan pengemasan produk dengan tingkat akurasi yang sulit untuk dicapai oleh manusia.

Adanya otomatisasi ini memungkinkan perusahaan manufaktur dapat mencapai berbagai manfaat. Pertama, mereka dapat meningkatkan efisiensi produksi, mengurangi waktu siklus, dan menghasilkan produk dengan kualitas yang lebih konsisten.

Kedua, otomatisasi membantu mengurangi risiko kesalahan manusia, yang dapat mengakibatkan cacat produk atau bahkan kecelakaan kerja.

Ketiga, pekerja manusia dapat dialokasikan untuk tugas-tugas yang memerlukan kreativitas, pemecahan masalah, dan pengambilan keputusan, yang merupakan tugas-tugas yang sulit digantikan oleh mesin.

Keuntungan lain dari otomatisasi tugas berulang adalah meningkatkan keamanan kerja. Pekerja manusia dapat menghindari lingkungan yang berbahaya atau tugas-tugas yang memerlukan penanganan bahan berbahaya.

Robot AI, yang tidak rentan terhadap bahaya atau kelelahan, dapat mengambil alih tugas-tugas berisiko tinggi tersebut. Otomatisasi juga telah mengubah lanskap dalam banyak industri, termasuk layanan pelanggan, logistik, dan keuangan.

Berbagai tugas administratif dan rutin telah diotomatisasi menggunakan chatbot, algoritma pemrosesan bahasa alami, dan teknologi AI lainnya.

Hal ini memungkinkan perusahaan untuk meningkatkan efisiensi, merespons permintaan pelanggan dengan lebih cepat, dan membebaskan sumber daya manusia untuk berfokus pada interaksi pelanggan yang lebih kompleks dan penting.

Aplikasi Harian

Kecerdasan Buatan (AI) telah mengambil peran sentral dalam kehidupan sehari-hari melalui berbagai aplikasi dan layanan yang memanfaatkannya.

AI telah mengubah cara manusia berinteraksi dengan teknologi dan informasi sehari-hari, membawa kenyamanan dan efisiensi yang signifikan.

Salah satu contoh yang paling nyata adalah keberadaan asisten suara seperti Siri, Alexa, dan Google Assistant. Dengan perangkat-perangkat ini, manusia dapat berbicara secara langsung dengan perangkat elektronik dan memberikan perintah, seperti memutar musik, mengatur alarm, atau menjawab pertanyaan.

Asisten suara ini beroperasi dengan menggunakan teknologi pemrosesan bahasa alami yang memungkinkan mereka untuk memahami perintah manusia. Mereka juga terus berkembang dalam kemampuan mereka untuk memahami konteks dan memberikan respons yang lebih relevan.

Aplikasi navigasi seperti Google Maps juga sangat bergantung pada AI. Sebelum era teknologi, jika kamu membutuhkan petunjuk arah atau peta, kamu mungkin harus bertanya kepada seseorang atau membawa peta fisik.

Namun, sekarang kamu dapat dengan mudah memasukkan tujuan kamu dan meminta Google Maps memberikan rute terbaik untuk mencapainya.

AI digunakan untuk menganalisis data lalu lintas secara real-time, menghitung rute tercepat, dan memberikan petunjuk suara selama perjalanan.

Selain itu, aplikasi AI telah mengubah cara manusia meramalkan cuaca. Dengan algoritma pemodelan dan pemrosesan data yang canggih, aplikasi cuaca menggunakan AI untuk memprediksi kondisi cuaca dengan tingkat akurasi yang semakin baik.

Hal ini memungkinkan kamu untuk merencanakan aktivitas luar ruangan atau perjalanan dengan lebih baik, menghindari cuaca buruk, atau mempersiapkan diri ketika cuaca ekstrem diharapkan.

AI dalam Situasi Berisiko

Salah satu manfaat utama yang menonjol dari Kecerdasan Buatan (AI) adalah kemampuannya untuk beroperasi dalam situasi berisiko tinggi di mana manusia mungkin terlalu terpapar risiko.

Dalam banyak konteks, terdapat tugas-tugas yang melibatkan situasi ekstrim dan berbahaya yang dapat sangat membahayakan nyawa manusia. AI telah membuktikan diri sebagai solusi yang efektif dalam menangani tantangan-tantangan ini.

Contoh konkret dari penerapan AI dalam situasi berisiko adalah dalam penanganan bencana nuklir, seperti yang terjadi di Chernobyl. Di masa lalu, ketika terjadi bencana nuklir atau situasi berbahaya serupa, manusia yang mendekati zona berbahaya tersebut berisiko terkena paparan radiasi yang tinggi, yang dapat berdampak serius pada kesehatan dan bahkan nyawa mereka.

