Keuntungan dan kerugian kecerdasan buatan

Kecerdasan Buatan (AI) adalah salah satu teknologi yang paling menjanjikan untuk pertumbuhan saat ini. Menurut data terbaru yang dirilis oleh perusahaan konsultan Gartner, organisasi yang telah mengimplementasikan AI tumbuh dari 4 hingga 14% antara 2018 dan 2019.

Faktanya, perusahaan konsultan yang sama memasukkan Kecerdasan Buatan dalam tren teknologinya untuk tahun 2020. Secara khusus, AI berfokus pada peningkatan keamanan TI.

AI adalah teknologi utama di Industri 4.0 karena semua keuntungan yang dibawanya ke perusahaan dan semua orang yang ingin memulai proses transformasi digital harus mengadopsinya dalam proses mereka.

Apa itu kecerdasan buatan?

Konsep Kecerdasan Buatan telah ada sejak lama. Faktanya, John McCarthy menciptakan istilah Kecerdasan Buatan pada 1950 dan Alan Turing sudah mulai berbicara tentang kenyataan ini pada tahun yang sama dalam sebuah artikel berjudul "Mesin Komputasi dan Kecerdasan".

Sejak itu disiplin ilmu komputer ini telah berkembang pesat.

Untuk Institut Teknologi Massachusetts profesor Patrick H. Winston, IA adalah “algoritma yang diaktifkan kendala yang diekspos oleh representasi yang mendukung model perulangan yang menghubungkan pemikiran, persepsi, dan tindakan. ”

Penulis lain, seperti CEO DataRobot Jeremy Achin , mendefinisikan kecerdasan buatan sebagai sistem komputer yang digunakan mesin untuk melakukan pekerjaan yang membutuhkan kecerdasan manusia.

Untuk kepala ensiklopedia teknologi Tech Target, Margaret Rose, ini adalah sistem yang mensimulasikan berbagai proses manusia seperti pembelajaran, penalaran, dan koreksi diri.

Seperti yang bisa kita lihat, ketiga definisi AI merujuk pada mesin atau sistem komputer yang berpikir. Mereka memancarkan penalaran yang meniru kecerdasan manusia untuk melakukan tugas yang hanya bisa dilakukan oleh orang.

Namun, sumber lain melangkah lebih jauh dan mendefinisikan AI sebagai sistem komputer yang digunakan untuk memecahkan masalah kompleks yang berada di luar kemampuan otak manusia.

Dalam hal ini, AI memanfaatkan kekuatan mesin untuk memecahkan masalah kompleks yang tidak dapat dijangkau oleh pikiran manusia.

Presiden Future Life Institute, Max Tegmark , menembak ke arah ini dan menyatakan bahwa “karena semua yang kita sukai dari peradaban kita adalah produk dari kecerdasan kita, memperkuat kecerdasan manusia kita dengan kecerdasan buatan berpotensi membantu peradaban berkembang tidak seperti sebelumnya”.

Mengenai masalah ini, Google Deep Mind, dan Oxford University melakukan penelitian yang kesimpulannya menunjukkan bahwa AI mampu menguraikan teks-teks Yunani Kuno yang rusak dan tidak terbaca. Sementara tingkat kesalahan sejarawan dan epigrafer adalah 57,3%, tingkat kesalahan algoritme yang bertanggung jawab atas prestasi ini adalah 30,1%.

Contoh-contoh ini menunjukkan kepada kita bagaimana AI melampaui kapasitas manusia untuk memecahkan masalah yang kompleks. Tapi bagaimana cara kerja AI?

Bagaimana cara kerja AI?

AI bekerja melalui algoritme yang bertindak dari aturan pemrograman dan subsetnya Machine Learning (ML) dan berbagai teknik ML seperti Deep Learning (DL).

Pembelajaran Mesin (ML)

Ini adalah cabang Kecerdasan Buatan dan salah satu yang paling umum yang bertanggung jawab untuk mengembangkan teknik untuk algoritma yang telah dikembangkan untuk dipelajari dan ditingkatkan dari waktu ke waktu. Ini melibatkan sejumlah besar kode dan rumus matematika yang kompleks untuk memungkinkan mesin menemukan solusi untuk masalah yang diberikan.

