Cara Efisien Menerapkan Strategi AI dalam Bisnis

Kecerdasan buatan telah berevolusi dari kata – kata menjadi kenyataan hari ini. Perusahaan yang berspesialisasi dalam sistem pembelajaran mesin mencari untuk lolos ke teknologi berbasis kecerdasan buatan.
Perusahaan yang tidak memiliki pembelajaran mesin sedang mencoba menerapkan strategi. Semua ini tak terlihat dan takut ketinggalan, bagaimana Anda meluncurkan strategi AI di perusahaan Anda?
Ini terlihat seperti pertanyaan rutin dan berulang hari ini. Artikel ini adalah upaya untuk menyelam sedikit lebih dalam ke beberapa tantangan, peluang, dan peluang yang dihadapi bisnis ketika menerapkan strategi AI.

Tantangan kritis dalam AI

Ada banyak tantangan ketika menerapkan AI di perusahaan. Semua tantangan ini dapat dijelaskan dalam tiga langkah:

1. Talent: Menempatkan tim orang-orang berbakat adalah masalah penting bagi sebagian besar bisnis saat ini.
2. Waktu: Faktor kunci lainnya adalah waktu. Sangat penting untuk melihat seberapa cepat Anda bisa mendapatkan hasil bisnis dengan menerapkan strategi AI.
3. Kepercayaan: Kepercayaan mengacu pada kepercayaan Anda pada model pembelajaran mesin Anda dan kemampuan Anda untuk menjelaskan hasil model Anda kepada para regulator dan pemangku kepentingan.

1. Membangun Budaya Data

Produksi data dalam jumlah besar dan memahaminya, perusahaan harus terlebih dahulu membangun budaya data. Berikut adalah tiga kiat utama yang perlu diingat saat membangun budaya berbasis data di perusahaan:

1. Pengumpulan data: Untuk membangun budaya data, seseorang harus mulai mengumpulkan data terlebih dahulu. Data hari ini dapat diperoleh dari berbagai sumber seperti departemen pemasaran, departemen penjualan, pemantauan produk, analitik pelanggan. Itu pasti akan membentuk fondasi.
2. Biarkan data diakses: Data yang dikumpulkan harus tersedia untuk umum. Ini berarti bahwa data harus dalam format yang membuatnya mudah bagi orang untuk mengerjakannya dan mendapatkan wawasan yang berarti darinya.
3. Temukan bakat yang tepat: Data pada dasarnya adalah olahraga tim. Sementara perusahaan membutuhkan ahli untuk membuat model dan algoritma, mereka juga membutuhkan orang-orang dengan kemampuan teknis berbeda yang dapat menemukan wawasan yang berguna sebelum mengirimkan data kepada para ahli. Untuk ini, tenaga kerja yang ada dapat dilatih karena mereka memiliki pengalaman domain yang diperlukan untuk pekerjaan itu.

Pembelajaran mesin adalah transformasi budaya sebagai transformasi bisnis. Jadi, daripada membuat tim baru dari awal, perusahaan dapat mempekerjakan beberapa ilmuwan data dan menggunakan staf mereka yang sudah berpengalaman untuk membantu mereka.

2. Ajukan pertanyaan yang tepat

Sangat penting untuk mengajukan pertanyaan yang tepat untuk membangun budaya data dalam bisnis. Bagaimana saya bisa mendapatkan klien berikutnya, siapa klien berikutnya dan bagaimana mengoptimalkan rantai pasokan saya adalah beberapa pertanyaan yang sebagian besar perusahaan perlu jawab hari ini.

Terkadang merencanakan bisnis dapat membantu sebagai batu loncatan untuk implementasi AI. Untuk mengajukan pertanyaan terkait, perusahaan perlu memiliki orang-orang artistik dengan pola pikir analitis dan solusi dengan dukungan data.

Baca juga : https://bijaktechnology.com/era-perubahan-iot-dan-machine-learning/

Masalah apa yang sedang Anda pecahkan?

Pembelajaran AI dan mesin saat ini digunakan di hampir semua industri. Beberapa contoh terkenal adalah sebagai berikut:
Gagasan untuk menggunakan AI dalam industri ini adalah untuk menghemat waktu dan uang dan mendapatkan keunggulan kompetitif di atas yang lain. Jika perusahaan Anda berurusan dengan salah satu kasus penggunaan di atas atau beberapa masalah bisnis serupa dan Anda hanya mengandalkan metode tradisional, Anda pasti akan ketinggalan.

Tentukan hasil – Mengajukan pertanyaan yang tepat menentukan hasil apa yang dapat dihasilkan darinya. Gagasan utamanya adalah menerjemahkan tujuan tingkat tinggi perusahaan Anda menjadi masalah bisnis dan kemudian menentukan hasilnya.

Ukur Kesuksesan – Perusahaan juga perlu membuat metrik untuk mengukur kesuksesan mereka. Definisi kesuksesan mungkin berbeda untuk perusahaan yang berbeda, tetapi tujuan akhirnya adalah sama (yaitu, menghasilkan laba dan memberikan nilai).

3. Hubungkan ke Komunitas

Komunitas memainkan peran kunci dalam mendorong perubahan dalam organisasi apa pun. Ada cara untuk terhubung secara online (webinar) maupun offline (Rapat) dengan komunitas. Sesi pertemuan, webinar, dan pelatihan dapat bertukar pengetahuan dan belajar dari orang lain.

Belajar dari orang lain, berpartisipasi dalam sesi dan berbagi pengetahuan yang relevan adalah cara yang bagus untuk terhubung dengan komunitas. Tidak masalah di mana Anda berada. Ada komunitas pembelajaran mesin di seluruh dunia dan mungkin ada bab lokal di sebelah tempat Anda.

Alasan penting lainnya untuk terhubung ke masyarakat adalah bahwa banyak ilmuwan dan peneliti data saat ini ingin berkolaborasi dengan orang lain. Teknologi di ruang AI berkembang pesat dan dengan menghubungkan orang-orang dapat mengajukan pertanyaan yang tepat, berbagi dengan orang lain, terlibat dengan mereka dan belajar dari semua orang.

4. Percaya pada AI

Model pembelajaran mesin tidak harus dilihat sebagai kotak hitam. Ini berarti bahwa kita harus dapat menjelaskan atau mengidentifikasi alasan di balik prediksi mereka. Mampu menjelaskan keputusan model secara memadai, memiliki dokumentasi yang baik, dan menghilangkan bias dari hasil adalah beberapa masalah utama yang perlu dijawab perusahaan untuk membangun elemen kepercayaan pada AI.

sumber : https://medium.com/@venkat34.k/how-to-efficiently-apply-an-ai-strategy-in-your-business-e3244d3b9c84