Namun, dengan kemajuan dalam pengembangan robot AI, risiko tersebut dapat dikurangi secara signifikan. Robot AI yang dirancang khusus dapat digunakan untuk memasuki zona berbahaya dan mengendalikan situasi tanpa mengorbankan nyawa manusia.

Mereka dilengkapi dengan berbagai sensor dan peralatan yang memungkinkan mereka untuk mengambil sampel, memonitor tingkat radiasi, dan mengambil tindakan yang diperlukan.

Robot AI ini dapat dioperasikan dari jarak jauh oleh tim penanganan bencana atau ahli yang berada dalam lingkungan yang aman. Mereka dapat mengendalikan robot tersebut dengan presisi untuk menjalankan tugas-tugas seperti pengukuran radiasi, pemadaman kebakaran, atau pemulihan dalam situasi bencana.

Hal ini mengurangi risiko eksposur radiasi bagi manusia dan memastikan tindakan yang tepat dilakukan dalam situasi yang sangat berisiko. Selain itu, penggunaan robot AI dalam situasi berisiko seperti ini juga memberikan keuntungan tambahan dalam hal kecepatan dan akurasi.

Robot AI dapat merespons dengan cepat dan tanpa gangguan emosi, sehingga dapat mengambil tindakan yang diperlukan dengan lebih efisien.

Mereka juga dapat menyimpan data dan informasi yang diperlukan untuk analisis lebih lanjut. Dalam situasi berisiko tinggi, seperti penanganan bencana nuklir atau bencana alam lainnya, AI telah membuktikan diri sebagai tool yang sangat berharga dalam menjaga keselamatan dan kesejahteraan manusia. 

Pengambilan Keputusan Lebih Cepat

Salah satu aspek yang sangat berharga dari Kecerdasan Buatan (AI) adalah kemampuannya untuk memberikan wawasan dalam waktu nyata dan menganalisis data secara real-time.

Hal ini membuka peluang besar untuk pengambilan keputusan yang lebih cepat dan akurat, yang memiliki dampak signifikan dalam berbagai konteks, terutama di dunia bisnis dan keuangan.

Dalam lingkup bisnis dan keuangan, setiap keputusan yang diambil memiliki implikasi keuangan yang besar. Keputusan yang kurang tepat dapat mengakibatkan kerugian finansial yang signifikan.

Oleh karena itu, kemampuan untuk mengakses dan menganalisis data dengan cepat dan akurat sangat penting.

Contoh konkret dari penerapan AI dalam hal pengambilan keputusan yang lebih cepat adalah di dunia perdagangan keuangan. Di pasar keuangan yang sangat dinamis, perubahan harga saham, obligasi, dan komoditas dapat terjadi dalam hitungan detik.

Pemahaman mendalam tentang tren pasar, berita terkini, dan faktor eksternal lainnya sangat diperlukan untuk membuat keputusan investasi yang bijak.

Dalam hal ini, analisis prediktif yang didukung oleh AI menjadi tool yang sangat berharga. AI dapat secara otomatis memantau data pasar global dan informasi terkini, serta menerapkan algoritma yang rumit untuk mengidentifikasi peluang investasi dan risiko.

Kemampuan AI untuk melakukan semua ini dalam waktu nyata membuat pengambilan keputusan investasi lebih cepat dan akurat.

Para pedagang dan investor dapat mengandalkan AI untuk memberikan wawasan tentang saham atau aset mana yang harus dibeli atau dijual. Analisis AI dapat mencakup evaluasi risiko, proyeksi kinerja masa depan, serta rekomendasi investasi yang didasarkan pada data dan fakta konkret.

Keuntungan dari pengambilan keputusan yang lebih cepat adalah kemampuan untuk merespons dengan cepat terhadap perubahan pasar yang cepat.

Hal ini dapat membantu mengoptimalkan portofolio investasi dan mengurangi risiko kerugian. Selain itu, penggunaan AI dapat membantu mengidentifikasi peluang yang mungkin terlewatkan oleh manusia dalam analisis konvensional.

Kecepatan dalam pengambilan keputusan juga sangat penting dalam bisnis lainnya, termasuk manufaktur, rantai pasokan, dan pemasaran. AI dapat membantu dalam merespons perubahan permintaan konsumen, mengelola stok inventaris, dan mengoptimalkan operasi bisnis.

