Temukan Aplikasi Terbaik untuk AI: Maksimalkan Efisiensi dan Inovasi

Saat perusahaan mencari cara untuk menggunakan kecerdasan buatan, mereka akan menemukan AI paling baik diterapkan pada tugas yang tidak dapat dilakukan manusia sebaik atau yang tidak ingin dilakukan sama sekali.

Impian teknologi manusia ketika datangnya kecerdasan buatan biasanya dimulai dengan pertanyaan yang egois “apa artinya bagi saya?” Sebagai individu, kita ingin tahu kapan dan bagaimana teknologi akan mengubah hal-hal bagi kita, hidup kita, dan hari kerja kita.

Itu adalah kasus dengan mobil, televisi, komputer, dan lainnya.

Mobil hanyalah lebih dari sekedar mainan sebelum perusahaan seperti Ford menciptakan model manufaktur dan pemasaran baru. Sebuah perusahaan ban yang disebut Michelin kemudian mengembangkan buku panduan untuk menunjukkan arah kepada pengemudi. Saat orang terpesona dengan keajaiban TV, bukan penemuan aktual Philo Farnsworth tetapi perusahaan hiburan dan pengiklan yang membuat kita terpikat.

Demikian pula dengan AI dan machine learning, yang sudah menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari kita dalam pencarian dan media sosial.

Ke mana AI dan perusahaan yang menggunakannya akan membawa kita di masa depan? Bagaimana itu akan masuk ke dalam kehidupan kita?

Ahli teknologi dari perusahaan riset BBN baru-baru ini melihat bagaimana AI akan mengubah kehidupan kita dalam beberapa tahun ke depan. Fokus mereka cenderung pada jaringan, khususnya 5G. Terjuga, komunikasi telah menjadi inti BBN sejak Arpanet pada tahun 1960-an.

Lihat Juga: Wawasan Intelijen Berkelanjutan

Di mana perubahan tersebut?

Mari kita lihat prediksi mereka, beserta beberapa peluang yang dibuka oleh teknologi konsumen untuk bisnis.

Pikirkan AI sebagai penggerak 5G, dan 5G kemudian mengaktifkan aplikasi baru. Setiap operator seluler dan perusahaan telepon mendorong 5G. BBN – menyebut Qualcomm – mengatakan akan memberikan kualitas layanan yang ditingkatkan, manajemen mobilitas yang lebih baik, dan lokalisasi. 5G juga menjanjikan efisiensi jaringan yang lebih baik, penerapan yang lebih mudah, dan keamanan yang lebih ketat.

Penulis BBN Imtiaz Adams mengatakan era 5G “akan menjadi dunia di mana server cloud akan terus digunakan, dan juga satu di mana kita menyaksikan kenaikan prominensi AI di edge (di perangkat) tempat data dihasilkan yang memungkinkan respons real-time (atau sangat dekat real-time) dari perangkat cerdas.”

Sekarang, gabungkan 5G dan AI untuk mendorong komunikasi mesin-ke-mesin. BBN menyoroti peluang baru untuk sistem otonom seperti mobil tanpa sopir, jenis robot baru, dan drone. Semuanya bergantung pada data dari sensor cerdas di seluruh jaringan IoT. AI dan 5G juga dapat mendorong realitas virtual dan augmented ke tingkat berikutnya, memungkinkan transformasi digital perusahaan.

Adams juga menyebutkan janji “meningkatkan kesehatan dengan obat yang dipersonalisasi, keuangan dengan layanan yang lebih baik untuk pelanggan, pemasaran dengan personalisasi yang ditingkatkan dan layanan yang lebih baik untuk pelanggan, serta manufaktur yang lebih cerdas dan efisien.” Prediksi ini datang dengan “JIKA” yang sangat besar. Ini mengharuskan pemimpin politik dan regulator “benar-benah memahami skala perubahan yang akan timbul dan memastikan bahwa kerangka regulator dan infrastruktur dioptimalkan untuk mengaktifkan penerapan AI.”

Berikut adalah beberapa contoh bagaimana sebuah bisnis dapat meningkatkan keuntungannya dengan aplikasi berbasis AI:

Penggunaan AI dalam ritel

Sedikit pedagang ritel yang dapat meniru apa yang dilakukan raksasa ritel – khususnya Amazon – dalam hal menggunakan AI untuk mengantisipasi kebutuhan pelanggan dan mengelola rantai pasok mereka. Namun, tidak ada pedagang ritel yang dapat mengabaikan peralihan ke AI.

Richard Kestenbaum, pendiri bersama kelompok gabungan dan keuangan Triangle Capital LLC, mengatakan dalam artikel terbaru untuk Forbes, “Saat saya berbicara dengan pedagang ritel tentang kecerdasan buatan, mata mereka menjadi keruan, seperti saya berbicara bahasa asing dan sangat sedikit orang yang ingin membicarakannya. Namun, itu datang, itu tidak dapat dihindari. AI akan meluas hampir setiap aspek ritel, besar dan kecil.”