Aspek AI ini adalah salah satu yang paling berkembang untuk komersial atau tujuan bisnis saat ini, karena digunakan untuk memproses data dalam jumlah besar dengan cepat dan menyimpannya dengan cara yang dapat dimengerti oleh manusia.

Contoh nyatanya adalah data dari pabrik produksi di mana elemen yang terhubung memberikan aliran data yang konstan tentang status mesin, produksi, fungsionalitas, suhu, dll. ke inti pusat.

Data dalam jumlah besar . ini yang berasal dari proses produksi harus dianalisis untuk mencapai perbaikan berkelanjutan dan pengambilan keputusan yang tepat, namun volume data ini berarti bahwa manusia harus menghabiskan banyak waktu (hari) untuk analisis dan ketertelusuran.

Inilah saatnya Pembelajaran Mesin berperan , memungkinkan data untuk dianalisis saat dimasukkan ke dalam proses produksi dan mengidentifikasi pola atau anomali dalam operasi lebih cepat dan akurat. Dengan cara ini, peringatan atau alert dapat dipicu untuk pengambilan keputusan.

Namun, ML adalah kategori yang relatif luas. Pengembangan simpul kecerdasan buatan ini telah memunculkan apa yang sekarang dikenal sebagai Deep Learning (DL).

Pembelajaran Mendalam (DL)

Ini bahkan lebih versi spesifik dari Pembelajaran Mesin (ML) yang mengacu pada sekumpulan algoritme (atau jaringan saraf) yang dirancang untuk pembelajaran mesin dan berpartisipasi dalam penalaran non-linear.

Dalam teknik ini, algoritme dikelompokkan ke dalam jaringan saraf tiruan yang dimaksudkan untuk bertindak seperti jaringan saraf manusia yang ada di otak. Ini adalah teknik yang memungkinkan Anda untuk belajar secara mendalam tanpa kode khusus untuk itu.

Deep Learning adalah dasar untuk melakukan fungsi yang lebih canggih memungkinkan analisis berbagai faktor secara bersamaan.

Misalnya, Pembelajaran Mendalam digunakan untuk mengkontekstualisasikan informasi yang diterima oleh sensor yang digunakan pada mobil otonom: jarak objek, kecepatan pergerakannya, prediksi berdasarkan gerakan yang mereka lakukan, dll. Mereka menggunakan informasi ini untuk memutuskan bagaimana dan kapan harus berpindah jalur, antara lain.

Kami masih berada pada tahap di mana DL masih dalam tahap sangat awal pengembangan potensi penuhnya. Kami melihat bahwa ini semakindigunakan dalam bisnis dengan mengonversi data menjadi kumpulan yang lebih detail dan skalabel.

AI dalam lingkungan bisnis

AI sudah digunakan di banyak aplikasi komersial dan produksi, termasuk otomatisasi, pemrosesan bahasa, dan analisis data produksi.

Ini mengizinkan bahwa pada tingkat umum, perusahaan mengoptimalkan baik proses manufaktur, operasi, dan peningkatan efisiensi internal mereka.

AI bekerja melalui berbagai aturan pemrograman komputer yang memungkinkan mesin berperilaku seperti manusia dan memecahkan masalah.

Ketertarikan perusahaan dalam menerapkan teknik AI dalam proses mereka terletak pada keuntungan yang dibawanya.

Manfaat AI

Suara yang berbeda di sektor teknologi mempertahankan manfaat Artificial Intelligence (AI).

Manajer Produk Infinia ML, Andy Chan, di TED Talks dengan lebih dari 40.000 kunjungan di Youtube, menguraikan berbagai manfaat AI di tempat kerja.

Kai-Fu Lee , pendiri dana modal ventura Sinovation Ventures dan tokoh terkemuka di bidang teknologi, juga menjelaskan manfaat utama AI dalam video TED Talks dengan lebih dari 600.000 pemutaran.

Dengan mempertimbangkan kedua pakar ini, berikut adalah keuntungan utama AI yang diterapkan pada sektor bisnis:

1. Mengotomatiskan proses. Kecerdasan Buatan memungkinkan robot mengembangkan tugas yang berulang, rutin, dan pengoptimalan proses secara otomatis dan tanpa campur tangan manusia.