Pengambilan keputusan yang lebih cepat dan akurat, yang didukung oleh AI, bukan hanya tentang menghasilkan keuntungan finansial, tetapi juga tentang mempertahankan daya saing dan kesuksesan dalam dunia bisnis yang berubah dengan cepat.

Identifikasi Pola

Identifikasi pola adalah salah satu aspek terkemuka dalam kecerdasan buatan yang memberikan dampak besar di berbagai industri. Keunggulan utama AI adalah kemampuannya untuk menganalisis data dengan tingkat detail yang tinggi dan kecepatan yang luar biasa.

AI mampu mengenali pola, baik itu dalam bentuk data teks, gambar, atau suara, dan dapat mendeteksi anomali atau pola yang tidak biasa. Dalam dunia bisnis, AI dapat memberikan wawasan mendalam tentang perilaku pelanggan, tren pasar, dan faktor-faktor penting lainnya. 

Sebagai contoh, dalam deteksi penipuan, AI dapat mengidentifikasi pola transaksi yang mencurigakan dan memberikan peringatan dini, melindungi perusahaan dari kerugian finansial.

Selain itu, identifikasi pola dapat digunakan untuk mengoptimalkan operasi bisnis, meningkatkan efisiensi dalam manufaktur, mengelola rantai pasokan, dan memahami perilaku pasar untuk meramalkan tren masa depan.

Aplikasi Medis

Kecerdasan Buatan telah membuka pintu bagi terobosan besar dalam dunia kedokteran. AI digunakan dalam berbagai aspek, mulai dari diagnosis hingga penelitian dan pengembangan obat.

Dalam proses diagnosis, AI mendukung dokter dengan analisis data pasien yang canggih, yang dapat mengenali pola-pola dan anomali yang mungkin sulit dideteksi oleh mata manusia.

Sebagai contoh, penggunaan AI dalam pencitraan medis, seperti CT scan otomatis, telah mengubah cara diagnosis dilakukan. Dengan bantuan AI, masalah kesehatan dapat diidentifikasi lebih cepat dan dengan tingkat akurasi yang tinggi.

Hal ini memungkinkan dokter untuk merencanakan perawatan yang lebih efisien dan tepat sasaran, menghasilkan hasil kesehatan yang lebih baik bagi pasien. Selain itu, AI juga berperan dalam penelitian medis dengan menganalisis data besar dan kompleks untuk mengidentifikasi tren dan pola yang dapat membantu dalam pengembangan obat baru dan pemahaman yang lebih baik tentang penyakit. 

Baca Juga : ChatGPT adalah Robot AI Cerdas Membantu Menambah Wawasan

Contoh Kecerdasan Buatan

Di bawah ini adalah 12 cara yang paling umum di mana AI digunakan di berbagai sektor industri perusahaan saat ini. Inisiatif ini bertujuan untuk memanfaatkan potensi kecerdasan buatan dalam meningkatkan pelayanan pelanggan, mengurangi biaya operasional, serta meningkatkan efisiensi proses bisnis.

Pengoptimalan harga cloud

Banyak organisasi saat ini bergantung pada kecerdasan buatan untuk mengatasi tantangan dalam hal mengelola biaya cloud. Contohnya, Airbnb dan Dropbox telah sukses mengimplementasikan AI dalam upaya mengoptimalkan biaya cloud mereka. Airbnb memanfaatkan teknologi AI untuk mengelola kapasitas dan membuat tool analisis biaya khusus. Mereka juga mengoptimalkan kapasitas penyimpanan dan komputasi dengan bantuan AI.

Sebagai contoh lain, Dropbox berhasil menghemat hampir $75 juta dengan menggunakan AI untuk mengoptimalkan biaya cloud dan pengeluaran operasional mereka. Tools AI membantu perusahaan-perusahaan ini dengan mengidentifikasi pola penggunaan cloud, memperbaiki prediksi biaya, mengidentifikasi anomali dalam penggunaan cloud, serta mengungkapkan sumber daya yang lebih hemat biaya..

Asisten suara, chatbot, dan AI percakapan

Tools AI percakapan, seperti chatbot dan asisten suara, semakin menjadi bagian penting dalam berbagai industri. Mereka membuat teknologi lebih mudah diakses oleh pengguna, memberikan dukungan pelanggan yang efisien, dan mengurangi beban staf dukungan TI.

Sebagai contoh, Estée Lauder merilis asisten tata rias berbasis suara yang dirancang khusus untuk membantu orang tunanetra dalam merias wajah mereka.

