Bagaimana Kecerdasan Buatan membantu Dalam Pengambilan Keputusan?

Kecerdasan buatan telah secara signifikan mengubah cara kita berinteraksi dengan teknologi. Singkatnya, AI menyederhanakan hidup kita. Meskipun beberapa mungkin tidak menyadarinya, kecerdasan buatan telah menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari setiap orang. Tinjauan tentang bagaimana kecerdasan buatan dapat membantu dalam membuat keputusan dapat ditemukan di sini.

Amazon Echo dan Google Homeowners tahu betapa nyamannya perangkat bertenaga AI ini, terutama mengingat kemampuan dan akurasinya. Selama pencarian suara, AI dapat memberikan hasil dan meningkatkan pengalaman pelanggan dengan memproses perintah suara dengan mulus.

Statistik yang terkait dengan AI dan pembelajaran mesin

Statistik ini menunjukkan sejauh mana kecerdasan buatan telah berkembang.

Popularitas asisten suara seperti Siri, Echo, dan lainnya telah berkembang pesat sehingga 97% pengguna ponsel menggunakannya.
Karena kecerdasan buatan menawarkan keunggulan kompetitif bagi organisasi, 80% mempertimbangkan untuk menggunakan AI untuk layanan pelanggan.
AI dianggap sebagai komponen penting dari strategi data mereka oleh 61% pemasar.
Pembelajaran mesin (ML) diharapkan dapat membantu pengambilan keputusan bisnis untuk 65% perusahaan yang menerapkannya.
Chatbots akan digunakan untuk mengotomatiskan 90% interaksi pelanggan pada tahun 2022.

Memeriksa kemampuan AI untuk membuat keputusan

Untuk menentukan apakah kecerdasan buatan dapat dipercaya atau tidak untuk membuat keputusan, terutama ketika taruhannya tinggi, kita perlu mengetahui terlebih dahulu apa yang dapat dilakukan kecerdasan buatan saat ini dan mengetahui manfaat dan risiko AI.

• AI lebih baik dalam menangani banyak input.
  Manusia kurang dapat diandalkan dalam menangani banyak faktor pada saat yang sama ketika membuat keputusan yang kompleks jika dibandingkan dengan mesin. Data dapat diproses oleh mesin dalam hitungan menit sementara wawasan berharga disampaikan, sesuatu yang akan memakan waktu sangat lama bagi manusia.
• Mempercepat proses pengambilan keputusan.
  Di semua bidang dan lokasi, segala sesuatunya selalu bergerak dengan kecepatan yang dipercepat. Dengan harga dinamis, Anda dapat mengoptimalkan margin Anda untuk eCommerce atau industri lainnya.
• Deteksi pola
  Analisis manusia mungkin tidak mudah dideteksi dalam hal pola pembelian. Pola-pola ini dapat dilihat menggunakan analisis yang didukung AI, dan bisnis dapat mengambil manfaat dari penemuan pola-pola ini.
  Untuk lebih memahami pola pembelian pelanggan, Anda harus menyelaraskan produk Anda berdasarkan pola yang menunjukkan kebutuhan pelanggan. Alat prediksi sederhana dapat dengan mudah melampaui manusia dalam aspek ini, dan AI diprediksi akan menumbuhkan peretasan di masa depan.
• Algoritma kebal terhadap kelelahan keputusan
  Berbeda dengan manusia yang lelah setelah berjam-jam mengambil keputusan dan memproses data, Anda tidak akan menghadapi masalah ini dengan AI.

Kemampuan mereka untuk membuat keputusan berulang tanpa melelahkan dari waktu ke waktu memastikan kualitas keputusan yang mereka buat. Kelelahan dapat menyebabkan keputusan yang buruk yang dapat dikurangi.

Seberapa sulitkah untuk memercayai keputusan AI?

Kecerdasan buatan sudah tertanam dalam ke dalam banyak komponen kehidupan kita. Namun, masih dapat terjadi kesalahan, terutama jika diberikan informasi yang salah atau data pelatihan yang tidak memadai. Mari kita lihat beberapa tantangan yang dihadapi AI saat ini.

1. Nilai-nilai kemanusiaan

Kecerdasan buatan menjadi lebih dan lebih mampu, membuat manusia prihatin dengan "nilai-nilai kemanusiaan" -nya. Ketika orang pertama kali mendengar tentang mobil otonom, mereka bersemangat, tetapi kemudian proses pengambilan keputusan mereka mulai mempertanyakan bagaimana mobil otonom dapat mengatasi situasi yang menantang.

Bayangkan sebuah truk datang ke arah Anda dengan kecepatan yang berbahaya. Ketika pengemudi berbelok, ini dapat menyebabkan kecelakaan fatal.

• Bagaimana kendaraan otonom akan bertindak?
• Bagaimana itu akan membuat keputusan?

Ini adalah pertanyaan yang kompleks. Akhirnya, bias programmer dapat menjadi faktor penentu, dan ini dapat menyebabkan erosi kepercayaan yang cepat dalam keputusan AI.

