Analisis tradisional telah lama menjadi landasan intelijen bisnis. Ini melibatkan pengumpulan data historis, melakukan analisis statistik, dan menarik kesimpulan untuk membuat keputusan yang tepat. Meskipun pendekatan ini, yang mengandalkan aturan yang telah ditentukan dan model statis, telah memberikan manfaat yang baik bagi organisasi, namun pendekatan ini memiliki keterbatasan. Analisis tradisional unggul dalam memberikan wawasan mengenai kinerja masa lalu, namun gagal dalam memprediksi tren masa depan atau menentukan tindakan optimal dan, di dunia yang berubah dengan cepat, pandangan retrospektif ini dapat menjadi kerugian yang signifikan.
Di sisi lain, kecerdasan buatan mewakili lompatan kuantum dalam dunia pengambilan keputusan berbasis data. Berbeda dengan analitik tradisional, AI dapat menganalisis sejumlah besar data secara real-time, sehingga memungkinkan bisnis mendeteksi pola dan tren yang muncul yang tidak mungkin diidentifikasi melalui cara tradisional. Kemampuan prediktif ini memberdayakan organisasi untuk secara proaktif merespons perubahan pasar dan perilaku konsumen, serta tetap selangkah lebih maju dalam persaingan.
Selain itu, AI memperkenalkan konsep analisis preskriptif, yang melampaui analisis deskriptif tradisional. Analisis deskriptif memberi tahu Anda apa yang terjadi, sedangkan analisis preskriptif menawarkan rekomendasi tentang apa yang harus dilakukan selanjutnya. Hal ini merupakan terobosan baru bagi dunia usaha karena memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti, sehingga memungkinkan mereka mengambil keputusan berdasarkan data dengan percaya diri.
Revolusi Hiper-Personalisasi
Salah satu kasus penggunaan AI yang paling menarik adalah hiper-personalisasi. Dengan AI, organisasi dapat menyesuaikan produk, layanan, dan upaya pemasaran mereka untuk setiap pelanggan. Tingkat personalisasi ini jauh melampaui apa yang dapat dicapai oleh analisis tradisional.
Bayangkan menerima rekomendasi produk yang tidak hanya berdasarkan pembelian Anda sebelumnya tetapi juga suasana hati Anda saat ini, preferensi, dan bahkan cuaca di luar. AI dapat menganalisis berbagai titik data untuk menciptakan pengalaman yang sangat dipersonalisasi dan dapat diterima oleh pelanggan secara mendalam.
Memanfaatkan AI untuk Eksperimen dan Pembelajaran Berkelanjutan
AI tidak berhenti pada prediksi, AI juga memberikan rekomendasi yang dapat ditindaklanjuti. Namun seperti apa sebenarnya pengalaman optimal tersebut bagi setiap pelanggan, dan bagaimana sebuah organisasi beralih dari penawaran berbasis segmen tradisional, dan beralih ke hiper-personalisasi yang sesungguhnya?
Sederhananya, hal ini dicapai melalui eksperimen dan pembelajaran yang berkelanjutan. Jika setiap keterlibatan pelanggan dianggap sebagai eksperimen, pemasar dapat menggunakan AI untuk mengukur apa yang berhasil dan apa yang tidak. AI memungkinkan bisnis untuk melampaui bidang pengujian A/B tradisional, yang bersifat sporadis, lambat, dan dalam banyak kasus merupakan upaya yang sangat manual.
Elemen untuk Memastikan Kesuksesan AI
Kunci keberhasilan adopsi AI terletak pada pemahaman potensinya dan menyelaraskannya dengan tujuan bisnis. Ini bukan sekedar peningkatan teknologi; ini adalah perubahan paradigma yang memiliki kekuatan untuk membentuk kembali industri dan mendorong inovasi. Namun, penting untuk mengatasi beberapa faktor penting termasuk:
- Kualitas data: Ini adalah keadaan informasi itu sendiri karena data adalah tulang punggung sistem AI dan kualitasnya dapat menentukan keberhasilan atau kegagalan upaya dan hasil selanjutnya. Perusahaan harus memastikan bahwa data mereka akurat, terkini, dan komprehensif, sehingga mengurangi bias atau inkonsistensi. Hal ini sering kali berarti membersihkan data lama dan menerapkan protokol pengumpulan dan validasi data yang ketat.
- Profesional Berpengalaman: Mendapatkan talenta yang tepat adalah aspek penting lainnya. Hal ini tidak hanya berarti mempekerjakan ilmuwan data dan spesialis AI, tetapi juga meningkatkan keterampilan karyawan saat ini untuk bekerja dengan sistem AI.
- Infrastruktur: Merupakan aspek penting karena memainkan peran ganda. Hal ini bukan hanya tentang memiliki perangkat keras dan perangkat lunak yang diperlukan, namun juga tentang menciptakan lingkungan di mana AI dapat berkembang, termasuk platform cloud dan kemampuan pemrosesan berkecepatan tinggi.
Perdebatan Beli vs Bangun dan Perlunya AI yang Etis
Perusahaan sering kali menghadapi keputusan untuk membangun kemampuan AI mereka sendiri dibandingkan memanfaatkan platform AI yang sudah ada. Kedua pendekatan tersebut mempunyai kelebihan dan kekurangan masing-masing. Namun, dengan mengadopsi pendekatan hibrida dan memadukan kedua strategi tersebut, dunia usaha dapat mencapai keseimbangan antara efisiensi biaya dan akses pasar yang lebih cepat, sehingga menghasilkan laba atas investasi (ROI) yang lebih cepat.
Etika dalam implementasi AI sendiri merupakan kriteria lain yang tidak bisa dianggap remeh. Perusahaan harus menetapkan pedoman yang memastikan bahwa sistem AI mereka transparan, akuntabel, dan bebas dari bias. Hal ini mencakup pertimbangan seputar privasi, penggunaan data, dan implikasi sosial dari keputusan AI.
Terakhir, upaya AI harus selaras dengan tujuan bisnis. Perusahaan harus menentukan tujuan yang jelas untuk inisiatif AI mereka, memastikan bahwa tujuan tersebut selaras dengan misi dan nilai-nilai organisasi yang lebih besar. Evaluasi berkala dapat membantu dalam menilai ROI dan membuat penyesuaian yang diperlukan. Manfaat AI berkembang dengan pesat. Meskipun organisasi sangat ingin belajar dari pengguna awal ketika mereka mulai memulai perjalanan AI mereka, penting bagi mereka untuk melakukan segala upaya untuk menyiapkannya agar sukses.
tentang Penulis
Corne Nagel menjabat sebagai Lead Data Scientist di IKAASI, sebuah platform pembelajaran mandiri inovatif yang didukung oleh AI. IKASI berspesialisasi dalam pengalaman keterlibatan yang sangat personal bagi para profesional bisnis dan pemasaran di tingkat pelanggan, membantu mereka meningkatkan pertumbuhan pendapatan bersih mereka. Sebagai pakar AI dan ilmu data dengan pengalaman lebih dari 20 tahun, Corne pernah menjabat sebagai penasihat dan Chief Data Science Officer untuk anggota strategis tim AI Pemerintah Malta.
Mendaftarlah untuk mendapatkan buletin insideBIGDATA gratis.
Bergabunglah dengan kami di Twitter: https://twitter.com/InsideBigData1
Bergabunglah dengan kami di LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/insidebigdata/
Bergabunglah dengan kami di Facebook: https://www.facebook.com/insideBIGDATANOW