Cara membangun strategi AI yang sukses

Kecerdasan buatan (AI) adalah kekuatan transformatif. Otomatisasi tugas-tugas yang secara tradisional mengandalkan kecerdasan manusia memiliki implikasi yang luas, menciptakan peluang baru untuk inovasi dan memungkinkan bisnis untuk menemukan kembali operasi mereka. Dengan memberikan mesin kapasitas yang terus berkembang untuk belajar, menalar, dan membuat keputusan, AI berdampak pada hampir semua industri, mulai dari manufaktur hingga perhotelan, layanan kesehatan, dan akademisi. Tanpa strategi AI, organisasi berisiko kehilangan manfaat yang dapat ditawarkan AI.

Strategi AI membantu organisasi mengatasi tantangan kompleks yang terkait dengan implementasi AI dan menentukan tujuannya. Baik itu analisis data yang lebih dalam, optimasi proses bisnis atau pengalaman pelanggan yang lebih baik, memiliki tujuan dan rencana yang terdefinisi dengan baik akan memastikan bahwa adopsi AI selaras dengan tujuan bisnis yang lebih luas. Penyelarasan ini sangat penting untuk mengekstraksi nilai yang berarti dari AI dan memaksimalkan dampaknya. Strategi AI yang sukses juga akan memberikan peta jalan untuk mengatasi tantangan, membangun kemampuan yang diperlukan, dan memastikan penerapan AI yang strategis dan bertanggung jawab ke dalam struktur organisasi.

Organisasi yang melakukan upaya untuk memahami AI sekarang dan memanfaatkan kekuatannya akan sukses di masa depan. Strategi AI yang kuat akan memungkinkan organisasi-organisasi ini untuk menavigasi kompleksitas dalam mengintegrasikan AI, beradaptasi dengan cepat terhadap kemajuan teknologi, dan mengoptimalkan proses, efisiensi operasional, dan pertumbuhan mereka secara keseluruhan.

Strategi kecerdasan buatan adalah rencana untuk mengintegrasikan AI ke dalam sebuah organisasi agar selaras dan mendukung tujuan bisnis yang lebih luas. Strategi AI yang sukses harus bertindak sebagai peta jalan untuk rencana ini. Bergantung pada tujuan organisasi, strategi AI dapat menguraikan langkah-langkah untuk menggunakan AI secara efektif guna mengekstrak insight yang lebih dalam dari data, meningkatkan efisiensi, membangun rantai pasokan atau ekosistem yang lebih baik, dan/atau meningkatkan bakat dan pengalaman pelanggan.

Strategi AI yang dirumuskan dengan baik juga dapat membantu memandu infrastruktur teknologi, memastikan bisnis dilengkapi dengan perangkat keras, perangkat lunak, dan sumber daya lain yang diperlukan untuk implementasi AI yang efektif. Dan karena teknologi berkembang dengan sangat cepat, strategi harus memungkinkan organisasi untuk beradaptasi dengan teknologi baru dan pergeseran dalam industri. Pertimbangan etika seperti bias, transparansi, dan masalah peraturan juga harus diperhatikan untuk mendukung penerapan yang bertanggung jawab.

Karena kecerdasan buatan terus berdampak pada hampir setiap industri, strategi AI yang dibuat dengan baik sangat penting. Hal ini dapat membantu organisasi untuk membuka potensi mereka, mendapatkan keunggulan kompetitif dan mencapai kesuksesan yang berkelanjutan di era digital yang terus berubah.

Membangun strategi AI menawarkan banyak manfaat bagi organisasi yang menjelajah ke integrasi kecerdasan buatan. Strategi AI memungkinkan organisasi untuk secara sengaja memanfaatkan kemampuan AI dan menyelaraskan inisiatif AI dengan tujuan bisnis secara keseluruhan. Strategi AI menjadi kompas untuk kontribusi yang berarti bagi kesuksesan organisasi. Hal ini memberdayakan para pemangku kepentingan untuk memilih proyek yang akan menawarkan peningkatan terbesar dalam proses-proses penting seperti produktivitas dan pengambilan keputusan serta keuntungan.

