Contoh penggunaan AI paling berharga untuk bisnis

Ketika memikirkan contoh penggunaan kecerdasan buatan (AI), pertanyaan yang mungkin muncul adalah: Apa yang tidak dapat dilakukan oleh AI? Jawaban mudahnya adalah sebagian besar pekerjaan manual, meskipun mungkin akan tiba saatnya ketika sebagian besar pekerjaan yang sekarang dilakukan secara manual akan dilakukan oleh perangkat robotik yang dikendalikan oleh AI. Namun saat ini, AI murni dapat diprogram untuk banyak tugas yang membutuhkan pemikiran dan kecerdasan, selama kecerdasan tersebut dapat dikumpulkan secara digital dan digunakan untuk melatih sistem AI. AI belum bisa mengoperasikan mesin pencuci piring setelah makan malam—tetapi dapat membantu membuat ringkasan hukum, desain produk baru, atau surat untuk nenek.

Kita semua kagum dengan apa yang bisa dilakukan AI. Namun, pertanyaan bagi kita dalam bisnis adalah apa kegunaan terbaiknya bagi bisnis? Membuat versi Mona Lisa dengan gaya Vincent van Gough memang menyenangkan, tetapi seberapa sering hal itu akan menghasilkan keuntungan? Berikut adalah 27 cara yang sangat produktif contoh penggunaan AI untuk membantu bisnis meningkatkan keuntungan mereka.

Memberikan layanan pelanggan yang unggul

Interaksi pelanggan sekarang dapat dibantu secara real time dengan AI percakapan. Kueri berbasis suara menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) dan analisis sentimen untuk pengenalan ucapan sehingga percakapan dapat segera dimulai. Dengan menggunakan algoritma machine learning, AI dapat memahami apa yang dikatakan pelanggan serta nada bicara mereka—dan dapat mengarahkan mereka ke agen layanan pelanggan saat dibutuhkan. Dengan text to speech dan NLP, AI dapat segera merespons pertanyaan dan instruksi teks. Tidak perlu membuat pelanggan menunggu jawaban atas pertanyaan yang sering diajukan atau mengambil langkah selanjutnya untuk membeli. Selain itu, agen layanan pelanggan digital dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dengan menawarkan saran dan panduan kepada agen layanan pelanggan.

Mempersonalisasikan pengalaman pelanggan

Penggunaan AI efektif untuk menciptakan pengalaman yang dipersonalisasi dalam skala besar melalui chatbot, asisten digital, dan antarmuka pelanggan, memberikan pengalaman yang disesuaikan dan iklan yang ditargetkan kepada pelanggan dan pengguna akhir. Sebagai contoh, Amazon mengingatkan pelanggan untuk memesan kembali produk yang paling sering dibeli, dan menunjukkan kepada mereka produk atau saran terkait. McDonald's sedang membangun solusi AI untuk layanan pelanggan dengan teknologi IBM Watson AI dan NLP untuk mempercepat pengembangan teknologi pengambilan pesanan otomatis (AOT). Solusi ini tidak hanya akan membantu meningkatkan skala teknologi AOT di seluruh pasar, tetapi juga akan membantu menangani integrasi termasuk bahasa, dialek, dan variasi menu tambahan. Di Spotify, mereka akan menyarankan artis baru untuk dinikmati pelanggan. YouTube akan memberikan umpan konten yang dikuratori yang sesuai dengan minat pelanggan.

Mempromosikan cross-selling dan up-selling

Mesin rekomendasi menggunakan data perilaku konsumen dan algoritma AI untuk membantu menemukan tren data yang akan digunakan dalam pengembangan strategi cross-selling dan up-selling yang lebih efektif, sehingga menghasilkan rekomendasi tambahan yang lebih berguna bagi pelanggan selama proses pembayaran untuk pengecer online. Penggunaan lainnya termasuk Netflix yang menawarkan rekomendasi tontonan yang didukung oleh model yang memproses kumpulan data yang didapat dari riwayat tontonan; LinkedIn menggunakan ML untuk memfilter postingan dalam umpan berita, membuat rekomendasi pekerjaan dan saran tentang siapa yang harus dihubungi; dan Spotify menggunakan model ML untuk menghasilkan rekomendasi lagunya.

