bachkim24h.com, Jakarta – Meski kecerdasan buatan (AI) bukanlah hal baru, lanskap AI telah berubah drastis dengan diluncurkannya ChatGPT pada November 2022.
Bersama dengan chatbots dan model bahasa skala besar (LLM), generasi baru LLM, chatbots mengubah AI dari alat yang digunakan oleh para teknolog dan ilmuwan data menjadi alat yang dapat diakses oleh semua orang.
Dalam prosesnya, hal ini memicu revolusi teknologi yang setidaknya sama disruptifnya dengan Internet – dan banyak yang meyakini hal tersebut lebih dari itu.
CEO Google Sundar Pichai mengklaim bahwa AI akan berdampak lebih besar pada manusia “dibandingkan listrik atau api”.
Pada saat yang sama, Satya Nadella dari Microsoft percaya bahwa AI secara umum adalah “teknologi yang dikembangkan di Silicon Valley yang memberikan manfaat langsung dan nyata bagi kehidupan sehari-hari masyarakat.”
Dampak Umum AI pada Bisnis
Munculnya AI secara umum diperkirakan akan berdampak besar pada bisnis. Goldman Sachs memperkirakan bahwa AI di bidang manufaktur berpotensi meningkatkan produktivitas tenaga kerja tahunan sebesar 1,5 persen selama 10 tahun dan meningkatkan pertumbuhan PDB global sebesar 7 persen.
McKinsey juga sama optimisnya. Menurut penelitian yang dilakukan oleh perusahaan, AI genetik dapat menghasilkan USD 2,6 triliun hingga $4,4 triliun per tahun dalam 63 kasus penggunaan analitik.
Badan tersebut juga mencatat bahwa perkiraan ini bisa berlipat ganda jika dampak dari penyematan gen AI ke dalam perangkat lunak yang saat ini digunakan untuk tugas-tugas di luar analisis tersebut dimasukkan dalam perkiraan mereka.
Di Indonesia, menurut Kearney, kontribusi AI terhadap PDB akan mencapai US$366 miliar pada tahun 2030.
Berdasarkan analisis hubungan antara tenaga kerja dan produksi pada perekonomian Indonesia Tiongkok, diperkirakan penggunaan AI akan meningkatkan produktivitas seluruh perekonomian sebesar USD 243,5 miliar atau setara dengan 18% PDB. Pada tahun 2022.
Kasus penggunaan dan fitur baru bermunculan hampir setiap hari, namun saat ini penggunaan gen AI yang paling menarik adalah di bidang keuangan, layanan kesehatan, pemerintahan, dan manufaktur.
Industri jasa keuangan sering kali bergerak cepat untuk mengadopsi teknologi yang dapat meningkatkan proses dan layanan, karena peningkatan kecil dalam kecepatan atau efisiensi dapat menghasilkan manfaat yang besar.
Di seluruh industri, gen AI sedang dievaluasi atau digunakan dalam berbagai proses, mulai dari meningkatkan penilaian risiko pinjaman dan kredit, mengelola kepatuhan terhadap peraturan, mendeteksi penipuan, atau meningkatkan layanan pelanggan.
Misalnya, versi terbaru skor Visa Account Attack Intelligence (VAAI) menggunakan Zen AI untuk mengevaluasi lebih dari 180 atribut risiko dalam hitungan milidetik dan menghasilkan skor yang memprediksi kemungkinan pelanggaran kartu yang dibantu bot.
Visa telah mengembangkan model gen AI untuk mengatasi masalah penipuan selama verifikasi kartu. Skor VAAI yang didukung AI memiliki deteksi penipuan 6 kali lebih banyak dibandingkan pendahulunya.
Visa mengembangkan model gen AI untuk mengatasi masalah penipuan saat pengecekan kartu dan berhasil mengurangi tingkat positif palsu sebesar 85%.
Perusahaan jasa keuangan juga melihat potensi Gen AI untuk meningkatkan layanan pelanggan dan pengambilan keputusan. Bank of America baru-baru ini meluncurkan Erica, asisten virtual bertenaga AI untuk memberikan saran keuangan yang dipersonalisasi kepada pelanggannya.
Capital One mengambil langkah serupa dengan Eno, asisten SMS bahasa alami yang didukung AI.
Gen AI juga membantu perusahaan jasa keuangan beradaptasi dengan lanskap yang kompleks. Penyedia perangkat lunak manajemen kepatuhan telah menanamkan gen AI dan pembelajaran mesin ke dalam platform mereka untuk menganalisis peraturan, kebijakan, dan proses regulasi; dan mengidentifikasi dan menilai risiko kepatuhan.
Layanan kesehatan adalah salah satu penerima manfaat AI terbesar dalam berbagai kegunaan mulai dari pengembangan obat hingga perawatan pasien.
AI digunakan untuk mengotomatiskan tugas administratif, meningkatkan analisis citra medis, membantu diagnosis, dan mengembangkan program perawatan yang dipersonalisasi.
