Kecerdasan Buatan Bukan Aplikasi; Ini adalah Metodologi
AI adalah buzz di dunia bisnis. Sementara banyak yang berbicara tentang metode dan aplikasi Kecerdasan Buatan untuk bisnis (termasuk kami), kami melihat tren dalam diskusi:fokus besar pada aplikasi.
Masalahnya adalah ini adalah cara berpikir yang sempit tentang AI. Tidak apa-apa. Lagipula, kita hanya manusia. Tetapi AI lebih dari sekadar aplikasi atau cara yang berguna untuk membangun aplikasi. AI adalah sebuah metodologi.
Sejarah AI
Perbedaan paling signifikan antara aplikasi yang diberdayakan oleh AI dan aplikasi lain adalah teknologi di baliknya. AI dapat membuat keputusan independen berdasarkan data masukan. Pengembang membuat jaringan saraf tiruan, yang mengandalkan algoritme untuk "menghafal" berbagai hal, lalu menarik kesimpulan dan mengamati pola.
AI perlahan muncul dari orang-orang yang mencoba mencari tahu bagaimana otak manusia kita berfungsi. Mereka bertanya-tanya "apa itu kecerdasan?" Kecerdasan itu rumit dan melibatkan:
● Berinteraksi dengan dunia, memahami, memahami gambar, bahasa
● Perencanaan dan penalaran untuk mengelola masalah, ketidakpastian
● Pembelajaran dan adaptasi, berubah sesuai kebutuhan saat informasi baru disajikan
Membuat semua ini di dalam komputer membutuhkan waktu puluhan tahun. Saat AI muncul, jaringan saraf, atau kerangka kerja ini, dirancang oleh ilmuwan data, bukan pengembang. Mereka berusaha membangun "otak" yang dapat menangani tugas-tugas seperti itu dan oleh karena itu, bergantung pada cara pemrosesan manusiawi kita, termasuk:
● Pencarian dan penalaran
● Logika
● Probabilitas
● Pengklasifikasi dan pengontrol
Batas Manusia dalam AI
Membangun AI dari awal membutuhkan sumber daya yang besar. Itu sebabnya hari ini, AI ditawarkan sebagai layanan. Amazon, Microsoft, dan IBM semuanya menawarkan produk AI yang dapat dimanfaatkan oleh pengembang untuk mendukung aplikasi. Dengan cara ini lebih banyak orang dapat memanfaatkan AI tanpa membangun jaringan saraf independen. API ini menawarkan berbagai fitur AI, seperti pembelajaran mesin dan pemrosesan bahasa alami. Perangkat lunak pembelajaran mesin, bagian dari AI, biasanya dilatih untuk memecahkan masalah tertentu.
Itu menyebabkan lebih sedikit orang yang bekerja untuk membangun dasar-dasar AI, dengan lebih banyak lagi yang mencoba menentukan cara terbaik untuk menggunakan teknologi ini. Hanya ada hingga 10.000 orang di dunia yang memiliki keterampilan membangun AI. Orang-orang ini mendapat gaji tinggi, dan pasar bersaing untuk layanan mereka di antara nama-nama besar.
Ini berarti bahwa sebagai pengembang membangun aplikasi, seperti chatbot, ia fokus menggunakan AI untuk hasil akhir. Tapi dia belum tentu memahami inti AI, apa itu dan bagaimana cara kerjanya.
Amazon dan Google sekarang menawarkan konsultasi selain layanan AI mereka, sebagai cara untuk mempertahankan pakar AI mereka di rumah sambil tetap membantu mendorong bidang ini ke depan di seluruh industri. Facebook mulai "berbagi" pakar AI-nya dengan industri telekomunikasi. Microsoft memasarkan serangkaian kursus online yang disebut AI School. Amazon juga mendorong pendidikan untuk menjadi bagian dari pemrograman pembelajaran di tingkat perguruan tinggi.
Sementara itu, kami memiliki pemikiran terbatas tentang teknologi. Alih-alih berfokus pada aplikasi baru, pertama-tama kita perlu fokus pada cara meningkatkan aplikasi yang ada, terutama lini aplikasi bisnis yang mendukung bisnis kita. Tanpa perubahan paradigma dalam pemikiran kita, kita mungkin akan terjebak selama bertahun-tahun dengan kekuatan untuk melakukan jauh lebih banyak daripada yang bisa ditebak oleh imajinasi kita.
Lagi pula, ketika manusia membangun jaringan saraf, kita melakukannya dengan kapasitas manusiawi kita untuk menciptakan sesuatu yang "berpikir" seperti yang kita lakukan. Apakah mesin akan mengambil pendekatan yang sama? Beberapa berpendapat metodologi AI jauh berbeda dari pendekatan kami sekarang untuk rekayasa perangkat lunak. Google kini bereksperimen dengan AI yang dapat membuat AI lain.
Di Imaginovation, kami tidak mencoba mengembangkan cara baru untuk mencapai AI. Sebagai gantinya, kami berupaya memanfaatkan teknologi yang ada yang dipelopori oleh perusahaan seperti Google, Amazon, dan IBM untuk mendukung aplikasi Anda. Kami memanfaatkan teknologi seperti obrolan, pidato, rekomendasi, dan penelusuran cerdas untuk menyempurnakan aplikasi yang sudah mendukung perusahaan Anda.
Saat menerapkan AI dalam aplikasi bisnis, antarmuka pengguna adalah tempat yang sangat baik untuk memulai. Sejak hari-hari awal terminal mainframe, perusahaan telah mengandalkan perangkat lunak berbasis formulir untuk mengelola segala sesuatu mulai dari penjualan hingga akuntansi. Satu-satunya perbedaan saat ini adalah peralihan dari terminal ke browser web.
Menambahkan antarmuka obrolan dan/atau ucapan ke aplikasi berbasis formulir ini dapat meningkatkan alur kerja sambil benar-benar memodernisasi perangkat lunak. Hal ini terutama berlaku untuk sistem warisan. Melalui aplikasi seluler, tim Anda dapat mengakses perangkat lunak Enterprise Resource Planning (ERP) melalui suara. Hal yang sama berlaku untuk Manajemen Hubungan Pelanggan (CRM) untuk penjualan. Tim penjualan Anda di lapangan dapat menambah dan mencari pelanggan melalui perintah suara saat mengemudi (dengan aman).
Jika menemukan cara baru untuk meningkatkan aplikasi bisnis dan meningkatkan produktivitas membuat Anda penasaran, bicarakan dengan kami tentang solusi khusus untuk perusahaan Anda.
