Menarik! Begini Penerapan Teknologi AI dalam Dunia Bisnis

teknologi ai

Disadari atau tidak, AI memiliki efek yang sangat besar pada kehidupan Anda dan bisnis Anda. Memangnya, bagaimana pengaruh teknologi AI terhadap bisnis sehari-hari?

AI memiliki berbagai kegunaan dalam bisnis, termasuk untuk merampingkan proses pekerjaan dan menggabungkan data bisnis. Selain itu, AI juga diharapkan bisa mengeluarkan teknologi digital dari layar dua dimensi kemudian membawanya ke lingkungan fisik tiga dimensi yang melingkupi seseorang.

Penerimaan AI di masyarakat awam memang menjadi suatu fenomena baru, padahal sebetulnya teknologi AI bukanlah konsep baru. Bidang modern AI muncul pada tahun 1956 silam, tetapi butuh beberapa dekade kerja untuk membuat kemajuan signifikan dalam mengembangkan sistem AI dan menjadikannya teknologi yang nyata.

Dalam bisnis, kecerdasan buatan memiliki berbagai kegunaan dan mendatangkan banyak manfaat. Faktanya, sebagian besar dari manusia berinteraksi dengan AI dalam beberapa bentuk setiap harinya. Mulai dari yang biasa sampai dengan yang menakjubkan,  AI telah hadir hampir di setiap proses bisnis di setiap industri. Ketika teknologi AI berkembang pesat, mereka menjadi penting bagi bisnis untuk menjadi unggul dari para kompetitor.

Apa itu Teknologi AI?

teknologi ai
Sumber: Freepik

Sebelum memeriksa bagaimana teknologi AI bisa berdampak pada dunia bisnis, penting untuk memahami arti dari istilah tersebut. Artificial Intelligence (AI) adalah suatu istilah yang mengacu pada semua jenis perangkat lunak komputer yang terlibat dalam aktivitas seperti manusia, termasuk pembelajaran, perencanaan, hingga pemecahan masalah. Untuk memahami jenis teknologi AI apa yang dominan dalam bisnis, maka harus digali lebih dalam.

1. Machine Learning

Machine learning adalah salah satu jenis teknologi AI yang paling umum dalam pengembangan untuk tujuan bisnis saat ini, yang digunakan untuk memproses data dalam jumlah besar dengan cepat, di mana jenis AI ini adalah algoritma yang tampaknya “belajar” dari waktu ke waktu.

Jika algoritma machine learning diberikan lebih banyak data, maka pemodelannya akan semakin meningkat. Machine learning ini sangat berguna untuk menempatkan banyak sekali data (semakin ditangkap oleh perangkat yang terhubung dan Internet of Things) ke dalam konteks yang bisa dicerna oleh manusia.

Misalnya saat mengelola pabrik, mesin Anda kemungkinan akan terhubung ke jaringan dan perangkat yang terhubung akan memberikan aliran data yang konstan tentang fungsionalitas, produksi, dan lainnya ke lokasi pusat. Namun sayangnya, terlalu banyak data yang harus disaring oleh manusia dan bahkan jika mereka bisa, maka mereka kemungkinan besar akan kehilangan sebagian besar polanya.

Nah, machine learning akan menganalisis data yang masuk dengan cepat, mengidentifikasi pola dan anomali. Jika mesin di pabrik manufaktur bekerja dengan kapasitas yang berkurang, maka algoritma machine learning juga akan menangkapnya dan memberitahukan pembuat keputusan bahwa sudah waktunya untuk mengirim tim pemeliharaan preventif. Akan tetapi machine learning juga merupakan kategori yang relatif luas, di mana pengembangan jaringan saraf tiruan telah memunculkan apa yang dikenal sebagai deep learning.

2. Deep Learning

Ini adalah versi machine learning lebih spesifik yang mengandalkan jaringan saraf untuk terlibat dalam apa yang dikenal sebagai penalaran nonlinier. Deep learning ini sangat penting untuk melakukan fungsi yang lebih canggih seperti deteksi penipuan. Hal ini bisa dilakukan dengan menganalisis berbagai faktor sekaligus, contohnya supaya mobil self-driving berfungsi, maka beberapa faktor harus diidentifikasi, dianalisis, dan ditanggapi secara bersamaan.