Lebih khusus lagi, strategi AI menguraikan langkah-langkah yang akan memungkinkan proyek AI untuk mengubah ide dengan lancar menjadi solusi yang berdampak. Hal ini mengharuskan organisasi untuk juga membuat keputusan penting terkait data, bakat, dan teknologi: Strategi yang disusun dengan baik akan memberikan rencana yang jelas untuk mengelola, menganalisis, dan memanfaatkan data untuk inisiatif AI. Ini juga akan menentukan bakat yang perlu dikembangkan, ditarik, atau dipertahankan oleh organisasi dengan keterampilan yang relevan dalam ilmu data, machine learning (ML), dan pengembangan AI. Ini juga akan memandu pengadaan sumber daya perangkat keras, perangkat lunak, dan komputasi cloud yang diperlukan untuk memastikan implementasi AI yang efektif.

Pada intinya, strategi AI yang sukses sangat diperlukan, bertindak sebagai pendukung tujuan bisnis, memfasilitasi penentuan prioritas, mengoptimalkan pilihan bakat dan teknologi, serta memastikan integrasi AI yang terorganisir yang akan mendukung kesuksesan organisasi.

Langkah-langkah berikut biasanya digunakan untuk membantu menyusun strategi kecerdasan buatan yang efektif:

Jelajahi teknologinya

Dapatkan pemahaman tentang berbagai teknologi AI, termasuk AI generatif, machine learning (ML), pemrosesan bahasa alami, visi komputer, dll. Teliti contoh penggunaan AI untuk mengetahui di mana dan bagaimana teknologi ini diterapkan di industri yang relevan. Buat daftar masalah yang dapat diatasi AI dan manfaat yang akan diperoleh. Perhatikan departemen yang menggunakannya, metode mereka dan hambatan apa pun.

Tinjau dan pahami

Pahami organisasi, prioritas dan kemampuannya. Tinjau ukuran dan kekuatan departemen IT, yang akan menerapkan dan mengelola sistem AI. Wawancara kepala departemen untuk mengidentifikasi masalah potensial yang dapat diatasi oleh AI.

Tentukan tujuan yang jelas

Masalah apa yang perlu dipecahkan organisasi? Metrik apa yang perlu ditingkatkan? Jangan berasumsi AI selalu menjadi jawaban, pilihlah sasaran bisnis yang penting bagi bisnis dan ada rekam jejak keberhasilan AI dalam mengatasinya.

Identifikasi mitra dan vendor potensial

Temukan perusahaan di ruang AI dan ML yang telah bekerja dalam industri Anda. Buat daftar alat, vendor, dan kemitraan yang potensial, dengan mengevaluasi pengalaman, reputasi, harga, dll. Memprioritaskan pengadaan berdasarkan fase dan jadwal proyek integrasi AI.

Bangun peta jalan

Buat peta jalan yang memprioritaskan keberhasilan awal yang akan membawa nilai bagi bisnis. Pilih proyek berdasarkan kebutuhan praktis yang teridentifikasi. Tentukan alat dan dukungan yang dibutuhkan dan atur berdasarkan apa yang paling penting untuk proyek, khususnya:

• Data: Buatlah strategi data dengan menentukan apakah data atau kumpulan data baru atau yang sudah ada akan diperlukan untuk mendorong solusi AI secara efektif. Menetapkan kerangka kerja tata kelola data untuk mengelola data secara efektif.

• Algoritma: Algoritma adalah aturan atau instruksi yang memungkinkan mesin untuk belajar, menganalisis data, dan membuat keputusan. Suatu model mewakili apa yang dipelajari oleh algoritma machine learning. Tentukan siapa yang akan menerapkan algoritme dan merancang, mengembangkan, serta memvalidasi model, karena keahlian dibutuhkan untuk mengelola tugas ini secara efektif. 

• Infrastruktur: Tentukan di mana sistem AI Anda akan dihosting dan bagaimana sistem tersebut akan diskalakan. Pertimbangkan apakah akan menerapkan pada infrastruktur Anda sendiri atau di platform pihak ketiga.

• Talenta dan outsourcing: Menilai kesiapan dan kesenjangan keterampilan di dalam organisasi untuk mengimplementasikan inisiatif AI. Tentukan apakah ada jalur talenta untuk mengisi peran seperti ilmuwan data dan pengembang, atau apakah keterampilan dapat dikembangkan secara internal melalui pelatihan. Juga tinjau apakah tugas-tugas tertentu, seperti penerapan dan operasi, harus di-outsource.

Presentasikan strategi AI

Presentasikan strategi AI kepada pemangku kepentingan, memastikannya selaras dengan tujuan bisnis. Dapatkan dukungan untuk peta jalan yang diusulkan. Komunikasikan dengan jelas manfaat, biaya, dan hasil yang diharapkan. Amankan anggaran yang diperlukan untuk mengimplementasikan strategi.

