10 Pertanyaan Penting yang Harus Dievaluasi Sebelum Menerapkan AI di Organisasi Anda
AI (Artificial Intelligence) dan ML (Machine Learning) dapat menawarkan organisasi kemajuan dalam sistem produksi mereka dan bahkan keunggulan kompetitif jika digunakan dengan bijak dan dalam konteks yang tepat. Transformasi digital dan kemajuannya yang banyak telah menghasilkan tekanan pada perusahaan, yang berasal dari takut ketinggalan, yang pada gilirannya telah menghasilkan kesiapan di kalangan pemimpin untuk menerapkan teknologi ini di perusahaan mereka.
Tetapi dalam sebagian besar kasus, meskipun diadopsi, hambatan dasar tetap ada dan sedikit perusahaan yang memiliki komponen dasar yang memungkinkan AI menghasilkan nilai dalam skala besar. Menjadi jelas tentang di mana peluang Kecerdasan Buatan ada dan memiliki strategi pusat dan terdefinisi untuk mendapatkan data yang dibutuhkan AI harus menjadi titik awal bagi setiap entitas yang memutuskan untuk menggeluti transformasi ini.
Oleh karena itu, sebelum mengadopsi strategi AI dan ML, perusahaan harus bertanya pada diri sendiri pertanyaan berikut:
1. Apa masalah yang ingin Anda selesaikan dengan AI?
Hal utama dalam hal ini adalah mulai dengan mendefinisikan masalah. Apa yang dicari oleh perusahaan? Apakah model machine learning yang dapat menyelesaikannya? Apakah diketahui secara spesifik untuk apa sistem AI akan digunakan?
Penting, satu sisi, untuk mendeteksi jenis aktivitas mana yang tidak efisien atau intensif modal manusia, dan di sisi lain, untuk menentukan bagaimana sistem AI dan ML dapat mengurangi masalah ini.
2. Apa rencana perusahaan untuk mengubah AI menjadi peluang?
Bagaimana perusahaan berencana untuk mengatasi masalah dan menerapkan solusi?
Pada titik ini, penting untuk mengetahui cara merumus ulang definisi masalah menjadi masalah pembelajaran otomatis dan cara mengimplementasikannya dengan cara yang menghindari penurunan apa pun atau hilangnya nilai selama proses transformasi.
3. Apakah perusahaan membutuhkan solusi sementara atau permanen?
Teknologi AI harus menjadi bagian dari inti bisnis perusahaan dan harus diiringi oleh perubahan pola pikir dari tim manajemen. Sebagian besar kisah sukses didukung oleh transformasi digital perusahaan di semua tingkat.
Tergantung pada apakah model AI diperlukan untuk tindakan spesifik atau untuk proses sehari-hari perusahaan, akan diutus untuk mendapatkan produk yang disesuaikan, solusi standar atau layanan sementara.
4. Apakah perusahaan memiliki data yang diperlukan untuk memberi makan model AI?
Kualitas model AI secara langsung tergantung pada kualitas dan kuantitas data yang tersedia bagi perusahaan. Penggunaan AI berarti melatih model data yang akurat dan bermakna yang dapat memberi makan sistem AI sehingga mereka belajar untuk berfungsi sendiri, oleh karena itu, memiliki data historis berkualitas adalah kunci.
Apakah perusahaan saya memiliki cukup data? Apakah sumber data yang akan digunakan AI terpercaya? Apakah perusahaan memiliki arsitektur data yang kuat? Untuk menjawab pertanyaan ini, perlu memiliki kerangka tujuan dan KPI (key performance indicators) yang solid dan strategi data yang kuat untuk memastikan bahwa data digunakan dengan cara yang paling berharga mungkin.
5. Apakah data ini telah diDigitalisasi?
Apakah saya memiliki data yang disimpan dalam sistem digital? Untuk dapat mengelola data dengan benar, data harus diDigitalisasi, terpusat, terorganisir dan terintegrasi dalam berbagai alat digital (seperti CRM, ERP, SCADA, dll.) atau dalam database, file CSV, Excel, dll. Jika ini bukan kasus, digitalisasi dan penggunaan AI dari data ini dapat memakan waktu yang lama dan kadang-kadang investasi yang tidak dapat diatasi.
6. Apakah perusahaan memiliki sumber daya yang diperlukan untuk implementasi?
Perusahaan harus realistis tentang apakah benar-benar memiliki sumber daya yang diperlukan pada tingkat modal manusia dan keuangan untuk menyerap perubahan. Di mana kita akan menemukan talenta ahli untuk menerapkan AI? Apa anggaran perusahaan untuk memperoleh model ML?
