Seorang Direktur Riset ManageEngine, Ramprakash Ramamoorthy, mengungkap cara memaksimalkan potensi dari keunggulan AI. Caranya cukup sederhana: AI berjalan pada model pelatihan, namun jika data tersebut tidak sempurna atau tidak dapat diandalkan, model ini akan memberikan hasil yang merugikan bisnis. Memang benar bahwa AI hanya akan sebagus data yang dimasukkan kepadanya, dan itulah tantangan yang dihadapi perusahaan lokal saat ini.
Paling tidak ada tiga cara bagi perusahaan untuk mempersiapkan diri, agar mampu memaksimalkan penggunaan AI secara efektif. Menurut Ram cara yang pertama adalah dengan memikirkan Kembali cara dalam mengambil wawasan terhadap data.
“Jadi coba bayangkan kita meminta AI untuk mengetahui tren pendapatan terkini atau analisis kompleks dan menerima hasil yang instan dan akurat. Hal ini dimungkinkan dengan mengintegrasikan peranti AI generatif (GenAI) ke dalam proses analisis data” terang Ram.
GenAI dapat menyaring data perusahaan Anda dan memberi Anda hasil yang akurat dan mendalam dalam beberapa detik. Namun, perusahaan perlu melatih karyawannya dalam mendorong GenAI. Melalui data yang terdefinisi dengan baik dan jelas yang dimasukkan ke GenAI, karyawan dapat mengambil laporan penjualan selama sebulan terakhir atau menangani proyek yang lebih kompleks seperti meminta GenAI menganalisis pola pendapatan selama 10 tahun terakhir.
Cara yang kedua adalah membuat gambaran dari data. Dengan cara ini perusahaan harus memiliki kemampuan memeriksa kumpulan data yang luas dan bisa jadi rumit serta memakan waktu, namun GenAI menyederhanakan prosesnya. Dia dengan mudah dapat mengubah volume data yang besar menjadi representasi visual seperti tabel, bagan, dan grafik.
Tidak hanya mempercepat dan menyederhanakan proses pembacaan data, menurut Ramprakash AI juga memiliki kemampuan memitigasi data yang hilang atau tidak lengkap.
“Namun, AI juga dapat membantu mitigasi data yang hilang atau tidak lengkap. Melalui imputasi—yang memanfaatkan kemampuan prediktif berdasarkan pola—AI dapat memasukkan nilai yang hilang dengan nilai perkiraan sehingga kumpulan datanya menjadi lengkap. Hasilnya adalah integritas data yang lebih terjaga, sehingga memungkinkan analisis dan visualisasi lebih komprehensif. Bayangkan saja bagaimana hal ini dapat menguntungkan analisis data keuangan yang dirusak oleh hilangnya data tertentu” Imbuhnya.
Berikutnya adalah cara yang terakshir atau ketiga, yaitu dengan menyederhanakan Proses Analisis. Secara umum, dampak transformatif dari otomatisasi telah diakui. Dengan penghematan waktu dan sumber daya yang signifikan, otomatisasi juga menjanjikan untuk membawa analisis data ke tingkat yang lebih tinggi. Ketika pemeriksaan manual rentan terhadap kesalahan perhitungan dan interpretasi, terutama jika menyangkut kumpulan data yang luas, maka AI mempunyai kemampuan untuk mengatasi masalah tersebut.
Salah satu kekuatan utama AI terletak pada kemampuannya memproses kumpulan data yang sangat besar. AI tidak hanya menjamin presisi namun juga unggul dalam mengidentifikasi tren, pola, dan anomali rumit yang mungkin sulit dipahami melalui pemeriksaan manual. Kemampuan ini merupakan bukti potensi AI untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi analisis data, mengungkap wawasan yang mungkin luput dari pengamatan manusia.
Dapat diambil kesimpulan, meskipun inovasi AI ini adalah aplikasi yang menjanjikan, namun tidak mudah menemukan peranti GenAI yang tepat untuk bisnis Anda. Hal ini terutama disebabkan karena sulit untuk memahami kebutuhan perusahaan Anda di tengah banyaknya kebisingan. Jadi lebih baik kita mengambil cara dan jalan yang sesuai dengan kebutuhan perusahaan atau organisasi kita, jangan terlalu mengikuti tren yang ada. Ramprakash juga menjelasan langkah yang bisa diambil perusahaan agar memahami kebutuhan dasar mereka.
Menurutnya langkah pertama adalah memahami kebutuhan data Anda, termasuk volume, variasi, dan kebenaran data yang perlu Anda proses. Hal ini harus diikuti dengan menilai persyaratan spesifik dari bisnis Anda, yang sesuai untuk kasus penggunaan AI dan kemudian memilih peranti yang cocok dengan persyaratan tersebut. Setiap bisnis itu unik, dan hanya Anda yang tahu apakah Anda memerlukan piranti analisis deskriptif sederhana atau peranti analisis prediktif yang didukung pembelajaran mendalam.
Langkah terakhir menurut Ram adalah dengan membuat perencanaan pengeluaran. Rencanakan pengeluaran Anda. Sangat mudah untuk terhanyut dalam tren dan mendapatkan uang untuk membeli mainan terbaru dan paling berkilau. Namun, sekali lagi, pastikan peranti baru tersebut cocok dengan tujuan perusahaan yang lebih luas. Beberapa peranti GenAI merupakan platform sumber terbuka, sementara beberapa lainnya merupakan program premium. Para pengambil keputusan juga harus mempertimbangkan kegunaan peranti tersebut, karena pada akhirnya Anda ingin para karyawan dapat menggunakannya. Mulailah dari memperhatikan keahlian teknis seseorang. AI memiliki potensi yang sangat besar, namun hal ini bukanlah solusi tunggal, karena dalam skema yang lebih besar manusia dan data itu sama pentingnya. Selama perusahaan memegang prinsip ini, maka langit adalah batasnya.