Mencerdaskan ponsel cerdas

Pengenalan wajah mengaktifkan ponsel cerdas dan asisten suara, yang didukung oleh machine learning, sementara Siri dari Apple, Alexa dari Amazon, Google Assistant, dan Copilot dari Microsoft menggunakan NLP untuk mengenali apa yang kita ucapkan dan merespons dengan tepat. Perusahaan juga memanfaatkan ML di kamera smartphone untuk menganalisis dan menyempurnakan foto menggunakan pengklasifikasi gambar, mendeteksi objek (atau wajah) dalam gambar, dan bahkan menggunakan neural networks tiruan untuk menyempurnakan atau memperluas foto dengan memprediksi apa yang ada di luar batas foto.

Memperkenalkan asisten pribadi

Asisten virtual atau asisten suara, seperti Alexa dari Amazon dan Siri dari Apple, didukung oleh AI. Saat seseorang mengajukan pertanyaan melalui ucapan atau teks, ML akan mencari jawabannya atau mengingat pertanyaan serupa yang pernah diajukan sebelumnya. Teknologi yang sama dapat mendukung bot perpesanan, seperti yang digunakan oleh Facebook Messenger dan Slack—sementara Google Assistant, Cortana, dan IBM watsonx Assistant menggabungkan NLP untuk memahami pertanyaan dan permintaan, mengambil tindakan yang sesuai, dan menyusun respons.

Memanusiakan Sumber Daya Manusia

AI dapat menarik, mengembangkan, dan mempertahankan tenaga kerja yang mengutamakan keterampilan. Lamaran yang banyak dapat disaring, disortir, dan diteruskan ke anggota tim SDM dengan presisi. Tugas penilaian promosi manual dapat diotomatisasi, sehingga lebih mudah untuk mendapatkan insight SDM yang penting dengan pandangan yang lebih jelas tentang, misalnya, karyawan yang siap untuk promosi dan menilai apakah mereka telah memenuhi tolok ukur utama. Pertanyaan rutin dari staf dapat dijawab dengan cepat menggunakan AI.

Berkreasi dengan AI generatif

Alat AI generatif seperti ChatGPT, Bard, dan DeepAI mengandalkan kemampuan AI memori terbatas untuk memprediksi kata, frasa, atau elemen visual berikutnya dalam konten yang dihasilkannya. AI generatif dapat menghasilkan teks, gambar, dan konten lainnya berkualitas tinggi berdasarkan data yang digunakan untuk pelatihan.

IBM Research bekerja untuk membantu pelanggannya menggunakan model generatif untuk menulis kode perangkat lunak berkualitas tinggi dengan lebih cepat, menemukan molekul baru, dan melatih chatbot percakapan yang dapat dipercaya yang didasarkan pada data perusahaan. Tim IBM bahkan menggunakan AI generatif untuk membuat data sintetis untuk membangun model AI yang lebih kuat dan dapat dipercaya dan untuk mendukung data dunia nyata yang dilindungi oleh undang-undang privasi dan hak cipta.

Memberikan insight baru

Sistem pakar dapat dilatih dengan korpus—metadata yang digunakan untuk melatih model machine learning—untuk meniru proses pengambilan keputusan manusia dan menerapkan keahlian ini untuk memecahkan masalah yang kompleks. Sistem ini dapat mengevaluasi sejumlah besar data untuk mengungkap tren dan pola, dan untuk membuat keputusan. Mereka juga dapat membantu bisnis memprediksi peristiwa masa depan dan memahami mengapa peristiwa masa lalu terjadi.

Memperjelas visi komputer

Visi komputer yang didukung AI memungkinkan segmentasi gambar, yang memiliki berbagai macam contoh penggunaan, termasuk membantu diagnosis dalam pencitraan medis, mengotomatisasi penggerak untuk robotika dan mobil swakemudi, mengidentifikasi objek yang menarik dalam gambar satelit dan penandaan foto di media sosial. Berjalan pada neural networks, visi komputer memungkinkan sistem untuk mengekstrak informasi yang berarti dari gambar digital, video, dan input visual lainnya.