Di sisi lain, perusahaan seperti Pentagon Credit Union (PenFed) memanfaatkan chatbot dan AI percakapan untuk memberikan respon cepat terhadap pertanyaan umum pelanggan, mengurangi tekanan pada staf layanan pelanggan mereka.

Dengan demikian, teknologi AI percakapan ini semakin menjadi solusi yang efisien untuk berinteraksi dengan pelanggan.

Pengoptimalan Waktu Aktif/Keandalan  

Penting bagi perusahaan yang bergantung pada layanan web atau e-commerce untuk menjaga website mereka tetap aktif dan andal.

Kecerdasan Buatan membantu perusahaan mencapai hal ini dengan melakukan pemindaian berkelanjutan pada sistem, jaringan, dan proses bisnis untuk mengidentifikasi inefisiensi, potensi gangguan, dan bahkan ancaman yang mungkin tidak terdeteksi oleh manusia.

Banyak perusahaan besar, seperti Netflix, Uber, Facebook, Salesforce, dan Airbnb, telah mengadopsi teknologi AI untuk memantau, merawat, dan menjaga ketersediaan layanan mereka bagi pelanggan.

Dalam kasus perusahaan yang menyediakan layanan digital sepanjang waktu, AI berperan dalam mengidentifikasi masalah sebelum terjadi, mengurangi insiden kesalahan, serangan peretasan, dan bahkan kesalahan manusia.

Pemeliharaan Prediktif

Perusahaan seperti GE dan Rolls-Royce telah mengadopsi pemeliharaan prediktif dengan memanfaatkan AI untuk menganalisis data langsung dari mesin pesawat.

Tujuan utamanya adalah mengidentifikasi potensi masalah yang memerlukan perawatan, sekaligus memastikan keselamatan pesawat secara menyeluruh. Rolls-Royce juga menggunakan AI dalam pemeliharaan prediktif untuk meningkatkan efisiensi mesin jet mereka, mengurangi emisi karbon, dan menyederhanakan jadwal pemeliharaan dengan analisis prediktif.

Di bidang lain, Otoritas Air dan Saluran Pembuangan Distrik Columbia memanfaatkan pemeliharaan prediktif untuk mendeteksi potensi kerusakan pada sistem saluran air mereka dan memantau kinerja sistem pengumpulan.

Bahkan, DC Water memiliki tool AI bernama Pipe Sleuth yang mampu meninjau rekaman CCTV pipa saluran pembuangan secara real-time untuk mengevaluasi kebutuhan pemeliharaan.

Dengan pemeliharaan prediktif yang didukung AI, perusahaan dapat menghindari kerusakan yang tidak diinginkan dan menjaga kelancaran operasional.

Operasi Layanan Pelanggan

AI telah menjadi pilar penting dalam operasi layanan pelanggan, membantu perusahaan memberikan dukungan yang diperlukan kepada pelanggan sambil mengurangi beban perwakilan layanan dan pusat panggilan.

Pandemi COVID-19 telah menghadirkan tantangan baru bagi bisnis, seperti yang dialami oleh Grup Lufthansa, yang melihat pusat layanan telepon mereka dilanda lonjakan panggilan dari pelanggan yang mencoba mengatasi pembatalan dan perubahan jadwal penerbangan. Hal ini memicu percepatan transformasi digital dalam operasi layanan pelanggan.

Selain itu, meningkatnya ekspektasi konsumen akan layanan yang responsif dan konsisten juga mendorong penggunaan AI dalam layanan pelanggan. Generasi milenial, misalnya, mengharapkan layanan pelanggan yang real-time, sementara pelanggan secara umum menginginkan pengalaman lintas saluran yang konsisten.

Contoh seperti Unilever yang memanfaatkan API GPT untuk mengelola email yang masuk ke layanan pelanggan, memisahkan spam dari pesan yang sah, dan meningkatkan efisiensi operasional agen layanan pelanggan adalah bukti konkrit dari bagaimana AI dapat mendukung operasi layanan pelanggan.

Personalisasi

Ketika kamu menggunakan aplikasi media sosial atau layanan streaming favorit, pengalaman kamu disesuaikan sepenuhnya dengan preferensi dan kebiasaan kamu, bahkan hingga iklan yang ditampilkan.

AI berperan penting dalam menghadirkan produk dan konten yang ditargetkan kepada audiens, memastikan bahwa setiap aplikasi atau layanan yang kamu gunakan mengikuti preferensi pribadi kamu.

Spotify akan memperkenalkan kamu kepada artis baru, Amazon akan mengingatkan kamu untuk membeli produk yang sering kamu beli dan menawarkan produk serupa yang mungkin menarik bagi kamu, sementara YouTube akan menyajikan konten yang sesuai dengan minat kamu.

