Artificial intelligent (AI) telah dianggap sebagai teknologi super power yang membantu kelangsungan industri, misalnya dalam aspek membantu operasional dan strategi bisnis. Banyak bisnis yang memanfaatkan AI untuk memproses dan menganalisis data berskala besar.
Geoffrey Hinton, seorang pionir deep learning, menyatakan bahwa AI membantu perusahaan membuat keputusan terbaik dan lebih cepat dengan menganalisis data dalam jumlah besar secara real-time, termasuk memberikan wawasan yang lebih dalam tentang pasar dan perilaku pelanggan.
Lalu, bagaimana sebenarnya peran air dan implementasinya dalam dunia bisnis? Untuk mengetahui lebih dalam mengenai potensi AI untuk efisiensi bisnis kamu dapat simak artikel berikut.
Manfaat Peran AI dalam Bisnis
Otomatisasi Pekerjaan
Pekerjaan dengan tugas-tugas manual yang berulang, seperti memeriksa email, memasukkan data, dan membuat laporan dapat dilakukan dengan AI.
Menurut penelitian yang dilakukan oleh UiPath, 67% responden yang terdiri dari pekerja perlu melakukan rutinitas yang sama dan menghabiskan rata-rata empat setengah jam seminggu untuk tugas-tugas yang sebenarnya bisa diotomatisasi.
AI bisa membantu mengotomatisasi tugas-tugas rutin ini sehingga kamu bisa meningkatkan produktivitas, mengurangi risiko kesalahan manusia, dan mengalihkan tenaga untuk pekerjaan yang lebih penting.
Berbagai tools AI bisa kamu pilih misalnya chatbots untuk layanan pelanggan, ATS untuk recruitment, hingga platform keuangan untuk memberikan gaji karyawan akuntansi.
Analisis Data Berskala Besar yang Lebih Andal
Dengan machine learning, kamu bisa memproses dan menganalisis data dalam jumlah besar dengan kecepatan dan skala yang lebih unggul. AI dapat mengidentifikasi pola, perilaku, dan tren yang mungkin tidak ditemukan manusia, dengan menggunakan data historis.
Identifikasi ini berguna untuk memprediksi perpindahan pelanggan, mengetahui pergantian pekerja untuk mengelola dan mengurangi tingkat turnover, membuat perencanaan bisnis, pengambilan keputusan strategis, hingga mendeteksi penipuan transaksi.
Pengambilan Keputusan Lebih Baik
Dengan wawasan analisis yang baik, AI dapat membantu pengambilan keputusan terutama dalam hal meningkatkan peluang bisnis, personalisasi penawaran berdasarkan data pelanggan, hingga persiapan untuk menghadapi kompetitor bisnis.
Penggunaan AI prediktif mampu menganalisis dan memahami pola permintaan konsumen dan faktor lainnya yang dapat dilihat secara real-time. Ini sangat penting untuk menentukan target pasar, gaya pemasaran sesuai platform pelanggan, penentuan harga produk, dan lain-lain yang dapat meningkatkan peluang penjualan.
Ketiga hal di atas merupakan sebagian kecil dari hal yang krusial bagi bisnis. Meskipun AI dapat memberikan manfaat yang signifikan, keahlian dan kecerdasan manusia masih diperlukan untuk memastikan keakuratan dan kredibilitas proses bisnis.
Mengingat hal ini berikut adalah langkah-langkah sederhana yang perlu kamu persiapkan sebelum menerapkan teknologi AI ke dalam bisnis.
Langkah-Langkah Penerapan AI Dalam Bisnis
Menurut penelitian McKinsey, sekitar 50 persen hingga 60 persen perusahaan sudah menerapkan teknologi AI dalam menjalankan bisnisnya. Di tengah maraknya kebutuhan akan otomatisasi suatu pekerjaan, AI dinilai cukup memberikan dampak yang signifikan untuk kemajuan bisnis.
Untuk mengimplementasikan AI ke dalam bisnis, kamu perlu melakukan persiapan yang matang untuk memulai integrasi AI dengan pekerjaan. Berikut adalah beberapa langkah yang perlu kamu lakukan:
-
Identifikasi Kebutuhan Bisnis
Kamu perlu menganalisis kebutuhan pada sektor apa teknologi AI bisa diaplikasikan, misalnya operasional, layanan pelanggan, pemasaran, atau pengambilan keputusan. Dalam hal ini kamu juga perlu menentukan tujuan spesifik bisnis untuk mengarahkan kerja AI menjadi lebih mudah.
-
Evaluasi Kesiapan Teknologi
Mulailah evaluasi apakah infrastruktur teknologi seperti hardware, software, dan network yang ada sudah memadai untuk mendukung penerapan AI. Faktor ketersediaan juga yang baik juga perlu diperhatikan agar bisa melatih model AI yang berkualitas.
-
Pengumpulan dan Pengolahan Data
Pengumpulan data dari berbagai sumber yang relevan dibutuhkan untuk mendukung pekerjaan AI. Selain itu, bersihkan dan olah data untuk memastikan data bebas dari kesalahan dan siap digunakan untuk pelatihan model AI.
-
Pemilihan Teknologi dan Pengembangan Model AI
Pilih alat, platform, atau framework AI yang sesuai dengan kebutuhan bisnis kamu, misalnya TensorFlow, PyTorch, atau layanan AI berbasis cloud. Pengembangan model AI bisa melibatkan penggunaan algoritma machine learning, deep learning, NLP, dan lainnya. Pelatihan juga bisa dilakukan untuk pengoptimalan model AI. Dalam proses ini diperlukan pula uji coba dan validasi pada dataset AI guna mengevaluasi kinerja.