Mempercepat operasi dengan AIOps

Ada banyak manfaat menggunakan  kecerdasan buatan untuk operasi TI (AIOps). Dengan menanamkan AI ke dalam operasi TI, perusahaan dapat memanfaatkan kekuatan besar NLP, big data, dan model ML untuk mengotomatiskan dan menyederhanakan alur kerja operasional, serta memantau korelasi kejadian dan penentuan kausalitas.

AIOps adalah salah satu cara tercepat untuk meningkatkan ROI dari investasi transformasi digital. Otomatisasi proses sering kali berpusat pada upaya untuk mengoptimalkan pengeluaran, mencapai efisiensi operasional yang lebih besar, dan menggabungkan teknologi baru dan inovatif, yang sering kali diterjemahkan ke dalam pengalaman pelanggan yang lebih baik. Manfaat lain dari AI termasuk membangun sistem TI yang lebih berkelanjutan dan meningkatkan delivery pipeline yang berkelanjutan/integrasi yang terus menerus (CI/CD).

Otomatisasi pengkodean dan modernisasi aplikasi

Perusahaan-perusahaan terkemuka kini menggunakan AI generatif untuk modernisasi aplikasi dan operasi TI perusahaan, termasuk mengotomatiskan pengkodean, penerapan, dan penskalaan. Untuk pengkodean, pengembang dapat memasukkan perintah pengkodean sebagai kalimat bahasa Inggris langsung melalui antarmuka bahasa alami dan mendapatkan kode yang dihasilkan secara otomatis. Menggunakan AI generatif dengan kemampuan pembuatan kode juga dapat memungkinkan pengembang hybrid cloud dari semua tingkat pengalaman untuk memigrasi dan memodernisasi kode aplikasi lama dalam skala besar, ke platform target baru dengan konsistensi kode, lebih sedikit kesalahan, dan kecepatan.

Tingkatkan kinerja aplikasi

Memastikan bahwa aplikasi bekerja secara konsisten dan konstan—tanpa penyediaan berlebihan dan pengeluaran berlebihan—adalah contoh penggunaan operasi AI (AIOps) yang penting. Otomatisasi adalah kunci untuk mengoptimalkan biaya cloud, dan tim TI, tidak peduli seberapa terampilnya mereka, tidak selalu memiliki kapasitas untuk terus menerus menentukan konfigurasi komputasi, penyimpanan, dan basis data yang tepat yang diperlukan untuk memberikan kinerja dengan biaya terendah. Perangkat lunak AI dapat mengidentifikasi kapan dan bagaimana sumber daya digunakan, dan mencocokkan permintaan aktual secara real time.

Memperkuat ketahanan sistem dari ujung ke ujung

Untuk membantu memastikan ketersediaan layanan tanpa gangguan, organisasi terkemuka menggunakan kemampuan analisis akar masalah secara real-time yang didukung oleh AI dan otomatisasi cerdas. AIOps dapat memungkinkan tim ITOps untuk segera mengidentifikasi penyebab utama insiden dan mengambil tindakan segera untuk mengurangi waktu rata-rata antara kegagalan (MTBF) dan waktu rata-rata untuk perbaikan (MTTR) insiden.

Solusi platform AIOps juga menggabungkan data dari berbagai sumber dan menghubungkan kejadian ke dalam insiden, memberikan visibilitas yang jelas ke seluruh lingkungan TI melalui visualisasi infrastruktur yang dinamis, kemampuan AI terintegrasi, dan tindakan perbaikan yang disarankan.