Personalisasi AI memanfaatkan berbagai teknik, termasuk analisis data, pembelajaran mendalam, pemrosesan bahasa alami, dan pembelajaran mesin, untuk menciptakan pengalaman yang sangat disesuaikan dengan masing-masing pengguna dan pelanggan.

Perusahaan seperti Nordstrom menggunakan AI dalam platform analitis Nordstrom (NAP) untuk mendapatkan wawasan mendalam mengenai perilaku pelanggan dan memberikan prediksi yang mendukung pengalaman pelanggan yang lebih personal.

Selain itu, AI digunakan untuk mengelola inventaris, memfasilitasi proses pemenuhan pesanan, dan mengarahkan pesanan ke toko terdekat, membuktikan bahwa personalisasi AI tidak hanya meningkatkan kepuasan pelanggan, tetapi juga efisiensi operasional perusahaan.

Manajemen Operasi TI (AIOps)

Tools manajemen operasi TI AI, atau yang lebih dikenal sebagai AIOps, semakin mendapatkan perhatian. Perusahaan menggunakan platform AIOps untuk berbagai keperluan, seperti peringatan cerdas, analisis akar masalah, deteksi anomali dan ancaman, remediasi otomatis insiden, dan optimalisasi kapasitas.

Sebagai contoh, Delta Airlines telah menerapkan AIOps dalam menciptakan “lingkungan simulasi digital skala penuh untuk operasi globalnya.” Ini adalah terobosan yang signifikan dalam industri penerbangan komersial karena membantu menjaga keandalan operasi, terutama dalam situasi cuaca buruk.

Platform ini menganalisis data operasional untuk menghasilkan hasil simulasi yang membantu staf Delta membuat keputusan penting sebelum, selama, dan setelah gangguan besar. Dengan demikian, AIOps memberikan solusi yang cerdas dan efektif dalam mengelola operasi TI perusahaan.

Otomatisasi Proses

AI telah membuktikan diri sebagai tools efektif dalam mengotomatisasi proses yang sebelumnya memakan waktu dan rentan terhadap kesalahan manusia. Dengan mengotomatisasi berbagai tugas dan proses, organisasi dapat membebaskan sumber daya manusia untuk fokus pada proyek-proyek yang lebih kompleks.

Sebagai contoh, Atlantic Health System menggunakan otomatisasi proses untuk menyederhanakan proses perolehan otorisasi sebelumnya, sebuah upaya yang dipicu oleh peningkatan permintaan selama pandemi COVID-19.

Otomatisasi ini memungkinkan percepatan waktu pengobatan, membebaskan dokter dan perawat untuk lebih fokus pada pasien, sambil mengurangi kerumitan yang terkait dengan permintaan otorisasi dan penjadwalan.

Perusahaan lain, seperti Johnson & Johnson, telah menggabungkan beragam teknologi AI seperti RPA, ML, dan penambangan tugas untuk mengidentifikasi dan mengotomatisasi proses-proses kompleks di seluruh departemen mereka.

AT&T, sejak tahun 2015, telah menerapkan otomatisasi proses untuk mengurangi tugas entri data manual yang memakan waktu, dan kesuksesan awal ini telah mendorong perluasan penggunaan otomatisasi dalam berbagai proses di seluruh perusahaan.

Dengan ini, AI telah membuktikan peran krusialnya dalam meningkatkan efisiensi dan produktivitas organisasi.

Pelaporan Keuangan dan Akuntansi

Perusahaan seperti Intuit telah memanfaatkan kecerdasan buatan untuk meningkatkan analisis data terkait perencanaan keuangan bagi klien. Mereka mencatat lebih dari 730 juta interaksi berbasis AI per tahun, yang menghasilkan 58 miliar prediksi pembelajaran mesin per hari.

Dengan platform Sistem Operasi AI Generatif (GenOS), Intuit dapat mengimplementasikan model bahasa keuangan khusus dalam perpajakan, akuntansi, arus kas, dan banyak aspek lainnya. Ini membantu mengurangi beban tugas berulang bagi tenaga kerja dan mendukung penyederhanaan serta pengurangan kesalahan dalam entri data, kategorisasi transaksi, dan pemrosesan faktur.

PWC juga telah memanfaatkan kecerdasan buatan untuk memberikan informasi yang lebih baik kepada para konsultan. Mereka memanfaatkan pemrosesan bahasa alami, pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, operasi model, pembelajaran mesin otomatis, kembaran digital, kecerdasan buatan generatif, kecerdasan buatan yang diwujudkan, dan banyak aspek lainnya.