Untuk mencapai transisi yang lancar dan integrasi yang benar dari model ke dalam sistem internal, penting untuk memiliki tim teknis yang mengenal perusahaan dan juga mengenal pengembang atau ilmuwan data. Selain itu, tim ini harus berkualifikasi untuk mengintegrasikan model yang akan diimplementasikan ke dalam sistem perusahaan.
Di sisi lain, akurasi model AI akan tergantung pada anggaran, peralatan dan waktu yang tersedia bagi perusahaan untuk mengembangkannya. Semua ini juga akan menentukan apakah perusahaan memilih layanan on-demand atau akuisisi model sendiri yang diimplementasikan oleh timnya.
7. Apa konsekuensi jika AI gagal?
Model AI bekerja melalui algoritma yang sangat canggih dan korelasi statistik, tetapi selalu ada margin kesalahan. Apakah perusahaan ingin menerapkan AI dalam proses dengan variabilitas tinggi dan tingkat akurasi rendah, atau sebaliknya? Apa risiko dan berapa investasi yang akan hilang jika tidak berhasil?
Tergantung pada sistem dan data yang tersedia, perusahaan harus mengevaluasi apakah akurasi model ini diharapkan cukup tinggi untuk melanjutkan.
8. Bagaimana AI akan diintegrasikan dengan strategi keseluruhan perusahaan?
Bagaimana perusahaan akan mengintegrasikan AI dengan proses dan orang? Apakah ada titik balik di mana AI akan bertabrakan dengan proses?
AI tidak boleh diimplementasikan sebagai teknologi mandiri, tetapi sebagai solusi terintegrasi yang masuk ke dalam sinergi dengan semua area perusahaan untuk memaksimalkan produktivitas dan hasil. Perusahaan harus bertanya pada diri sendiri apakah model AI akan dapat bekerja sama dengan pihak lain dan mengidentifikasi masalah apa yang mungkin timbul.
9. Bagaimana perubahan ini akan mempengaruhi karyawan perusahaan?
Sejauh mana kemampuan AI untuk mengotomatisasi aktivitas yang saat ini dilakukan oleh karyawan akan mempengaruhi ukuran tenaga kerja? Karyawan dapat sangat skeptis terhadap perubahan dan perusahaan harus menemukan solusi etis sehingga mereka tidak kehilangan nilai dan motivasi mereka.
Program perubahan yang efektif akan berfokus pada pelatihan dan intervensi spesifik untuk melibatkan karyawan dan manajer di perusahaan.
10. Apa pengembalian yang diharapkan dari penerapan teknologi ini?
Berapa waktu yang diperlukan perusahaan untuk memulihkan investasi? Berapa biaya perusahaan akan dikurangi setelah AI diimplementasikan? Integrasi model AI dan ML di dalam perusahaan menyandang biaya dan oleh karena itu investasi penting.
Karena alasan ini, perlu dilakukan estimasi yang realistis untuk menentukan parameter pengembalian investasi. Untuk melakukan rencana ini, indikator kinerja yang mungkin (KPI) harus ditetapkan, sehingga pengembalian dapat diukur dan berapa nilai yang dibawa model ke perusahaan harus dihitung.
Apakah Anda memikirkan untuk mengimplementasikan AI di perusahaan Anda?
AI membuka pintu untuk kemungkinan tak terhitung bagi bisnis, tetapi jika diterapkan sekadar sebagai eksperimen, jika masalah spesifik tidak diidentifikasi dan rencana aksi tidak dibuat, maka itu akan terbukti menjadi proposisi yang tidak bernilai dan manajemen tidak akan melihat pengembalian investasi.
Dari Nexus Integra kami membuka jalan untuk implementasi teknologi AI dan ML menjadi kisah sukses yang dijamin. Nexus Integra, platform operasi terpadu, menawarkan alat Big Data terstruktur yang menyediakan data scientists dengan kuantitas dan kualitas data yang diperlukan untuk aplikasi AI dan Machine Learning, serta eksploitasi data dalam aplikasi apa pun; asli atau eksternal.
Aplikasi asli Machine Learning memungkinkan manajemen berbagai algoritma canggih dan perkenalan mudahnya ke dalam proses produksi secara real-time. Nexus Integra sebagai pusat operasi terpadu dan platform Big Data memungkinkan untuk mendapatkan nilai maksimum dari data.
