Kasus penggunaan AI: Tidak yakin bagaimana AI dapat membantu organisasi Anda? Mulailah di sini.

Kecerdasan Buatan (AI) telah berkembang pesat dari fiksi spekulatif menjadi kenyataan sehari-hari dalam sekejap. Di mana pun Anda melihat, ada perusahaan yang mempromosikan produk atau fitur AI dan pembelajaran mesin (ML) terbaru mereka, mulai dari pembuat teks, chatbot, editor podcast otomatis, hingga segala hal lainnya. AI tiba-tiba ada di mana-mana, dan bisa dibilang ini adalah kemajuan teknologi terbesar yang kita lihat sejak lahirnya internet.

 

Unduh e-book “Buka Masa Depan”

Namun, menurut beberapa perkiraan, lebih dari 80 persen proyek AI gagal, yang menunjukkan adanya kesenjangan jelas antara bagaimana orang dan organisasi memandang AI dan ML serta bagaimana mereka mendekati era inovasi baru ini.

Jadi, bagaimana Anda bisa menghindari kegagalan ini? Bagaimana Anda bisa mengurangi risiko kegagalan proyek AI di bisnis Anda?

Kami akan mulai dengan beberapa ide tentang apa yang perlu dilakukan sebelum meluncurkan proyek pengembangan aplikasi AI pertama Anda, dan kemudian, di artikel berikutnya, kami akan membahas bagaimana Anda bisa memulai dengan proyek percobaan AI pertama Anda.

 

Apa yang perlu dilakukan sebelum meluncurkan proyek AI

Proyek AI mirip dengan proyek teknologi lainnya, dan lebih mungkin berhasil jika Anda:

1. Memahami kekuatan dan kelemahan AI
2. Menyelaraskan kasus penggunaan AI dengan tujuan bisnis strategis
3. Melihat contoh AI di bisnis lainnya
4. Membentuk tim AI lintas fungsi
5. Mengevaluasi kesiapan AI organisasi Anda
6. Mengembangkan budaya inovasi

Mulailah dengan langkah-langkah ini untuk membantu mempersiapkan proyek pengembangan aplikasi AI Anda agar sukses. Mari kita bahas satu per satu.

 

Memahami Kekuatan dan Kelemahan AI

Generative AI (gen AI) sangat bagus dalam terdengar seperti tahu apa yang dibicarakannya, namun kenyataannya tidak demikian. Aplikasi gen AI tidak memiliki pemahaman atas konten yang mereka buat. Mereka bukanlah “cerdas” dalam arti sebenarnya, melainkan sangat canggih dalam meniru pola bahasa dan asosiasi kata berdasarkan pelatihan mereka.

Karena terdengar meyakinkan, sering kali kita percaya bahwa aplikasi gen AI mampu melakukan tugas-tugas yang kompleks. Namun, ini bisa mengarah pada proyek AI yang gagal karena tugas yang diminta lebih dari yang bisa ditangani oleh teknologi AI saat ini.

 

Kekuatan dan Kelemahan Gen AI

Beberapa hal yang dikuasai oleh gen AI termasuk:

• Memproses data dalam jumlah besar
• Menganalisis data tersebut
• Mengubah format teks
• Mengotomatisasi tugas sederhana yang repetitif
• Mengambil dan meringkas informasi
• Menyesuaikan dan mengidentifikasi pola
• Mengklasifikasikan informasi
• Membantu brainstorming

Namun, gen AI juga memiliki kelemahan:

• Tidak mampu berpikir atau menalar secara nyata
• Tidak bisa mengenali atau memahami konteks tanpa perintah khusus
• Tidak dapat melakukan tindakan kompleks
• Tidak tahu apa yang tidak diketahuinya, sehingga sering menghasilkan halusinasi atau informasi yang salah
• Tidak bisa menghasilkan karya orisinal
• Tidak memiliki kreativitas atau pemikiran kreatif
• Tidak memiliki konsep etika atau empati

Aplikasi gen AI saat ini lebih cocok untuk menangani tugas-tugas mundan dan repetitif dalam skala besar, membebaskan waktu orang dan tim untuk fokus pada pekerjaan yang lebih kompleks, kreatif, dan inovatif.