Perusahaan ini bahkan berencana untuk menginvestasikan $1 miliar selama tiga tahun ke depan untuk memperluas dan meningkatkan kapabilitas kecerdasan buatan, mengakui bahwa semakin banyak organisasi menyadari manfaat kecerdasan buatan dalam konteks pelaporan keuangan dan praktik akuntansi.

Perekrutan

Organisasi seperti Amazon telah merangkul kecerdasan buatan dalam proses perekrutan. Mereka menggunakan AI untuk menyaring resume, mencocokkan kandidat dengan peran yang paling sesuai, melakukan penilaian kandidat online awal, dan menyediakan data kepada perekrut untuk melakukan kontak dengan kandidat.

Ini telah menjadi praktik umum bagi organisasi yang ingin mengurangi pekerjaan manual yang terlibat dalam penyortiran resume, mempercepat proses perekrutan dan mempersingkat waktu perekrutan.

AI juga digunakan dalam wawancara video awal. Contohnya, Unilever, yang mengelola lebih dari 1,8 juta lamaran pekerjaan setiap tahunnya, bermitra dengan Pymetrics untuk mengembangkan platform online yang dapat menilai kandidat melalui perangkat lunak video.

Selama tahap wawancara kedua, kandidat memberikan jawaban selama 30 menit, sementara perangkat lunak menganalisis bahasa tubuh, ekspresi wajah, dan pilihan kata menggunakan pemrosesan bahasa alami dan teknologi analisis bahasa tubuh.

Dalam tahap berikutnya, setelah karyawan bergabung dengan organisasi, perusahaan seperti Schneider Electric juga menggunakan kecerdasan buatan untuk memajukan dan mengembangkan karier karyawan dengan mencocokkan mereka dengan peluang pembelajaran berkelanjutan, proyek-proyek baru, dan kesempatan berjejaring dengan pemimpin pemikir di seluruh organisasi.

Inovasi AI telah membantu mendorong perubahan positif dalam praktik perekrutan dan pengembangan sumber daya manusia.

Keamanan dan Kualitas

Pemanfaatan kecerdasan buatan dalam jaminan keselamatan dan kualitas telah membantu organisasi mengotomatisasi dan menyederhanakan proses ini, mengurangi risiko yang mungkin terjadi terhadap perusahaan dan konsumen, serta memastikan peningkatan kualitas produk dan layanan.

Sebagai contoh, Boeing menggunakan AI untuk mendeteksi anomali pada sensor pesawat, menganalisis data yang diperoleh dari pesawat, dan secara signifikan meningkatkan keselamatan penerbangan secara keseluruhan.

AI juga dapat diintegrasikan ke dalam produk untuk memastikan keamanan penggunanya. Google, misalnya, telah mengimplementasikan fitur keamanan AI pada produk-produk Nest-nya, dengan kemampuan untuk mendeteksi intrusi dan bahkan asap atau karbon monoksida.

AI juga berperan dalam membantu membedakan antara keadaan darurat sebenarnya dengan alarm palsu.

Selain itu, Boeing juga menjalin kemitraan dengan Shield AI dalam eksplorasi kolaborasi strategis di bidang kemampuan otonom dan kecerdasan buatan dalam program pertahanan saat ini dan masa depan.

Shield AI telah mengembangkan teknologi yang dikenal sebagai Hivemind, yang memungkinkan AI untuk mengoperasikan drone dan pesawat secara mandiri tanpa bergantung pada GPS, komunikasi, atau pilot manusia.

Optimalisasi Jadwal Tenaga Kerja

AI telah membantu perusahaan dalam mengoptimalkan penjadwalan tenaga kerja, mengurangi kompleksitas yang dulunya memakan banyak waktu manajerial.

Dalam konteks ini, AI mempertimbangkan berbagai faktor, termasuk ketersediaan karyawan, tingkat kunjungan pelanggan, serta keahlian dan preferensi karyawan untuk mengidentifikasi jadwal yang optimal.

Beberapa perusahaan yang telah mengadopsi teknologi ini meliputi Walmart, Starbucks, Costco, Delta Airlines, Target, dan masih banyak lagi.

Dengan bantuan AI, organisasi dapat merencanakan dan mengelola jadwal tenaga kerja mereka secara lebih efisien, yang pada gilirannya meningkatkan produktivitas dan pengalaman karyawan serta memenuhi kebutuhan perusahaan dengan lebih baik.

