AI: Manfaat, Risiko, dan Dampak Industri

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

Faktanya, perusahaan konsultasi yang sama menyertakan Kecerdasan Buatan dalam tren teknologinya untuk tahun 2020. Secara spesifik, AI yang berfokus pada peningkatan keamanan TI.

AI adalah teknologi kunci dalam Industri 4.0 karena semua keuntungan yang dibawanya bagi perusahaan dan semua yang ingin memulai proses transformasi digital harus menerapkannya dalam proses mereka.

Apa itu kecerdasan buatan?

Konsep Kecerdasan Buatan sudah ada sejak lama. Faktanya, John McCarthy menciptakan istilah Kecerdasan Buatan pada 1950 dan Alan Turing sudah mulai membicara realitas ini pada tahun yang sama dalam artikel berjudul “Computing Machinery and Intelligence”.

Sejak saat ini, ilmu komputer ini telah berevolusi banyak.

Bagi professor Patrick H. Winston dari Massachusetts Institute of Technology, AI adalah “algoritma yang dibatasi oleh batasan yang diekspos oleh representasi yang mendukung model perulangan yang menghubungkan pikiran, persepsi dan tindakan. ”

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

Bagi kepala ensiklopedia teknologi Tech Target, Margaret Rose, ini adalah sistem yang mensimulasikan berbagai proses manusia seperti belajar, berpikir dan koreksi diri.

Seperti yang dapat kita lihat, ketiga definisi AI merujuk pada mesin atau sistem komputer yang berpikir. Mereka memproduksi pengenalan yang meniru kecerdasan manusia untuk melakukan tugas yang hanya dapat dilakukan oleh manusia.

Namun, sumber lain pergi lebih jauh dan mendefinisikan AI sebagai sistem komputer yang digunakan untuk memecahkan masalah kompleks yang melebihi kapasitas otak manusia.

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

Presiden Future Life Institute, Max Tegmark, berarah ke arah ini dan menyatakan bahwa “karena semua yang kita sukai dari peradaban kita adalah produk kecerdasan kita, memperkuat kecerdasan manusia kita dengan kecerdasan buatan memiliki potensi untuk membantu peradaban berkembang subur seperti belum pernah sebelumnya”.

Terkait isu ini, Google Deep Mind, dan Universitas Oxford melakukan penelitian yang kesimpulannya menunjukkan bahwa AI mampu menafsirkan teks Yunani Kuno yang rusak dan tidak dapat dibaca. sementara tingkat kesalahan sejarawan dan epigraf adalah 57,3%, tingkat kesalahan algoritma yang bertanggung jawab atas prestasi ini adalah 30,1%.

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

Bagaimana cara kerja AI?

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

Machine Learning (ML)

Ini adalah cabang Kecerdasan Buatan dan salah satu yang paling umum yang bertanggung jawab untuk mengembangkan teknik untuk algoritma yang telah dikembangkan untuk belajar dan meningkat seiring waktu. Ini melibatkan sejumlah besar kode dan rumus matematika yang kompleks untuk memungkinkan mesin menemukan solusi untuk masalah tertentu.

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

Contoh jelas ini adalah data dari pabrik produksi di mana elemen yang terhubung memberi aliran data konstan tentang status mesin, produksi, fungsionalitas, suhu, dan sebagainya ke inti pusat.

Jumlah data yang sangat besar ini yang berasal dari proses produksi harus dianalisis untuk mencapai peningkatan berkelanjutan dan pengambilan keputusan yang tepat, namun volume data ini berarti manusia harus menghabiskan banyak waktu (hari) untuk analisis dan pelacakan.

Inilah saat Machine Learning mulai berperan, memungkinkan data dianalisis saat data dimasukkan ke dalam proses produksi dan mengidentifikasi pola atau anomali dalam operasi dengan lebih cepat dan akurat. Dengan cara ini, peringatan atau pemberitahuan dapat dipicu untuk pengambilan keputusan.

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

Deep Learning (DL)

Ini adalah versi yang lebih spesifik dari Machine Learning (ML) yang merujuk pada serangkaian algoritma (atau jaringan saraf) yang dirancang untuk pembelajaran mesin dan berpartisipasi dalam pengkorekasi non-linier.

Dalam teknik ini algoritma dikelompokkan dalam jaringan saraf buatan yang dimaksudkan untuk bertindak seperti jaringan saraf manusia yang ada di otak. Ini adalah teknik yang memungkinkan Anda untuk belajar dengan cara yang mendalam tanpa kode spesifik untuk itu.

Deep Learning adalah dasar untuk melakukan fungsi yang jauh lebih canggih yang memungkinkan analisis berbagai faktor pada saat yang sama.

