Bagaimana AI Prediktif Memprediksi Peristiwa di Masa Depan

Kebanyakan orang ingin mengetahui masa depan. Beberapa orang mungkin ingin tahu apakah mereka akan kaya atau memiliki rumah mewah. Yang lain hanya ingin tahu seperti apa cuaca pada hari ulang tahun mereka enam bulan dari sekarang.

Teknologi AI prediktif dapat memberi tahu Anda apa yang akan terjadi di masa depan — tentu saja, untuk bisnis Anda. Meskipun Anda mungkin memerlukan bola kristal untuk diri Anda sendiri, proses metodis AI prediktif jauh lebih praktis. Dan itu jauh lebih dapat diandalkan daripada bola gemerlap milik peramal.

Bagaimana AI Prediktif Memprediksi Masa Depan

Tidak ada yang mistis tentang AI prediktif. Teknologi ini mengikuti proses yang telah ditentukan sebelumnya untuk mempelajari pola dan perilaku masa lalu. Ia menggunakan informasi ini untuk membangun model data guna memprediksi peristiwa masa depan berdasarkan peristiwa masa lalu.

Namun, sebelum dapat memberi tahu Anda apa pun tentang masa depan, ada beberapa langkah yang harus diikuti oleh sistem AI prediktif. Ini termasuk yang berikut:

• Kumpulkan dan proses awal data: Semua prediksi dimulai dengan data. Ketika model AI prediktif dapat mengakses data terbaru (dan berkualitas terbaik), prediksinya akan jauh lebih akurat.

Model AI prediktif juga dapat menangani beberapa tipe data, termasuk angka, teks, dan data sensor. Namun, apa pun data yang disukai model, model tidak dapat menggunakan data mentah.

Inilah sebabnya mengapa sistem AI prediktif akan selalu memproses data terlebih dahulu ke dalam format yang dapat mereka pahami. Ini juga berarti data harus dibersihkan dan diatur sebelum diubah ke dalam format yang dapat dimengerti.

• Pemilihan model: Langkah selanjutnya adalah memilih arsitektur model AI yang tepat. Pilihan arsitektur yang paling umum mencakup algoritma pembelajaran mesin seperti jaringan saraf atau pohon keputusan.

Masing-masing tipe arsitektur ini memiliki kekuatan dan kelemahan yang unik. Hal ini membuat proses seleksi menjadi penting. Apapun yang Anda pilih harus selaras dengan tugas yang ada.

Setelah dipilih, model AI menjalani proses pelatihan khusus. Model menerima dan mencerna data yang telah disiapkan untuk mengidentifikasi pola, perilaku, dan hubungan.

Proses pelatihan bersifat berulang untuk terus mengevaluasi performa model. Hal ini memudahkan dalam melakukan penyesuaian sehingga model menjadi lebih akurat dengan prediksinya.

• Evaluasi lebih lanjut: Menyelesaikan proses pelatihan tidak berarti model AI akan otomatis bekerja dengan baik. Meskipun mungkin terkesan menggunakan data pelatihan, namun bisa gagal total jika menggunakan data yang tidak terlihat.

Oleh karena itu perlu dilakukan evaluasi lebih lanjut setelah pelatihan awal. Kumpulan data terpisah diperlukan untuk pengujian guna menentukan kemampuan generalisasi model. Sangat penting untuk menguji kemampuan model dalam membuat prediksi yang akurat di luar data pelatihan.

Berdasarkan hasil evaluasi tambahan, model ini mungkin perlu disempurnakan lebih lanjut. Hal ini dapat dilakukan dengan menyesuaikan parameter aslinya. Jika ini tidak berhasil, mungkin perlu memulai dari awal, menggunakan arsitektur model yang berbeda.

• Penerapan model AI prediktif: Jika model AI terbukti bekerja dengan baik setelah evaluasi, maka model tersebut siap untuk digunakan. Pada titik ini, suatu bisnis atau organisasi akan mengintegrasikan model tersebut ke dalam sistem yang akan terus membuat prediksi.

Misalnya, model pemeliharaan prediktif terintegrasi dengan sistem kendali digital pabrik. Hal ini memungkinkan pekerja pabrik untuk mengantisipasi kegagalan mesin dan peralatan serta mengambil tindakan pencegahan.