Tips Menggunakan AI Untuk Bisnis

Kemajuan pesat dalam otomatisasi dan kecerdasan buatan telah mengubah lanskap bisnis secara mendalam. Banyak perusahaan beralih ke teknologi ini untuk menangani beragam tugas, mulai dari pengujian perangkat lunak hingga pembuatan konten.

Meskipun potensi untuk meningkatkan produktivitas dan efisiensi melalui penggunaan teknologi ini sangat besar, beberapa kejadian baru-baru ini telah menyoroti risiko terkait dengan ketergantungan berlebihan pada tools tersebut, terutama dalam hal akurasi dan ketepatan informasi yang dihasilkan.

Hal ini menegaskan pentingnya pendekatan yang hati-hati dan kritis terhadap implementasi serta pengawasan teknologi dalam bisnis. Berikut merupakan beberapa strategi untuk membantu bisnis membangun dan menggunakan AI secara efektif dan baik: 

Periksa Setiap Konten yang Dibuat Dengan Tools AI

Kecelakaan di CNET bukan disebabkan oleh ChatGPT, melainkan karena kurangnya kualitas penyuntingan manusia pada draft konten yang disediakan.

Baik berita tersebut berasal dari reporter atau sistem otomatis, berita tersebut tetap perlu diperiksa faktanya. Tool seperti ChatGPT tidak berbeda dengan tool yang melakukan pemeriksaan ejaan atau tata bahasa otomatis, dimana tool ini bagus untuk produktivitas, namun tidak menggantikan kebutuhan akan peninjauan manusia. 

Jangan Mengandalkan AI Untuk Menulis Software Code

Sama seperti kamu tidak boleh mengandalkan AI untuk menulis artikel, makalah sekolah, atau disertasi kamu, jangan mengandalkan AI untuk menulis Software Code untuk bisnis kamu.

AI mungkin dapat membantu, tetapi seperti yang ditunjukkan pada artikel CNET, manusia masih perlu meninjau kode dan melakukan pengawasan.

Melihat banyak rasa ingin tahu dan eksperimen dengan AI karena potensi efisiensi dan skala ekonominya, namun berhati-hatilah dan lakukan dengan cara yang bijaksana.

Tinjau dengan cermat Automated Data Analytics Software

Meskipun Automated Data Analytics Software menjanjikan untuk memberikan wawasan berharga dan mengurangi kesalahan, namun tidak dapat dipastikan apakah perangkat lunak tersebut benar-benar tanpa bias dan ketidakakuratan.

Penting bagi bisnis untuk meninjau dan memverifikasi data yang disediakan oleh tool ini dengan cermat untuk memastikan mereka mengambil keputusan yang tepat. Kewaspadaan saat menangani data diperlukan, dan ketergantungan sepenuhnya pada AI harus dihindari.

Setting dan Mengamankan Automated Data Analytics Software 

Salah satu tool teknologi yang diandalkan oleh banyak bisnis dan mungkin memerlukan pengawasan yang lebih cermat adalah Automated Data Analytics Software.

Meskipun tools  ini dapat membantu bisnis mengambil keputusan berdasarkan data, tools ini juga dapat menimbulkan potensi risiko keamanan data.

Mereka memerlukan akses ke data sensitif, dan jika mereka tidak dikonfigurasikan, diamankan, dan dilindungi secara memadai, mereka dapat menjadi target penjahat dunia maya.

Pastikan Algoritma Dilatih, Diuji, dan Divalidasi

Algoritma Machine learning hanya akan berfungsi dengan baik jika data yang digunakan di-training, dan kompleksitasnya dapat mempersulit pemahaman cara algoritma tersebut mengambil keputusan.

Untuk meminimalkan risiko kesalahan atau bias, bisnis harus memastikan bahwa algoritma mereka dilatih, diuji, dan divalidasi dengan benar, dan mungkin memerlukan pengawasan manusia untuk memastikan keputusan yang adil dan tidak memihak.

Memahami Bagaimana Spelling dan Grammar Tools Di-training

Salah satu teknologi yang kinerjanya buruk dibandingkan ekspektasi adalah spelling dan grammar tools. Sayangnya, banyak tool terbaik yang beralih ke AI dan masukan pengguna untuk menentukan apa yang dianggap “benar”. Strategi ini menurunkan kualitas perangkat lunak karena memungkinkan terlalu banyak data buruk, sehingga menghasilkan hasil yang tidak akurat. 