Dengan menggunakan manajemen TI prediktif, tim TI dapat menggunakan AI untuk mengotomatiskan operasi TI dan jaringan untuk menyelesaikan insiden dengan cepat dan efisien—dan secara proaktif mencegah masalah sebelum terjadi, meningkatkan pengalaman pengguna, serta memangkas biaya dan tugas-tugas administratif. Untuk membantu menghilangkan kesemrawutan alat, platform AIOps tingkat perusahaan dapat memberikan pandangan menyeluruh tentang operasi TI pada panel layar pusat untuk pemantauan dan manajemen.

Mengunci keamanan siber

Ada banyak cara AI dapat menggunakan ML untuk memberikan keamanan siber yang lebih baik, termasuk: pengenalan wajah untuk otentikasi, deteksi penipuan, program antivirus untuk mendeteksi dan memblokir malware, pembelajaran penguatan untuk melatih model yang mengidentifikasi dan merespons serangan siber serta mendeteksi intrusi dan algoritma klasifikasi yang memberi label peristiwa sebagai anomali atau serangan phishing.

Menyiapkan robotika

AI bukan hanya tentang meminta dibuatkan haiku yang seakan-akan ditulis oleh seekor kucing. Robot menangani dan memindahkan objek fisik. Dalam pengaturan industri, AI yang sempit dapat melakukan tugas rutin dan berulang yang melibatkan penanganan material, perakitan, dan inspeksi kualitas. AI dapat membantu ahli bedah dengan memantau vital dan mendeteksi potensi masalah selama prosedur pembedahan. Mesin pertanian dapat melakukan pemangkasan, pemindahan, penjarangan, penyemaian, dan penyemprotan secara otonom. Perangkat rumah pintar seperti iRobot Roomba dapat menavigasi interior rumah menggunakan visi komputer dan menggunakan data yang tersimpan dalam memori untuk memahami pergerakannya. Apabila AI dapat memandu Roomba, maka AI juga dapat mengarahkan mobil swakemudi di jalan raya dan robot yang memindahkan barang dagangan di pusat distribusi atau berpatroli untuk menjaga protokol keamanan dan keselamatan.

Membersihkan dengan pemeliharaan prediktif

AI dapat digunakan untuk pemeliharaan prediktif dengan menganalisis data langsung dari mesin untuk mengidentifikasi masalah dan menandai pemeliharaan yang diperlukan. AI juga telah digunakan untuk meningkatkan efisiensi mekanis dan mengurangi emisi karbon di mesin. Jadwal pemeliharaan dapat menggunakan analitik prediktif yang didukung AI untuk menciptakan efisiensi yang lebih besar.

Melihat apa yang ada di depan

AI dapat membantu dengan forecasting. Misalnya, fungsi rantai pasokan dapat menggunakan algoritma untuk memprediksi kebutuhan di masa depan dan waktu pengiriman produk agar tiba tepat waktu. Ini dapat membantu menciptakan efisiensi baru, mengurangi kelebihan stok, dan membantu menebus kesalahan penataan ulang.

AI dapat mendukung tugas dan alat untuk hampir semua industri guna meningkatkan efisiensi dan produktivitas. AI dapat menghadirkan otomatisasi cerdas untuk merampingkan proses bisnis yang merupakan tugas manual atau dijalankan pada sistem lama—yang dapat memakan banyak sumber daya, mahal, dan rentan terhadap kesalahan manusia. Berikut adalah beberapa industri yang saat ini mendapat manfaat dari kekuatan tambahan AI.

Otomotif

Dengan aplikasi AI, produsen otomotif dapat lebih efektif memprediksi dan menyesuaikan produksi untuk menanggapi perubahan penawaran dan permintaan. Produsen dapat merampingkan alur kerja untuk meningkatkan efisiensi dan mengurangi tugas-tugas yang memakan waktu serta risiko kesalahan dalam produksi, dukungan, pengadaan, dan area lainnya. Robot membantu mengurangi kebutuhan tenaga kerja manual dan meningkatkan deteksi cacat, menyediakan kendaraan berkualitas lebih tinggi kepada pelanggan dengan biaya yang lebih rendah bagi bisnis.