Namun integrasi tidak berarti akhir dari proses pelatihan. Model AI prediktif memerlukan pemantauan terus-menerus untuk memastikan kinerjanya. Saat data baru tersedia, model harus dilatih ulang untuk memastikan prediksinya tetap relevan dan akurat.

Keterbatasan AI Prediktif

Sekali lagi, AI prediktif tidak bekerja secara ajaib, sehingga memiliki beberapa keterbatasan. Meskipun teknologi ini berguna untuk meramalkan kejadian masa depan di berbagai sektor bisnis, teknologi ini hanya dapat bekerja dengan data yang diterimanya.

Misalnya, model AI prediktif memerlukan data berkualitas tinggi dan data yang cukup untuk melatih dirinya sendiri dalam membuat prediksi yang akurat. Jika suatu model hanya mendapatkan informasi yang bias atau tidak lengkap, prediksinya akan mencerminkan hal tersebut.

Selain itu, variabel yang tidak terduga dapat membatasi teknologi ini. Variabel-variabel tersebut dapat memengaruhi peristiwa apa pun, dan model AI akan kesulitan memprediksi apa pun dalam situasi ini.

Ini juga berarti bahwa perkiraan prediksi AI akan selalu berupa probabilitas, bukan kepastian. Misalnya, orang-orang yang ingin mengetahui prakiraan cuaca enam bulan dari sekarang mungkin tidak menganggap bahwa perubahan pola angin yang tidak terduga dapat mendatangkan hujan meskipun tidak ada prediksi hujan untuk hari tertentu.

Dengan cara yang sama, perubahan tak terduga dapat terjadi dalam sebuah bisnis, yang sepenuhnya menghilangkan prediksi AI yang asli.

Apakah AI Prediktif Adil dan Transparan?

Pada tahun 2024, semua orang bertanya-tanya apakah penggunaan AI dalam pengambilan keputusan adalah tindakan yang etis. Lagi pula, jika terdapat bias pada data pelatihan asli, hal ini dapat menyebabkan prediksi yang diskriminatif.

Misalnya, jika model persetujuan pinjaman bank dilatih berdasarkan data historis yang sudah ketinggalan zaman, hal ini dapat menghasilkan perkiraan yang bias dan mendukung demografi tertentu.

Karena tidak 100% jelas bagaimana model AI sampai pada kesimpulan dan perkiraannya, transparansinya kurang. Hal ini pada akhirnya menurunkan kepercayaan dan menimbulkan beberapa pertanyaan mengenai akuntabilitas.

Pengembang harus melakukan upaya ekstra dalam melatih model AI prediktif dengan data terbaru. Ini adalah satu-satunya cara untuk memastikan bahwa model dilatih secara transparan dan memberikan perkiraan dan prediksi yang tidak memihak.

Industri yang Mendapatkan Manfaat Paling Banyak dari Teknologi AI Prediktif

Terlepas dari kekhawatiran ini, AI prediktif terus membuat terobosan di beberapa sektor bisnis. Di bidang keuangan, model AI secara akurat memprediksi tren pasar saham dan dapat membantu mencegah aktivitas penipuan.

Dalam layanan kesehatan, dokter menggunakan AI prediktif untuk mendiagnosis penyakit lebih awal dan memprediksi hasil akhir pasien. Di sektor ritel, sistem AI prediktif memperkirakan permintaan pelanggan dan bahkan dapat membantu pemasar mempersonalisasi kampanye iklan.

AI prediktif juga membantu mencegah gangguan pada industri rantai pasokan dengan memprediksi potensi kegagalan logistik.

Seiring dengan perluasan dan perkembangan teknologi ini, teknologi ini akan terus mentransformasi sektor bisnis lainnya di seluruh dunia.

AI Prediktif Menunjukkan Jalan Menuju Masa Depan yang Lebih Efisien

Tidak ada yang istimewa tentang bola AI prediktif. Sebaliknya, bola berteknologi maju ini akan terus mendorong semua orang menuju masa depan yang lebih efisien yang dipenuhi dengan manajemen risiko proaktif dan pengambilan keputusan yang optimal.