Mulai pelatihan dan dorong pembelajaran

Mulai tingkatkan keterampilan tim AI atau rekrut individu dengan keahlian AI yang tepat. Dorong tim untuk tetap mendapat informasi terbaru tentang kemajuan AI mutakhir dan mengeksplorasi metode pemecahan masalah yang inovatif.

Tetapkan pedoman etika

Memahami implikasi etis dari penggunaan AI yang bertanggung jawab oleh organisasi. Berkomitmen pada inisiatif AI yang etis, model tata kelola inklusif, dan pedoman yang dapat ditindaklanjuti. Memantau model AI secara teratur untuk mengetahui potensi bias dan menerapkan praktik keadilan dan transparansi untuk mengatasi masalah etika.

Tinjau dan beradaptasi

Ikuti perkembangan produk baru dan teknologi AI yang serba cepat. Sesuaikan strategi AI organisasi berdasarkan insight baru dan peluang yang muncul.

Mengikuti langkah-langkah ini akan memungkinkan pembuatan panduan yang kuat untuk mengintegrasikan AI ke dalam organisasi. Hal ini akan memungkinkan bisnis untuk memanfaatkan peluang yang lebih baik dalam dunia kecerdasan buatan yang dinamis.

Beberapa masalah dapat menghalangi pembangunan dan penerapan strategi AI yang sukses. Potensi mereka untuk menghambat proses harus dinilai sejak dini, dan masalah ditangani sebagaimana mestinya, agar dapat bergerak maju secara efektif.

Data tidak cukup

Bagaimana dan di mana data Anda, sebenarnya? Model AI sangat bergantung pada kumpulan data yang kuat, sehingga akses yang tidak memadai ke data yang relevan dan berkualitas tinggi dapat merusak strategi dan efektivitas aplikasi AI.

Kurangnya pengetahuan AI

Kurangnya kesadaran tentang kemampuan dan potensi aplikasi AI dapat menyebabkan skeptisisme, resistensi, atau pengambilan keputusan yang salah. Hal ini akan menguras nilai apa pun dari strategi dan menghalangi keberhasilan integrasi AI ke dalam proses organisasi.

Ketidakselarasan strategi

Jika inisiatif AI tidak terkait erat dengan tujuan, prioritas, dan visi organisasi, maka akan mengakibatkan upaya yang sia-sia, kurangnya dukungan dari pimpinan, dan ketidakmampuan untuk menunjukkan nilai yang berarti.

Kelangkaan talenta

Tenaga profesional diperlukan untuk mengembangkan, menerapkan, dan mengelola inisiatif AI secara efektif. Kekurangan talenta AI, seperti ilmuwan data atau pakar ML, atau penolakan dari karyawan saat ini untuk meningkatkan keterampilan, dapat memengaruhi kelangsungan strategi.

Perkembangan terbaru dalam kecerdasan buatan (AI) telah memperlihatkan skala dan kekuatan teknologi ini pada bisnis dan masyarakat. Namun, bisnis perlu menentukan cara menyusun dan mengatur sistem ini secara bertanggung jawab untuk menghindari bias dan kesalahan karena skalabilitas teknologi AI dapat memiliki efek yang merugikan baik bagi bisnis maupun masyarakat. Karena organisasi Anda menggunakan himpunan data yang berbeda untuk menerapkan pembelajaran mesin dan otomatisasi pada alur kerja, penting untuk memiliki pagar pembatas yang tepat guna memastikan kualitas data, kepatuhan, dan transparansi dalam sistem AI Anda.

IBM dapat membantu Anda menerapkan AI sekarang dengan berfokus pada area bisnis tempat AI dapat memberikan manfaat nyata dengan cepat dan etis. Portofolio produk AI dan solusi analitik kelas bisnis kami yang lengkap dirancang untuk mengurangi rintangan adopsi AI, membangun fondasi data yang tepat, sekaligus mengoptimalkan hasil dan penggunaan yang bertanggung jawab.

Perusahaan global mengandalkan IBM® Consulting sebagai mitra untuk perjalanan transformasi AI mereka. Sebagai perusahaan konsultan AI terkemuka, kami meningkatkan dampak pengembangan AI dan teknologi cloud dalam transformasi bisnis dengan bekerja di seluruh teknologi IBM watsonx kami sendiri dan ekosistem mitra terbuka untuk menghadirkan model AI apa pun, di cloud apa pun, dipandu oleh etika dan kepercayaan.