Pendidikan

Dalam pendidikan dan pelatihan, AI dapat menyesuaikan materi pendidikan dengan kebutuhan masing-masing siswa. Guru dan pelatih dapat menggunakan analitik AI untuk melihat di mana siswa mungkin membutuhkan bantuan dan perhatian ekstra. Bagi siswa yang tergoda untuk menjiplak makalah atau pekerjaan rumah mereka, AI dapat membantu menemukan konten yang disalin. Alat penerjemah bahasa dan layanan transkripsi waktu nyata yang didorong oleh AI dapat membantu penutur asing memahami pelajaran.

Energi

Perusahaan di sektor energi dapat meningkatkan daya saing biaya mereka dengan memanfaatkan AI dan analisis data untuk forecasting, konservasi energi, optimalisasi energi terbarukan, dan manajemen jaringan pintar. Dengan memperkenalkan AI ke dalam proses pembangkitan, transmisi, dan distribusi energi, AI juga dapat meningkatkan dukungan pelanggan, membebaskan sumber daya untuk inovasi. Dan bagi pelanggan yang menggunakan AI berbasis pemasok, mereka dapat lebih memahami konsumsi energi mereka dan mengambil langkah untuk mengurangi penggunaan daya selama periode permintaan puncak.

Layanan keuangan

FinOps (Finance + DevOps) yang didukung AI membantu lembaga keuangan mengoperasionalkan keputusan pengeluaran cloud berbasis data untuk menyeimbangkan biaya dan kinerja dengan aman untuk meminimalkan kelelahan peringatan dan anggaran yang terbuang. Platform AI dapat menggunakan machine learning dan pembelajaran mendalam untuk menemukan transaksi yang mencurigakan atau anomali. Bank dan pemberi pinjaman lainnya dapat menggunakan algoritma klasifikasi ML dan model prediktif untuk menyarankan keputusan pinjaman.

Banyak transaksi pasar saham menggunakan ML dengan data pasar saham puluhan tahun untuk meramalkan tren dan pada akhirnya menyarankan apakah dan kapan harus membeli atau menjual. ML juga dapat melakukan perdagangan algoritmik tanpa campur tangan manusia. Algoritma ML dapat memprediksi pola, meningkatkan akurasi, menurunkan biaya dan mengurangi risiko kesalahan manusia.

Pelayanan Kesehatan

Industri perawatan kesehatan menggunakan otomatisasi cerdas dengan NLP untuk memberikan pendekatan yang konsisten untuk analisis data, diagnosis, dan perawatan. Penggunaan chatbot dalam janji temu perawatan kesehatan jarak jauh membutuhkan lebih sedikit campur tangan manusia dan sering kali membutuhkan waktu yang lebih singkat untuk mendiagnosis.

Di lokasi, ML dapat digunakan dalam pencitraan radiologi, dengan visi komputer berkemampuan AI yang sering digunakan untuk menganalisis mammogram dan untuk penyaringan kanker paru-paru dini. ML juga dapat dilatih untuk membuat rencana perawatan, mengklasifikasikan tumor, menemukan patah tulang, dan mendeteksi gangguan neurologis.

Dalam penelitian genetik, modifikasi gen, dan pengurutan genom, ML digunakan untuk mengidentifikasi bagaimana gen memengaruhi kesehatan. ML dapat mengidentifikasi penanda genetik dan gen yang akan atau tidak akan merespons pengobatan atau obat tertentu dan dapat menyebabkan efek samping yang signifikan pada orang-orang tertentu.

Asuransi

Dengan AI, penyedia asuransi dapat secara virtual menghilangkan kebutuhan untuk perhitungan tarif manual atau pembayaran dan dapat menyederhanakan pemrosesan klaim dan penilaian. Otomatisasi cerdas juga membantu perusahaan asuransi mematuhi peraturan kepatuhan dengan lebih mudah dengan memastikan bahwa persyaratan terpenuhi. Dengan cara ini, mereka juga dapat menghitung risiko individu atau entitas dan menghitung tarif asuransi yang sesuai.