Kestenbaum kemudian menguraikan bagaimana aplikasi berbasis AI dapat menghemat listrik dengan membantu mengelola tantangan seperti biaya pencahayaan dan pendinginan. Dia menyebutkan bagaimana toko Publix menggunakan perangkat lunak AI untuk lebih memahami seberapa sering pintu freezer di belakang toko dibuka, dan dengan demikian mengurangi jumlah kunjungan staf yang diperlukan. Dia mengatakan toko Publix 50.000 kaki persegi menghemat $60.000 per tahun dengan lebih baik mengelola masalah seperti freezer yang terbuka.

$60.000 itu akan memungkinkan toko Publix untuk merekrut karyawan baru untuk meningkatkan layanan konsumen dan posisi kompetitif toko.

Perbankan

Mereka yang ingat saat perbankan melibatkan antre teller yang panjang, buku tabungan, dan jam akses rekening bank yang terbatas memiliki gambaran tentang bagaimana perbankan telah berubah dengan komputer, smartphone, dan internet. Perubahan lebih lanjut akan datang.

Dalam artikel terbaru di International Banking, Franck Coisnon, Direktur Industri Grup untuk perusahaan transformasi digital Atos, menguraikan jenis AI yang mempengaruhi sektor perbankan: “Ada banyak bentuk yang dapat dipilih, namun di sini kami mempertimbangkan empat jenis utama: pengenalan suara dan wajah; pemrosesan bahasa alami; machine learning; dan deep learning.”

Berikut adalah beberapa area di mana AI dapat diterapkan dalam perbankan:

• Layanan pelanggan. AI dapat menganalisis ribuan email klien yang saat ini ditangani secara manual dan memberikan jawaban yang sesuai dengan item tindakan yang disarankan.
• Penjualan dan intelijen pelanggan. “AI digunakan untuk mengumpulkan dan menganalisis data dan intelijen dari pelanggan, memberikan tim pengembangan bisnis wawasan unik, saluran penjualan dan rekomendasi untuk ‘tindakan selanjutnya terbaik’ untuk mengembangkan hubungan dan mendorong penjualan,” tulis Coisnon.
• Layanan TI. “AI dapat menunjukkan di mana atau jika aplikasi cenderung gagal, meningkatkan kegunaan dan ketahanan infrastruktur TI,” katanya lagi.
• Pencegahan penipuan. “AI semakin penting dalam mengelola penipuan secara efektif. Ini dapat dilakukan dengan deteksi dan eliminasi pembayaran dengan elemen penipuan atau klaim,” kata Coisnon.
• Keamanan siber. Setiap perusahaan di setiap industri khawatir tentang serangan siber. Namun, dalam perbankan mereka sangat menakutkan karena ada uang yang dapat dicuri oleh peretas dan uang yang dapat hilang karena gangguan sistem. Pikirkan bagaimana analitik prediktif dapat mengamankan bank.

AI di pertanian

Pemimpin perusahaan yang tidak berbisnis pembuatan anggur dapat belajar dari kebun anggur, dan hal itu berlaku juga bagi mereka di luar pertanian.

“Apa pun yang dapat diamati manusia dengan mata mereka dapat diajarkan pada komputer untuk melihat juga,” tulis Tom Shapland, Ph.D. adalah CEO dan pendiri bersama perusahaan perangkat lunak pertanian Tule Technologies dalam artikel terbarunya.

Tule bekerja sama dengan kebun anggur untuk memperkenalkan sistem kamera yang dipasang pada kendaraan yang memanfaatkan kemajuan terkini dalam visi komputer. Awalnya, sistem kamera akan menghitung kluster anggur di seluruh kebun anggur. Namun, itu memiliki potensi untuk melakukan apa yang dilakukan manusia di kebun anggur, mencari masalah seperti hama, penyakit, dan stres air. Pikirkan visi komputer sebagai sistem yang mengambil gambar sebagai input dan belajar untuk mengenali pola seperti masalah atau produk sehat.

Semua tentang fokus

Saat AI bergerak dari dunia fantasi ke kenyataan, banyak orang membayangkan dunia di mana robot dan komputer memerintah kehidupan kita. (OK, beberapa penggunaan Alexa memang agak berlebihan).

Namun, contoh di atas menyoroti beberapa cara AI dapat membantu manusia menyelesaikan tugas yang cukup terfokus. Jalur perkembangan AI mengikuti jalur banyak teknologi sebelumnya, maka ini adalah taruhan pasti bahwa banyak eksekutif perusahaan dan anggota dewan akan menuntut strategi AI yang melintasi perusahaan.

Dalam kenyataan, kemajuan dalam aplikasi AI cenderung terjadi saat manajer linier atau karyawan individual melihat satu masalah yang menguras terlalu banyak waktu atau sumber daya karyawan. AI dalam kasus seperti manajemen energi atau anggur yang terserang penyakit mungkin tidak akan memperbaiki masalah itu sendiri. Namun, itu dapat mengidentifikasi masalah lebih cepat daripada manusia, dan kemudian menyerahkannya kepada manusia untuk mengatasi masalah tersebut.