Pastikan Seseorang Memantau Data Masukan dengan Cermat

Sayangnya, tools perusahaan apa pun yang digerakkan oleh AI dapat memberikan keluaran yang buruk jika dijalankan pada data masukan yang buruk. Jika kamu mengandalkan tools atau platform analisis data, pastikan kamu memiliki staf yang memahami dari mana data tersebut berasal, cara pengumpulannya, serta keterbatasan dan kemungkinan biasnya. Hanya dengan data berkualitas dan relevan yang diawasi oleh manusia, AI dapat menghasilkan wawasan yang berkualitas dan relevan.

Melakukan QA Check Pada Mesin Rekomendasi

Mesin rekomendasi, khususnya untuk situs belanja, tidak dimanfaatkan dengan baik. Mereka tidak memperhitungkan preferensi pengguna, riwayat penelusuran, atau produk terkait dengan cukup baik, paling sering karena konfigurasi yang buruk dan kualitas data yang dimasukkan ke dalamnya. Investasi yang dilakukan adalah meningkatkan mesin kamu dan meningkatkan pengalaman pengguna serta antarmuka pengguna untuk memastikan bahwa rekomendasi yang baik dapat dilihat oleh pelanggan kamu

Periksa Data Pipelines

Dalam beberapa tahun terakhir, banyak perusahaan yang tertarik pada tool analisis big data untuk meningkatkan kinerjanya tetapi apakah tool tersebut berkinerja baik? Ingat ini: Sampah masuk, sampah keluar. Untuk menguji dan meningkatkan tool ini, ada baiknya memeriksa saluran data kamu

Menghilangkan Conscious dan Unconscious Human Bias

Selama satu dekade, perusahaan telah tertarik pada pembelajaran mesin, AI, analisis data massal, dan otomatisasi proses robotik, namun semua teknologi ini hanya sekuat antarmuka data manusia yang membangun konsep data dan proses serta algoritma pemrosesan. Kecuali jika bias manusia yang disadari dan tidak disadari dihilangkan dan konsep diuji melalui berbagai kepribadian, teknologi tidak dapat dihindari akan gagal memenuhi kebutuhan bisnis.

Waspada Terhadap Third-Party Risk-Assessment Tools

Third-party risk-assessment tools diketahui menghasilkan banyak kesalahan positif bagi tim operasi keamanan. Memindai aset Web perusahaan yang dapat dilihat publik tanpa konteks apa pun merupakan pendekatan keamanan yang salah.

Jangan Hanya Mengandalkan Automated Software Tests

Pengujian perangkat lunak otomatis menjanjikan untuk mempercepat pengujian regresi sistem TI kompleks yang sering diperbarui. Itu semua benar; namun, seringkali perusahaan berasumsi bahwa karena sesuatu telah lulus semua pengujian atau pemeriksaan otomatis sebesar 100%, maka sesuatu tersebut siap untuk dirilis.

Namun, setelah kontak pertama dengan pengguna sebenarnya, gagal total. kamu juga memerlukan penguji manusia yang memberikan pengawasan.

Mengelola dan Mengawasi Penggunaan Cyber security Tools

Banyak bisnis yang terus menggunakan perangkat lunak keamanan yang ketinggalan jaman atau tidak memadai, sehingga rentan terhadap pencurian dan pelanggaran data.

Bahkan tool keamanan siber yang paling canggih sekalipun memerlukan manajemen dan pengawasan yang cermat untuk memastikan keefektifannya, termasuk pembaruan rutin, patch, pendidikan karyawan, dan pemantauan aktivitas jaringan secara terus-menerus.

Perhatikan Resume Reading Software 

Perangkat lunak pembaca resume untuk pelamar kerja biasanya mampu menangkap kata kunci dengan baik, namun tidak benar-benar memberi kamu gambaran yang lebih luas tentang pengalaman kandidat.

Terlalu banyak orang yang tersaring karena hal-hal seperti kesenjangan dalam pekerjaan ketika yang mereka lakukan hanyalah salah mengetik kata atau salah memasukkan jangka waktu. kamu bisa kehilangan kandidat hebat karena perangkat lunak yang buruk.

Jangan ‘Set And Forget’ Model ML

Model pembelajaran mesin apa pun bisa saja berkinerja buruk karena dunia, data, dan apa yang dibutuhkan bisnis dari model tersebut terus berubah.

Dengan asumsi bahwa model ML akan bekerja sebaik yang mereka lakukan di sandbox tanpa batas waktu adalah perkiraan yang berlebihan terhadap kemampuannya.

Sama seperti saat kamu terus mengamati kinerja rekan manusia, kamu juga perlu mengamati kinerja model ML dan mengambil tindakan sebelum atau ketika model tersebut tidak berkinerja baik.