Sebagai contoh, Deep Learing digunakan untuk mengontekstualisasikan informasi yang diterima oleh sensor yang digunakan dalam kendaraan otonom: jarak objek, kecepatan di mana mereka bergerak, prediksi berdasarkan gerakan yang mereka lakukan, dan sebagainya. Mereka menggunakan informasi ini untuk memutuskan bagaimana dan kapan pindah jalur, di antara hal lain.

Kami masih berada pada tahap di mana DL masih dalam tahap sangat awal dari pengembangan potensi penuhnya. Kami melihat bahwa in semakin banyak digunakan di bisnis dengan mengubah data menjadi kumpulan yang jauh lebih terperinci dan dapat diskalakan.

AI di lingkungan bisnis

AI sudah digunakan dalam banyak aplikasi komersial dan produksi, termasuk otomasi, pemrosesan bahasa dan analisis data produksi.

Ini memungkinkan bahwa pada tingkat umum, perusahaan sedang mengoptimalkan baik proses manufaktur, operasi dan meningkatkan efisiensi internal mereka.

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

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

Manfaat AI

Banyak suara di sektor teknologi membela manfaat Kecerdasan Buatan (AI).

Product Manager Infinia ML, Andy Chan, pada TED Talks dengan lebih dari 40.000 kunjungan di Youtube, memburaikan berbagai manfaat AI di tempat kerja.

Kai-Fu Lee, pendiri dana venture capital Sinovation Ventures dan tokoh terkemuka di bidang teknologi, juga menggambarkan manfaat utama AI dalam video TED Talks dengan lebih dari 600.000 putaran.

Mengambil dua ahli ini ke dalam perhitungan, ini akan menjadi manfaat utama AI yang diterapkan pada sektor bisnis:

1. Mengotomatisasi proses. Kecerdasan Buatan memungkinkan robot mengembangkan tugas berulang, rutin dan optimasi proses secara otomatis dan tanpa campur tangan manusia.

2. Meningkatkan tugas kreatif. AI membebaskan manusia dari tugas rutin dan berulang dan memungkinkan mereka untuk menghabiskan lebih banyak waktu pada fungsi kreatif.

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

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

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

6. Pemeliharaan prediktif. Ini memungkinkan untuk melakukan pemeliharaan peralatan industri berdasarkan waktu dan kondisi operasinya, memungkinkan untuk meningkatkan kinerja dan siklus hidupnya.

7. Peningkatan pengambilan keputusan baik pada tingkat produksi maupun bisnis. Dengan memiliki lebih banyak informasi dengan cara yang terstruktur, ia memungkinkan setiap orang yang bertanggung jawab untuk membuat keputusan dengan cara yang lebih cepat dan efisien.

8. Kontrol dan optimasi proses produktif dan baris produksi Melalui AI, proses yang lebih efisien dan bebas dari kesalahan dicapai, mendapatkan kontrol yang lebih besar atas baris produksi di perusahaan.

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

Risiko dan hambatan AI

Beberapa suara percaya bahwa Kecerdasan Buatan (AI) memiliki risiko. Terutama jika potensi AI dijelajahi dan tidak hanya terbatas pada mereproduksi tugas manusia. Penulis seperti Stephen Hawking atau Bill Gates dan peneliti berbeda telah menyatakan kekhawatiran mereka tentang AI.

Terkait hambatan masuk, ini akan menjadi beberapa paling umum yang dapat terjadi di lingkungan bisnis:

• Ketersediaan data. Seringkali, data disajikan secara terisolasi di antara perusahaan atau tidak konsisten dan berkualitas rendah, yang menantang signifikan bagi perusahaan yang mencoba menciptakan nilai dari AI dalam skala besar. Untuk mengatasi hambatan ini, akan vital untuk menyusun strategi yang jelas sejak awal sehingga data AI dapat diekstraksi dengan cara yang terorganisir dan konsisten.

 

• Kekurangan profesional yang berkualifikasi. Hambatan lain yang sering terjadi pada tingkat bisnis untuk adopsi AI adalah kekurangan profil dengan keterampilan dan pengalaman dalam implementasi jenis ini. Penting dalam kasus ini untuk memiliki profesional yang telah bekerja pada proyek dengan magnitudo yang sama.

Temukan proyek yang dikembangkan oleh tim profesional Nexus Integra

• Biaya dan waktu implementasi proyek AI. Biaya implementasi, baik pada tingkat waktu maupun ekonomi, adalah faktor yang sangat penting dalam memilih untuk mengeksekusi jenis proyek ini. Perusahaan yang kurang keterampilan internal atau tidak akrab dengan sistem AI, harus menilai outsourcing baik implementasi maupun pemeliharaan untuk mendapatkan hasil sukses dalam proyek mereka.

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

Itulah sebabnya semua ini, jenis profil profesional ini semakin banyak diminati di sektor industri, membuat esensial untuk memiliki kelompok ahli di bidang untuk mengembangkan strategi transformasi digital yang efisien.