Algoritma deep learning digunakan untuk membantu mobil self-driving mengkontekstualisasikan informasi yang diambil oleh sensor, seperti jarak objek lain, kecepatan mereka bergerak, hingga prediksi di mana mereka akan berada dalam 5-10 detik. Semua informasi ini kemudian akan dihitung sekaligus untuk membantu mobil self-driving membuat keputusan seperti kapan harus berpindah jalur.

Selain itu, deep learning juga menjanjikan banyak potensi dalam bisnis dan kemungkinan juga akan lebih sering digunakan. Algoritma machine learning yang lebih lama cenderung stabil dalam kemampuannya setelah sejumlah data diambil, namun model deep learning terus meningkatkan kinerjanya saat lebih banyak data diterima. Hal ini akan membuat model deep learning menjadi jauh lebih terukur dan terperinci, atau bahkan bisa dibilang model ini lebih mandiri.

Baca juga: Peran Penting Verifikasi Biometrik di Berbagai Bidang Industri

Contoh Penerapan Teknologi AI dalam Bisnis

teknologi ai
Sumber: Freepik

Masa depan sudah ada di depan mata, dan AI pasti akan menjadi bagian darinya. Seiring berkembangnya teknologi ini, dunia akan melihat startup baru, ada banyak aplikasi bisnis dan penggunaan konsumen, perpindahan pekerjaan tertentu dan penciptaan yang sama sekali baru. Seiring dengan Internet of Things, teknologi AI memiliki potensi untuk mengubah ekonomi secara dramatis, tetapi dampak pastinya masih harus dilihat.

Aplikasi AI dalam manajemen bisnis antara lain adalah sebagai berikut:

  • Filter spam
  • Kategorisasi email pintar
  • Fitur speech to text 
  • Asisten pribadi yang cerdas, misalnya Siri, Cortana, dan Google Now
  • Auto reply dan dukungan pelanggan online
  • Otomatisasi proses
  • Penjualan dan perkiraan bisnis
  • Pengawasan keamanan
  • Insight otomatis, terutama pada industri berbasis data seperti layanan keuangan atau e-niaga.

Sementara itu, teknologi AI dalam e-commerce dapat terlihat pada:

  • Pencarian cerdas dan fitur relevansi
  • Personalisasi sebagai layanan
  • Rekomendasi produk dan prediksi pembelian
  • Deteksi dan pencegahan penipuan untuk transaksi online
  • Optimasi harga dinamis

Teknologi AI dalam pemasaran, contohnya adalah sebagai berikut:

  • Rekomendasi dan kurasi konten
  • Personalisasi umpan berita
  • Pengenalan pola dan gambar
  • Pengenalan bahasa – untuk mencerna data tidak terstruktur dari pelanggan dan prospek penjualan
  • Penargetan iklan dan penawaran real-time yang dioptimalkan
  • Segmentasi pelanggan
  • Semantik sosial dan analisis sentimen
  • Desain web otomatis
  • Layanan pelanggan prediktif

Baca juga: Bagaimana Liveness Check Dapat Meningkatkan Level Keamanan?

Temukan berbagai produk handal yang disediakan oleh Verihubs untuk keperluan verifikasi dengan penerapan teknologi AI dalam bisnis Anda. Dengan berbagai produk verifikasinya, Verihubs siap untuk menjadi partner terbaik bisnis Anda. 

Fitur Face Recognition memungkinkan Anda untuk melakukan verifikasi identitas pelanggan secara instan untuk bisnis digital Anda dengan e-KYC. Skenario penggunaannya adalah untuk registrasi akun, industri keuangan bank/non bank, serta absensi kantor dan lembaga pendidikan. Kemudian, ada fitur Liveness Detection yang memungkinkan Anda dapat mendeteksi objek di depan kamera secara akurat dan memastikan objek itu adalah identitas asli yang hidup, bukan representasi dari foto atau topeng. Fitur ini sangat cocok untuk fintech/bank, hospitality, akademi, kepolisian, general (user registration & forgot password), dan kantor.

Segera hubungi kontak layanan pelanggan untuk mendapatkan informasi lengkap mengenai setiap produk dari Verihubs untuk bisnis Anda!

Artikel Terbaru Kami

ikd digital

Apa Itu IKD Digital? Verifikasi Identitas dengan Mudah!

pemasaran digital

Pemasaran Digital (Digital Marketing): Strategi dan Jenisnya

absensi digital sekolah

Studi Kasus: 4 Peranan Absensi Digital Sekolah dan Contohnya