Manufaktur

AI canggih dengan analitik dapat membantu produsen membuat insight prediktif tentang tren pasar. AI generatif dapat mempercepat dan mengoptimalkan desain produk dengan membantu perusahaan membuat beberapa opsi desain. AI juga dapat membantu dengan saran untuk meningkatkan efisiensi produksi. Dengan menggunakan data historis produksi, AI generatif dapat memprediksi atau menemukan kegagalan peralatan secara real time—dan kemudian menyarankan penyesuaian peralatan, opsi perbaikan, atau suku cadang yang dibutuhkan.

Farmasi

Bagi industri ilmu hayati, penemuan dan produksi obat memerlukan banyak sekali pengumpulan, penyusunan, pemrosesan, dan analisis data. Pendekatan manual terhadap pengembangan dan pengujian dapat menyebabkan kesalahan perhitungan dan memerlukan sejumlah besar sumber daya. Sebaliknya, produksi vaksin Covid-19 dalam waktu singkat adalah contoh bagaimana otomatisasi cerdas memungkinkan proses yang meningkatkan kecepatan dan kualitas produksi.

Retail

AI menjadi senjata rahasia bagi pengecer untuk lebih memahami dan memenuhi permintaan konsumen yang meningkat. Dengan belanja online yang sangat personal, model direct-to-consumer, dan layanan pengiriman yang bersaing dengan retail, AI generatif dapat membantu pengecer dan perusahaan ecommerce untuk meningkatkan layanan pelanggan, merencanakan kampanye pemasaran, dan mengubah kemampuan talenta dan aplikasi mereka. AI bahkan dapat membantu mengoptimalkan manajemen inventaris.

AI Generatif unggul dalam menangani beragam sumber data seperti email, gambar, video, file audio, dan konten media sosial. Data yang tidak terstruktur ini menjadi landasan untuk membuat model dan pelatihan AI generatif yang sedang berlangsung, sehingga dapat tetap berguna dari waktu ke waktu. Memanfaatkan data yang tidak terstruktur ini dapat memperluas manfaat ke berbagai aspek operasi retail, termasuk meningkatkan layanan pelanggan melalui chatbot dan memfasilitasi perutean email yang lebih efektif. Dalam praktiknya, hal ini bisa berarti memandu pengguna ke sumber daya yang tepat, apakah itu menghubungkan mereka dengan agen yang tepat atau mengarahkan mereka ke panduan pengguna dan Pertanyaan Umum.

Transportasi

AI menyediakan informasi bagi banyak sistem transportasi saat ini. Misalnya, Google Maps menggunakan algoritme ML untuk memeriksa kondisi lalu lintas saat ini, menentukan rute tercepat, menyarankan tempat untuk “dijelajahi di sekitar”, dan memperkirakan waktu kedatangan.

Aplikasi berbagi tumpangan seperti Uber dan Lyft menggunakan ML untuk mencocokkan penumpang dan pengemudi, menetapkan harga, memeriksa lalu lintas, dan, seperti Google Maps, menganalisis kondisi lalu lintas waktu nyata untuk mengoptimalkan rute mengemudi dan memperkirakan waktu kedatangan.

Visi komputer memandu mobil swakemudi. Algoritma ML tanpa pengawasan memungkinkan mobil swakemudi mengumpulkan data dari kamera dan sensor untuk memahami apa yang terjadi di sekitar, dan memungkinkan pengambilan keputusan secara waktu nyata.

Banyak hal yang dapat dilakukan oleh AI terlihat ajaib, tetapi sebagian besar yang diberitakan di media massa adalah hal-hal yang bersifat menyenangkan atau justru menakutkan. Apa yang sekarang tersedia untuk bisnis adalah alat yang sangat tangguh yang dapat membantu banyak industri dan fungsi mengambil langkah besar. Perusahaan yang tidak mengeksplorasi dan mengadopsi contoh penggunaan AI yang paling menguntungkan akan segera mengalami kerugian kompetitif yang parah. Mengawasi alat bantu AI yang paling berguna, seperti IBM watsonx.ai, dan menguasainya sekarang akan memberikan keuntungan besar.