2. Tingkatkan tugas kreatif. AI membebaskan orang dari tugas rutin dan berulang serta memungkinkan mereka menghabiskan lebih banyak waktu untuk fungsi kreatif.

3. Memberikan presisi. Penerapan AI mampu memberikan presisi yang lebih besar dari manusia, misalnya di lingkungan industri, mesin dapat mengambil keputusan yang sebelumnya dibuat secara manual atau dipantau tanpa AI.

4. Mengurangi kesalahan manusia. AI mengurangi kegagalan yang disebabkan oleh keterbatasan manusia. Di beberapa lini produksi, AI digunakan untuk mendeteksi, melalui sensor inframerah, retakan kecil atau cacat pada bagian yang tidak terdeteksi oleh mata manusia.

5. Mengurangi waktu yang dihabiskan untuk analisis data. Ini memungkinkan analisis dan eksploitasi data yang berasal dari produksi dilakukan secara real time.

6. Pemeliharaan prediktif. Hal ini memungkinkan untuk melakukan pemeliharaan peralatan industri berdasarkan waktu dan kondisi operasi yang sama, memungkinkan untuk meningkatkan kinerja dan siklus hidupnya.

7. Peningkatan dalam pengambilan keputusan di tingkat produksi dan bisnis. Dengan memiliki lebih banyak informasi secara terstruktur, setiap orang yang bertanggung jawab dapat membuat keputusan dengan cara yang lebih cepat dan efisien.

8. Kontrol dan optimalisasi proses produktif dan jalur produksi Melalui AI, proses yang lebih efisien dan bebas kesalahan dapat dicapai, memperoleh kontrol yang lebih besar atas lini produksi di perusahaan.

9. Peningkatan produktivitas dan kualitas dalam produksi. AI tidak hanya meningkatkan produktivitas di tingkat mesin, tetapi juga membuat pekerja lebih produktif dan meningkatkan kualitas pekerjaan yang mereka lakukan. Memiliki lebih banyak informasi memungkinkan mereka untuk memiliki pandangan yang lebih terfokus tentang pekerjaan mereka dan membuat keputusan yang lebih baik.

Risiko dan hambatan AI

Beberapa suara percaya bahwa Artificial Intelligence (AI) memiliki risiko. Apalagi jika potensi AI digali dan tidak hanya sebatas mereproduksi tugas-tugas manusia. Penulis seperti Stephen Hawking atau Bill Gates dan peneliti lain telah menyatakan keprihatinan mereka tentang AI.

Berkenaan dengan hambatan masuk, berikut ini adalah beberapa paling umum yang dapat terjadi di lingkungan bisnis: 

• Ketersediaan data. Seringkali, data disajikan secara terpisah di seluruh perusahaan atau tidak konsisten dan berkualitas rendah, menghadirkan tantangan signifikan bagi perusahaan yang ingin menciptakan nilai dari AI dalam skala besar. Untuk mengatasi hambatan ini, sangat penting untuk menyusun strategi yang jelas sejak awal sehingga data AI dapat diekstraksi secara terorganisir dan konsisten.

• Kurangnya tenaga profesional yang berkualitas. Kendala lain yang sering terjadi di tingkat bisnis untuk adopsi AI adalah kelangkaan profil dengan keterampilan dan pengalaman dalam jenis implementasi ini. Sangat penting dalam kasus ini untuk memiliki profesional yang telah mengerjakan proyek dengan skala yang sama.

Temukan proyek yang dikembangkan oleh tim profesional Nexus Integra

• Biaya dan waktu implementasi proyek AI. Biaya pelaksanaan, baik pada waktu dan tingkat ekonomi, merupakan faktor yang sangat penting dalam memilih untuk melaksanakan jenis proyek ini. Perusahaan yang tidak memiliki keterampilan internal atau tidak terbiasa dengan sistem AI, harus menghargai outsourcing implementasi dan pemeliharaan untuk mendapatkan hasil yang sukses dalam proyek mereka.

Singkatnya, AI telah menjadi sumber daya yang sangat penting bagi perusahaan karena memungkinkan mereka untuk menjadi jauh lebih kompetitif dan memperoleh manfaat yang lebih besar, terutama di lingkungan manufaktur dan produksi.