 

Menyelaraskan Kasus Penggunaan AI dengan Tujuan Strategis

Meskipun banyak hype, AI tidak akan menyelesaikan semua masalah Anda dan masih terbatas pada apa yang dapat dilakukan. Anda perlu membawa aplikasi AI ke tingkat yang lebih praktis dan menghabiskan waktu untuk melihat bagaimana AI bisa cocok dengan strategi bisnis yang ada.

Pada akhirnya, aplikasi AI yang Anda kembangkan tidak akan terlihat oleh pelanggan—AI akan tersembunyi di balik layar sebagai komponen yang tidak terlihat dari aplikasi, layanan, dan proses Anda.

Yang akan dilihat oleh pelanggan adalah aplikasi yang lebih pintar, layanan yang lebih mudah digunakan, dan proses yang lebih efisien. Komponen AI memungkinkan Anda untuk mengintegrasikan data, pengetahuan, dan keahlian organisasi ke dalam produk dan layanan Anda untuk memberikan pengalaman yang lebih baik dan konsisten bagi pelanggan.

Saat baru memulai, pertimbangkan untuk memprioritaskan kasus penggunaan AI yang memberikan nilai dalam jangka pendek, seperti meningkatkan produktivitas tim atau mengoptimalkan layanan dukungan dan personalisasi untuk pelanggan yang ada atau yang kembali. Hindari kasus penggunaan yang berhubungan dengan inti bisnis hingga Anda merasa nyaman dengan AI dan data yang Anda masukkan ke dalamnya.

 

Melihat Contoh Penggunaan AI di Bisnis Lain

Organisasi di berbagai industri berhasil menggunakan AI dengan cara yang inovatif dan berdampak yang dapat menjadi inspirasi untuk kasus penggunaan dan eksperimen AI Anda. Banyak di antaranya membantu meningkatkan efisiensi, memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik, dan memfasilitasi pengambilan keputusan yang lebih cepat dan lebih baik, di antara hal-hal lainnya.

Beberapa contoh terkini termasuk:

• Pengecer menggunakan AI untuk menghasilkan rekomendasi yang dipersonalisasi untuk pelanggan yang kembali, meningkatkan tata letak toko, dan mengoptimalkan rantai pasokan.
• Organisasi dukungan IT menggunakan AI untuk mengategorikan tiket dukungan dan mengidentifikasi serta (secara otomatis!) menyelesaikan masalah berulang.
• Pengembang perangkat lunak menggunakan asisten pemrograman bertenaga AI untuk menjadi lebih efisien, mengurangi pekerjaan rutin agar dapat fokus pada tugas yang lebih bernilai tinggi.
• Pabrikan mulai menggunakan AI untuk membantu memprediksi kegagalan peralatan dan mengoptimalkan jadwal produksi.
• Lembaga keuangan menggunakan AI untuk mendeteksi transaksi yang mencurigakan dan memprediksi tren pasar saham.
• Organisasi kesehatan menggunakan AI untuk membantu merancang molekul obat baru, membuat laporan kesehatan yang dipersonalisasi, dan meningkatkan proses diagnostik.
• Situs e-commerce dan pasar online menggunakan gen AI untuk mendukung chatbot layanan pelanggan dan penjualan.

Dengan membaca dan meneliti contoh-contoh lain tentang penggunaan AI, Anda akan menemukan beberapa yang lebih maju, namun pada akhirnya Anda akan memahami apa yang mungkin dilakukan dengan teknologi gen AI saat ini.

