News

Kecerdasan Buatan Contohnya di Berbagai Bidang Kesehatan Industri

Follow Kami di Google News Gan!!!

Kecerdasan Buatan Contohnya di Berbagai Bidang Kesehatan Industri

Kini makin banyak perusahaan yang menerapkan teknologi AI sebagai bagian dari sistem teknologi informasi (TI) mereka. Menurut IDC, sebanyak empat puluh persen dari seluruh inisiatif transformasi digital pada tahun 2019 akan didukung oleh kemampuan AI. Peningkatan pemanfaatan teknologi AI juga terlihat dari daftar lima puluh perusahaan yang dipilih oleh editor MIT Technology Review dalam 50 Smartest Companies pada 2016 lalu.

Untuk pertama kalinya, dari ke-50 perusahaan yang terpilih itu, terdapat 13 perusahaan yang telah menggandalkan AI untuk mendukung bisnisnya. Dari beberapa survei yang dilaksanakan oleh perusahaan riset, makin terlihat penerapan AI yang kian luas. Hasil jajak pendapat yang dipublikasikan baru-baru ini oleh Tech Pro Research menyatakan bahwa sebanyak 38% responden mengatakan sedang menyeleksi vendor AI dan machine learning (ML). Dari hasil survei tersebut juga terungkap bahwa sebanyak lima puluh persen perusahaan segera menerapkan teknologi dalam beberapa tahun mendatang. Ada berbagai alasan mengapa perusahaan perlu menerapkan teknologi AI. Peningkatan produktivitas dan efi siensi bisnis yang berujung pada peningkatan daya saing perusahaan dapat menjadi alasan penerapan AI. Bagi perusahaan lainnya, AI dapat menciptakan peluang bisnis baru.

 

Pekerjaan yang Ditangani AI

Banyak bidang yang bisa ditangani oleh AI atau lebih spesifik machine learning (ML). Dari hasil survei Tech Pro Research terungkap bahwa responden merencanakan penerapan AI atau ML untuk bidang riset, analisis perilaku konsumen, fraud detection, proyeksi pasar/ perkiraan penjualan, pengawasan sekuriti Internet dan TI, serta otomasi kantor. Sementara itu dari survei yang dilaksanakan oleh Narrative Science, sebuah perusahaan yang mengembangkan sistem Advanced Natural-Language-Generation (NLG), terungkap bahwa teknologi AI/ ML banyak dipakai untuk analisis data. Dari sebanyak 235 responden yang berhasil dijaring oleh NLG, seluruhnya adalah para eksekutif bisnis, terungkap bahwa predictive analytics paling banyak dipakai, yaitu 58% responden menggunakan data mining, statistik, modelling dan machine learning untuk melakukan analisis data dan prediksi. Analisis data dalam jumlah besar tidak lagi dapat ditangani dan dipahami oleh manusia.

Baca Juga  Hp Fingerprint 2 jutaan Huawei Honor 5x

 

Dengan bantuan AI, informasi penting di balik data dapat dipahami bahkan apa yang akan terjadi di masa mendatang dapat diperkirakan. Sebuah gerai busana online, obsessory.com, seperti diungkapkan oleh TechRepublic, menggunakan algoritma deeplearning untuk mengetahui dan menyesuaikan kebutuhan pelanggan di website-nya. Terdapat jutaan produk dan gambar yang dimiliki gerai tersebut yang tidak mungkin ditangani oleh manusia. Tetapi dengan menggunakan algoritma yang meniru apa yang dilakukan manusia dan bagaimana mereka berpikir dan memahami sesuatu, obsessory.com dapat memberikan pelayanan kepada pelanggan secara lebih baik dan dapat memperkirakan kebutuhan pelanggan di masa datang. Banyak perusahaan kini telah menyadari kemampuan AI untuk membuat prediksi berdasarkan data yang tersedia. Prediksi dalam bisnis tidak hanya bermanfaat untuk mengetahui kebutuhan pelanggan di masa datang, melainkan juga dapat dimanfaatkan untuk melakukan prediksi hal lainnya. Misalnya perusahaan manufaktur dapat menggunakan kemampuan ini untuk memprediksi pemeliharaan mesin. Menurut laporan McKinsey pada 2015 lalu, pemanfaatan predictive maintenance oleh manufaktur dapat memberikan penghematan antara US$240 miliar hingga US$630 miliar sampai dengan tahun 2025.

 

Salah satu vendor mesin pesawat dan mobil, Rolls Royce, menggunakan layanan AI dari Microsoft, Azure Machine Learning, untuk memprediksi konsumsi bahan bakar dan pemeliharaan yang diperlukan oleh mesinmesin pesawatnya. Perusahaan manufaktur lainnya, Bosch juga memanfaatkan aplikasi predictive maintenance sehingga menghemat biaya pemeliharaan untuk mesinnya. Dari hasil survei NLG juga terungkap bahwa selain analisis data, di tempat kedua yaitu sebanyak 25% pengguna menerapkan AI untuk aplikasi yang berkaitan dengan pembuatan laporan (automated written reporting), komunikasi, dan voice recognition/response. Ini sesuai dengan perkiraan Gartner bahwa pada tahun 2018 mendatang sebanyak dua puluh persen konten bisnis (seperti laporan untuk pemegang saham, dokumen yang berkaitan dengan hukum, dan rilis pers) akan bisa dibuat secara otomatis menggunakan mesin. IDC pun juga berharap, paling tidak sebanyak dua puluh persen dari semua karyawan akan dibantu oleh teknologi otomatisasi pada tahun depan.