2. Transparansi

Kepercayaan didasarkan pada transparansi. Masalah kepercayaan akan selalu ada sampai bisnis dan organisasi dapat sepenuhnya transparan, dan begitulah yang selalu terjadi.

Demikian juga, orang selalu ingin tahu tentang bagaimana dan mengapa sistem AI. Kemampuan sistem AI untuk sampai pada kesimpulan tertentu dan bahkan memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi sangat mengagumkan. Namun demikian, akan selalu ada kekhawatiran karena mereka tidak dapat (untuk saat ini) menjelaskan bagaimana mereka dapat memperoleh hasil tertentu.

Bidang militer, yang berisiko tinggi, juga berfokus pada masalah kepercayaan. Mungkin karena alasan inilah Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) meluncurkan beberapa proyek yang bertujuan untuk menjelaskan, sedekat mungkin dengan manusia, bagaimana AI mencapai kesimpulan tertentu.

Perusahaan lain ingin menggunakan mesin AI untuk mengelola alur kerja mereka dengan lebih baik dan memberikan laporan yang akurat tentang kinerja mereka dalam berbagai kondisi.

3. Otonomi akurasi

Kecerdasan buatan membuat keputusan berdasarkan prediksi. Sebagian besar keputusan sistem AI akurat jika 95% atau lebih tinggi. Dalam hal penggunaan AI harian yang penting, itu mengesankan dan memang andal, tetapi akan jauh berbeda jika menyangkut aplikasi berisiko tinggi. Haruskah mesin diberi otonomi yang lebih tinggi?

4. Apakah ada cara untuk meningkatkan pengambilan keputusan AI?

Saat ini, AI dapat menangani tugas-tugas biasa, memungkinkan karyawan untuk fokus pada tugas yang lebih penting. Namun, dengan semua kemampuan dan manfaat yang mereka bawa, apakah bijaksana untuk memercayai keputusan AI saat taruhannya tinggi? Tidak jelas. Berikut adalah beberapa cara AI dapat membuat keputusan lebih baik.

• Sesuaikan AI untuk tujuan tertentu
  Kecerdasan buatan belum menjadi kenyataan. Anggota tim yang bertanggung jawab untuk merancang AI harus berkolaborasi dengan mereka yang memahami implikasi AI dalam organisasi.
  Kesalahan terbesar adalah hanya fokus membuat teknologi dan algoritme lebih maju tanpa mempertimbangkan kebutuhan mereka yang akan menggunakan wawasan. Merancang sistem kecerdasan buatan harus mempertimbangkan pengguna.
• Memfasilitasi pertukaran data antar organisasi
  Pada dasarnya, AI berjalan pada data, dan mereka mendasarkan keputusan mereka pada data tersebut. Sebagian besar organisasi memiliki infrastruktur TI yang dibangun oleh individu atau tim yang berbeda dari waktu ke waktu.
  Jadi, kami berakhir dengan data yang terfragmentasi dan tidak terkait. Untuk meningkatkan kecerdasan buatan organisasi, dibutuhkan arsitektur data terpadu.
• Membangun kemitraan strategis
  Untuk memanfaatkan tren AI di eCommerce, Anda harus bekerja dan bermitra dengan perusahaan yang telah membuktikan kemahiran mereka dalam menavigasi sistem AI mulai dari desain produk hingga pengiriman.
  Pelaku bisnis yang ahli secara teknis yang memahami AI dan bersedia menerapkannya dalam pengambilan keputusan akan dapat memberikan hasil positif bagi bisnis Anda dan membantu Anda mengatasi hambatan apa pun.
• Investasikan waktu dalam pelatihan.
  Keakuratan keputusan AI bergantung pada data yang digunakan untuk melatih sistemnya, sehingga organisasi harus menyatukan data mereka untuk memberi makan sistem AI. Terakhir, Anda harus mempertimbangkan kualitas data untuk menghindari bias.
  Berbeda dengan hanya menggunakan data yang berlaku untuk mayoritas, dengan mempertimbangkan data dari minoritas untuk representasi lengkap untuk mendukung kekhawatiran tentang akurasi dan penyertaan.
• Melacak peraturan AI.
  Jangan abaikan gagasan tentang “anjing pengawas” AI yang dapat mengawasi, mengatur, atau meneliti algoritme audit, yang sangat membantu ketika tampaknya ada kemungkinan bias.
  Sebelumnya insiden orang yang dikira sebagai sistem AI telah terjadi, beberapa di antaranya hanya gangguan. Insiden lain memiliki andil yang lebih besar.

Dalam beberapa kasus, kesalahan AI menyebabkan hilangnya pekerjaan, penahanan, dan kehilangan kesempatan. Regulator pihak ketiga telah menentang keputusan tersebut. Bagi mereka yang baru mengenal teknologi ini, ada podcast seperti AI Nation, CNA, dan Apple yang akan mengajari Anda lebih banyak tentang peraturan AI.