Salah satu kasus penggunaan yang paling menarik adalah penemuan dan pengujian obat. Gen AI dapat mempercepat proses identifikasi senyawa obat baru dan mempercepat pengembangannya.
Sebuah studi yang dilakukan oleh Boston Consulting Group menemukan bahwa AI dapat mengurangi biaya, pengembangan obat, dan waktu pengujian sebesar 25-50%, sehingga memungkinkan obat-obatan yang menyelamatkan jiwa dan mengubah hidup mencapai pasar lebih cepat. Berikut beberapa contohnya: Para peneliti di MIT menggunakan AI untuk mengidentifikasi lebih dari 100 juta senyawa kimia, yang mengarah pada pengembangan helicin, antibiotik yang telah terbukti efektif melawan bakteri yang resistan terhadap berbagai obat. Insilico menggunakan platform AI-nya untuk mengembangkan dan mengoptimalkan INS018_055, yang dirancang untuk mengobati fibrosis paru idiopatik (IPF), sejenis penyakit paru-paru. Saat ini dalam uji klinis, obat tersebut dikembangkan mulai dari identifikasi target hingga penetapan kandidat praklinis hanya dalam waktu 18 bulan. Perusahaan bioteknologi Recursion telah menggunakan AI pada data pencitraan biologis untuk mengidentifikasi lebih dari 20 obat baru yang sedang diselidiki untuk penyakit genetik dan penuaan, banyak di antaranya sedang dalam uji klinis.
Pemerintah kemungkinan besar akan menjadi salah satu pengguna terbesar AI karena banyaknya data yang mereka tangani setiap hari dan besarnya jumlah pemilih yang mereka layani.
Di pemerintahan federal AS, kasus penggunaan AI muncul dengan cepat dan database dibuat untuk melacaknya.
Basis data tersebut kini berisi lebih dari 700 contoh bagaimana departemen dan lembaga menggunakan AI, termasuk menganalisis titik panas perkotaan untuk melindungi masyarakat dari cuaca ekstrem, menganalisis kritik dan saran tidak terstruktur dari para ahli untuk meningkatkan layanan, dan mempercepat proses tolok ukur baru. Permohonan paten termasuk paten yang sudah ada.
Di Argentina, Kementerian Kesehatan menggunakan AI untuk memprediksi penyebaran penyakit seperti demam berdarah berdasarkan data cuaca dan pergerakan populasi.
Secara lokal, Kantor Kejaksaan Buenos Aires bekerja sama dengan Lab AI Universitas Buenos Aires untuk mengembangkan Prometea, asisten virtual AI yang membantu mempercepat kerja layanan peradilan.
Manufaktur mendapat manfaat besar dari AI dan teknologi canggih lainnya, dan AI akan membantu memberikan efisiensi dan kualitas yang lebih baik.
AI digunakan untuk mempercepat desain dan pengembangan produk, memantau kualitas, dan meningkatkan akurasi perencanaan produksi dan manajemen inventaris.
General Motors menggunakan Desain Universal bertenaga AI untuk mendorong peningkatan berkelanjutan pada komponen kendaraan, dengan penekanan pada bobot yang lebih ringan.
Berkolaborasi dengan Autodesk, para insinyur GM dapat dengan cepat mengevaluasi lebih dari 150 desain alternatif untuk pengencang kursi dan menciptakan desain dengan proses manufaktur yang lebih sederhana, sekaligus mengurangi bobot sebesar 40% dan meningkatkan kekuatan sebesar 20%.
Airbus memiliki pengalaman serupa dengan desain umum, menggunakannya untuk membuat partisi yang kuat dan ringan untuk pesawat A320 miliknya. Mereka menggunakan algoritma AI sederhana berdasarkan pola pertumbuhan yang ditemukan di alam untuk mengoptimalkan struktur partisi.
“Partisi bionik” yang dihasilkan 45% lebih ringan dibandingkan desain konvensional dan memenuhi persyaratan ketat untuk ketahanan terhadap tegangan dan transfer energi tumbukan.
Di pabrik, gen AI digunakan untuk meningkatkan waktu produksi dan mengurangi biaya layanan. Model AI dapat dilatih berdasarkan data dari sensor perangkat dan mengenali pola dari data perangkat yang mungkin mengindikasikan kegagalan yang akan terjadi.
AI juga digunakan untuk menganalisis data pemeliharaan historis untuk pemecahan masalah dan analisis kegagalan.
Mempersiapkan revolusi AI
Pertanyaannya bukan apakah AI akan memasuki bisnis Anda, namun kapan — jika Anda belum menggunakannya.
Ketika Anda tertarik dengan potensi AI di perusahaan Anda, penting untuk mengidentifikasi perubahan yang diperlukan untuk membantu perjalanan AI dan meningkatkan ROI penggunaan AI Anda.