 

Mulai dari Mana?

AI sudah di depan mata. Dari perusahaan-perusahaan yang sudah menerapkannya mendapatkan manfaat nyata. Perusahaan lain sudah memulainya. Jadi sudah waktunya perusahaan Anda untuk menerapkannya. Tapi, dari mana Anda dapat memulainya? Bagi yang belum tahu harus mulai dari mana untuk memulai melakukan transformasi AI disarankan untuk melakukan riset terhadap berbagai pendekatan solusi implementasi AI atau ML. Solusi yang ditawarkan vendor besar seperti Microsoft, IBM, Amazon, Google, atau lainnya, dapat dijadikan bahan pertimbangan, untuk memutuskan pendekatan mana yang paling cocok untuk perusahaan Anda.

 

Vendor-vendor tersebut dapat menyediakan infrastruktur dan platform untuk pengembangan aplikasi AI. Mereka juga dapat menyediakan data untuk pemodelan algoritmanya. Singkat kata Anda tidak harus memulainya sendiri dari awal. Selain vendor besar yang telah disebutkan di atas, kini mulai bermunculan perusahaan startup yang menawarkan berbagai solusi implementasi AI. Bahkan ada yang menawarkan solusi untuk perusahaan kecil menengah (UKM). NoHold misalnya yang berkantor di Milpitas, California, menawarkan solusi virtual assistant untuk UKM. Tahapan selanjutnya, Anda disarankan untuk melihat perusahaan lain yang sudah mengimplementasikan AI, setidaknya perusahaan yang memiliki target atau tujuan yang sama. Setelah itu, Anda dapat memilih berbagai platform yang ditawarkan vendor. Vendor-vendor seperti Amazon, Google, Microsoft, IBM, dan Baidu, menawarkan solusi platform AI untuk enterprise. Beberapa opsi memiliki harga yang sama di antara vendor tersebut dan ditujukan untuk pemula.

Baca Juga  Rekomendasi Smartwatch Canggih Desain Elegan

 

Perusahaan-Perusahaan yang Mengandalkan AI

Berikut beberapa contoh perusahaan yang mengandalkan AI untuk operasi bisnis mereka termasuk di antaranya yang memberikan solusi AI.

  • Uber

Perusahaan taksi online ini menghasilkan sejumlah besar data setiap saat. Manajemen Uber memanfaatkan machine learning untuk “memahami” data yang diperolehnya. Dari situ diharapkan pengelola dapat memperoleh cara bagaimana mempertahankan pelanggan, bagaimana memberikan pelayanan yang lebih baik kepada pelanggan, dan bagaimana mencegah penurunan bisnis. Kabarnya Uber juga berencana berinvestasi pada mobil swakemudi. Ini membuat pemanfaatan ML akan berkembang untuk pelayanan baru tersebut.

  • Tesla

Sebagai produsen mobil listrik, Tesla mengandalkan ML untuk mengumpulkan data dari mobil-mobilnya yang ada di jalanan. Data tersebut kemudian dimanfaatkan untuk meningkatkan kinerja fitur Autopilot pada produknya. AI membantu mobil untuk lebih memahami berbagai objek yang ditemui di jalanan termasuk perilakunya. Elon Musk (CEO Tesla) menyatakan bahwa dengan menggunakan fitur Autopilot, tingkat kecelakaan bisa dikurangi hingga lima puluh persen.

  • Bosch

Perusahaan manufaktur Jerman yang sudah lama beroperasi ini memanfaatkan AI untuk meningkatkan pertumbuhan bisnisnya. Dengan menggunakan machine learning atau aplikasi predictive maintenance dan self-monitoring untuk mesin-mesinnya, Bosch memperkirakan akan dapat meningkatkan pendapatan bisnisnya hingga satu miliar dolar dan melakukan penghematan biaya pada manufaktur modernnya.

  • NVidia

Nvidia sudah sangat populer dengan produk chip GPU (graphics processing unit). Kini perusahaan ini telah berinvestasi untuk membuat chip dengan fitur AI. Pada April 2016 lalu, Nvidia meluncurkan chip Tesla P100 untuk keperluan aplikasi deep-learning. Kemudian, pada September tahun lalu juga, Nvidia meluncurkan chip Tesla P4 dan Tesla P40 yang dirancang untuk mengenali percakapan, gambar, atau teks untuk merespons pengguna atau peranti. Dengan chip ini, mesin seperti drone atau robot dapat bereaksi terhadap kejadian di sekitarnya secara real time.

  • Enlitic

Enlitic merupakan perusahaan startup yang menggunakan AI untuk mendeteksi masalah kesehatan pada hasil penyinaran dengan sinar X. Sistem yang diciptakannya – yang masih dalam tahap pengujian – dijanjikan lebih akurat dan cepat daripada dokter ahli dalam pendeteksian masalah misalnya kanker paru.

Baca Juga  Dasar-Dasar Algoritma, Mengimplementasikan, dan Menyongsong Masa Depan
Tech.id Media ( Aldy )

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.

Hy Guys

Tolong Matikan Adblock Ya. Situs ini biaya operasionalnya dari Iklan. Mohon di mengerti ^^