 

Membangun Tim AI Lintas Fungsi

Seperti proyek teknologi lainnya, proyek AI memerlukan keahlian dari berbagai disiplin dalam organisasi Anda, termasuk:

• Ilmu data dan analitik
• TI/rekayasa
• Pengembangan aplikasi
• Manajemen data
• Strategi bisnis
• Riset pengguna
• Pemasaran dan komunikasi
• Hukum/kepatuhan
• Ahli domain lainnya sesuai kebutuhan

Dengan membawa peserta yang tertarik dari disiplin-disiplin ini, tim Anda akan memiliki berbagai perspektif, pengalaman, dan opini. Tim lintas fungsi ini akan memastikan bahwa kasus penggunaan AI yang potensial dapat dijalankan secara teknis dan tetap selaras dengan tujuan strategis organisasi Anda.

Tim lintas fungsi juga mendorong kolaborasi antara orang dan tim yang biasanya tidak sering berinteraksi, yang mempromosikan aliran ide, wawasan, dan keahlian yang lebih bebas.

 

Mengevaluasi Kesiapan AI Organisasi Anda

Tidak ada gunanya merancang proyek pengembangan aplikasi gen AI jika organisasi Anda kekurangan bakat, data, atau infrastruktur.

Tim AI lintas fungsi baru Anda akan membantu Anda menilai kemampuan organisasi Anda dalam mengintegrasikan AI ke dalam produk Anda, karena banyak yang akan memiliki wawasan lebih mendalam mengenai kekuatan dan kelemahan spesifik organisasi mereka.

Jika ada kelemahan yang jelas, ini akan membantu Anda memprioritaskan investasi dalam infrastruktur, pengembangan data, dan pelatihan.

 

Mengembangkan Budaya Inovasi

Era AI baru saja dimulai, dan eksperimen dan kasus penggunaan pertama Anda akan menjadi awal dari perjalanan ini. Mengembangkan budaya inovasi dalam organisasi Anda akan membantu mempersiapkan Anda untuk potensi disruptif yang akan dibawa oleh AI, baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang.

Ada banyak saran tentang bagaimana mengubah budaya organisasi agar lebih inovatif, tetapi berikut adalah tiga cara untuk memulai:

1. Menumbuhkan semangat eksperimen
2. Mendorong budaya pembelajaran berkelanjutan
3. Berinvestasi dalam pengembangan talenta

Mari kita bahas masing-masing.

 

Menumbuhkan Semangat Eksperimen

Inovasi membutuhkan eksperimen, dan inovasi yang berkelanjutan memerlukan eksperimen yang terus-menerus.

Meskipun sebagian besar eksperimen inovasi akan gagal, beberapa keberhasilan bisa membuat semuanya sepadan. Dan semakin banyak keberhasilan yang dicapai, semakin inovatif organisasi Anda.

Beberapa cara sederhana untuk mendorong lebih banyak eksperimen di organisasi Anda:

• Tetapkan tujuan dan sasaran yang jelas: Tentukan apa yang ingin dicapai, dan gunakan metrik di mana pun memungkinkan.
• Budayakan rasa ingin tahu: Dorong orang untuk terus berpikir tentang bagaimana segala sesuatunya bisa lebih baik, lebih sederhana, atau lebih efisien.
• Terima kegagalan: “Gagal cepat, belajar lebih cepat.” Rayakan kegagalan sebagai kesempatan untuk belajar.
• Ukur semuanya: Tidak ada eksperimen tanpa pengukuran.
• Tetapkan pola pikir berbasis data: Data hanya berguna jika Anda benar-benar menggunakannya.

 

Mendorong Budaya Pembelajaran Berkelanjutan

Membangun budaya pembelajaran berkelanjutan akan membantu meningkatkan tingkat inovasi dalam organisasi Anda. Semangat eksperimen juga lebih mungkin berkembang ketika orang dan tim termotivasi untuk terus belajar.

Peluang pembelajaran berkelanjutan bisa datang dalam berbagai bentuk, seperti:

• Kelas master yang dipimpin rekan sejawat
• Akses berbayar ke platform microlearning
• Pelatihan antar rekan dan sesi “lunch and learn”
• Lokakarya atau ceramah dari para ahli eksternal