-
Integrasi Sistem oleh Tim Ahli
Kamu dapat mengintegrasikan solusi AI dengan sistem bisnis, seperti CRM, ERP, atau platform manajemen lainnya. Setelahnya, lakukan pengujian end-to-end untuk memastikan bahwa sistem terintegrasi berfungsi dengan baik. Selain itu, kerahkan tim ahli yang berpengetahuan up-to-date untuk menjalankan teknis AI terutama pada proses ini.
-
Pemantauan Risiko dan Manajemen Berkelanjutan
Saat teknologi AI sudah kamu terapkan, monitor kinerja sistem AI secara ketat selama fase awal. Lalu, pemantauan sistem yang terintegrasi juga dibutuhkan untuk memastikan teknologi beroperasi tanpa gangguan. Lakukan juga evaluasi berkala terhadap kinerja dan dampak AI dalam bisnis berdasarkan feedback berdasarkan data operasional.
-
Implementasinya AI Dalam Peningkatan Produk dan Kinerja Bisnis
Implementasi AI untuk meningkatkan kinerja tentu mengandalkan teknologi berbasis AI yang andal dengan beberapa pendekatan. Berikut adalah beberapa jenis AI yang bisa Di bawah ini adalah beberapa contoh penggunaan AI yang signifikan dalam bisnis.
-
Meningkatkan Customer Experience
Peningkatan customer experience ini sangat penting untuk menjaga reputasi perusahaan dan produk. Misalnya dalam hal menjawab pertanyaan customer, kamu dapat menggunakan chatbots dan asisten virtual untuk menjawab pertanyaan umum, membantu pelanggan dalam proses pembelian, dan memberikan dukungan teknis secara proaktif setiap waktu.
Dalam hal pemasaran, algoritma machine learning dapat menganalisis data pelanggan, seperti riwayat pembelian, perilaku browsing, dan preferensi, untuk memberikan rekomendasi produk atau layanan yang disesuaikan. Natural Language Processing (NLP) juga memungkinkan AI untuk menganalisis sentimen dari ulasan produk, umpan balik pelanggan, dan media sosial.
-
Human Resources
AI sudah dikenal dapat membantu penyaringan dan penyortiran calon karyawan berkualitas yang dibutuhkan divisi HR. Selain itu, AI juga dapat membantu mnejaring karyawan dengan kinerja baik dengan promosi lowongan di berbagai platform berbasis AI.
Tugas penilaian promosi para karyawan yang telah bekerja juga dapat diotomatisasi, sehingga memudahkan HR menilai dengan lebih baik apakaah karyawan tersebut sudah memenuhi tolok ukur utama. Pertanyaan rutin dari karyawan juga dapat dijawab dengan cepat menggunakan AI.
-
Kunci Cyber Security
Machine learning, salah satu teknologi berbasis AI dapat secara maksimal memberikan keamanan siber yang lebih baik, misalnya pengenalan wajah untuk autentikasi, deteksi penipuan, serta program antivirus untuk mendeteksi dan memblokir malware.
Selain itu, hadirnya AI juga dimanfaatkan untuk melatih model yang mampu mengidentifikasi, merespons serangan siber, serta mendeteksi intrusi. Proteksi lain juga bisa dilakukan dengan memanfaatkan algoritma untuk mengklasifikasikan dan mengingat histori jika terlihat anomali atau phishing.
-
Research and Development
AI dapat mempercepat proses riset dengan menganalisis data berskala besar secara efisien. Dalam pengembangan produk, AI akan membantu kamu merancang prototipe, mensimulasikan berbagai kondisi dari target perencanaan, dan mengoptimalkan desain.
Selain itu, AI juga digunakan untuk mengotomatisasi tugas-tugas rutin. Dengan demikian, AI tidak hanya meningkatkan efisiensi dan kecepatan R&D, tetapi juga mendorong inovasi perusahaan kamu.
-
Risk Management and Analytics
AI dapat mengubah cara organisasi mengidentifikasi, menilai, dan mengurangi risiko. Dalam manajemen risiko, sejumlah besar data diproses dengan algoritma AI untuk mendeteksi sedini mungkin pola serangan.
AI juga memiliki analitik prediktif kuat untuk manajemen risiko di masa depan dengan menganalisis data historis dan tren pasar secara real-time. Secara keseluruhan, AI memberdayakan organisasi untuk mengelola risiko secara efektif.
-
Supply Chain
Algoritma machine learning dapat digunakan untuk memprediksi supply demand. Ini memungkinkan perusahaan untuk mengoptimalkan inventaris dan mengurangi biaya penyimpanan.
Selain itu, AI juga digunakan untuk meningkatkan efisiensi pengiriman melalui optimasi rute dan penjadwalan, yang dapat mengurangi waktu pengiriman dan biaya logistik. Implementasi AI juga digunakan dalam pemantauan kondisi barang selama transit juga membantu dalam menjaga kualitas produk, terutama untuk barang yang sensitif terhadap suhu dan kondisi lingkungan.
Implementasi AI dalam bisnis sangat penting untuk mempermudah berjalannya operasional. Berbagai sektor dapat dimaksimalkan dengan penggunaan AI yang tepat. Terutama dalam hal membantu perusahaan menentukan strategi terbaik dan menganalisis data dalam jumlah besar dengan lebih cepat
About The Author
