OPINI: Siap atau Tidak, AI akan Hadir di Semua Lini Bisnis

Liputan6.com, Jakarta - Meskipun kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) bukanlah perihal baru, lanskap AI mengalami perubahan dramatis dengan dirilisnya ChatGPT pada bulan November 2022.

Dilengkapi dengan chatbot dan Large Language Model (LLM), beserta LLM jenis baru, chatbot tersebut mengubah AI dari tools nan hanya digunakan oleh para mahir teknologi dan intelektual info menjadi tools nan dapat diakses oleh siapa saja.

Dalam prosesnya, perihal ini memicu revolusi teknologi nan setidaknya bakal sama disruptifnya dengan internet—dan banyak nan percaya lebih dari itu.

CEO Google, Sundar Pichai, menyatakan bahwa AI bakal memberikan akibat nan lebih besar bagi umat manusia “dibandingkan listrik alias api.”

Sementara Satya Nadella dari Microsoft meyakini bahwa AI generatif merupakan “teknologi nan dikembangkan di Silicon Valley nan pertama kali memberikan faedah bagi kehidupan manusia sehari-hari secara sigap dan nyata.”

Dampak AI Generatif dalam Bisnis

Kehadiran AI generatif diperkirakan bakal memberikan akibat nan sangat besar bagi bisnis. Goldman Sachs memproyeksikan bahwa AI generatif berpotensi meningkatkan produktivitas tenaga kerja tahunan sekitar 1,5 poin persentase dalam jangka waktu 10 tahun dan mendorong peningkatan PDB dunia sebesar 7%.

McKinsey juga sama optimisnya. Menurut penelitian nan dilakukan perusahaan tersebut, gen AI dapat menghasilkan setara dengan USD 2,6 triliun hingga USD 4,4 triliun per tahun pada 63 kasus penggunaan nan dianalisis.

Perusahaan ini juga mencatat bahwa perkiraan ini dapat meningkat dua kali lipat jika akibat dari penyematan gen AI ke dalam software nan saat ini digunakan untuk pekerjaan-pekerjaan di luar apa nan dianalisis juga disertakan dalam perkiraan mereka.

Di Indonesia, menurut Kearney, kontribusi AI terhadap PDB bakal mencapai USD 366 miliar pada tahun 2030.

Berdasarkan kajian hubungan antara tenaga kerja dan produksi dalam perekonomian Indonesia, diperkirakan bahwa penggunaan AI generatif untuk melengkapi aktivitas pekerjaan dapat membantu meningkatkan kapabilitas produksi sebesar USD 243,5 miliar di seluruh perekonomian, alias setara dengan 18% PDB pada tahun 2022.

Kasus penggunaan dan fitur baru bermunculan nyaris setiap hari, tetapi berikut ini adalah beberapa penggunaan gen AI nan paling menarik di bagian keuangan, perawatan kesehatan, pemerintahan, dan manufaktur nan terjadi saat ini.

Industri jasa finansial sering kali bergerak sigap dalam mengangkat teknologi nan dapat meningkatkan proses dan layanan, lantaran peningkatan mini dalam perihal kecepatan alias efisiensi dapat memberikan untung nan besar.

Di seluruh industri, gen AI dievaluasi alias digunakan dalam beragam proses, mulai dari meningkatkan penilaian akibat pinjaman dan kredit, hingga mengelola kepatuhan terhadap peraturan, mendeteksi penipuan alias fraud, alias meningkatkan jasa nasabah.

Sebagai contoh, perulangan terbaru dari Visa Account Attack Intelligence (VAAI) Score menggunakan gen AI untuk mengevaluasi lebih dari 180 atribut akibat dalam hitungan milidetik dan menghasilkan skor nan memprediksi kemungkinan terjadinya pembobolan kartu secara paksa dengan support bot.

Visa mengembangkan model gen AI untuk memerangi masalah penipuan saat pengetesan kartu. VAAI Score nan didukung AI mempunyai fitur pendeteksi penipuan 6 kali lipat lebih banyak dibandingkan model sebelumnya.

Visa mengembangkan model gen AI untuk memerangi masalah penipuan saat pengetesan kartu dan sukses mengurangi tingkat false positive sebesar 85%.

Perusahaan jasa finansial juga memandang potensi gen AI untuk meningkatkan jasa pengguna dan pengambilan keputusan. Bank of America baru-baru ini memperkenalkan asisten virtual berkekuatan AI, Erica, untuk memberikan pedoman finansial nan dipersonalisasi kepada pengguna mereka.

Capital One juga mengambil langkah serupa dengan Eno, SMS assistant dengan bahasa nan natural nan ditenagai oleh AI.

Gen AI juga membantu perusahaan jasa finansial menyesuaikan diri dengan lanskap izin nan kompleks. Penyedia software manajemen kepatuhan menyematkan gen AI dan machine learning dalam platform mereka untuk menganalisis peraturan, kebijakan, dan proses regulasi; serta mengidentifikasi dan menilai akibat kepatuhan.

Layanan kesehatan telah menjadi salah satu pihak nan paling diuntungkan oleh AI dengan kasus penggunaan nan meluas dari pengembangan farmasi hingga jasa pasien.

AI digunakan untuk mengotomatiskan aktivitas administratif, meningkatkan kajian gambar medis, membantu diagnosis, dan mengembangkan program perawatan nan dipersonalisasi.

Salah satu kasus penggunaan nan paling menarik adalah penemuan dan pengetesan obat. Gen AI dapat mempercepat proses identifikasi senyawa untuk obat baru dan mempercepat pengembangannya.

Sebuah studi oleh Boston Consulting Group menemukan bahwa AI dapat memangkas 25-50% biaya, waktu pengembangan, dan pengetesan obat, sehingga obat-obatan nan dapat menyelamatkan nyawa dan mengubah kehidupan dapat lebih sigap sampai ke pasar. Berikut adalah beberapa contohnya:

• Para peneliti di MIT menggunakan AI untuk menyaring lebih dari 100 juta senyawa kimia, nan mengarah pada pengembangan Halicin, antibiotik nan terbukti efektif melawan banyak strain kuman nan kebal obat.
• Insilico menggunakan platform AI-nya untuk menghasilkan dan mengoptimalkan INS018_055, nan dirancang untuk mengobati fibrosis paru idiopatik (IPF), salah satu jenis penyakit paru-paru. Sekarang dalam uji klinis, obat ini dikembangkan hanya dalam waktu 18 bulan mulai dari identifikasi sasaran hingga nominasi kandidat praklinis.
• Perusahaan bioteknologi Recursion telah menggunakan AI pada info gambar biologis untuk mengidentifikasi lebih dari 20 obat baru nan sedang diinvestigasi untuk penyakit nan berangkaian dengan genetik dan usia, beberapa di antaranya sekarang sedang dalam uji klinis.

Pemerintah mungkin menjadi salah satu pengguna AI terbesar lantaran banyaknya info nan mereka tangani setiap hari dan konstituen besar nan mereka layani.

Di dalam pemerintah federal AS, kasus penggunaan AI bermunculan dengan sangat sigap sehingga sebuah pedoman info dibuat untuk melacaknya.

Basis info tersebut sekarang mencakup lebih dari 700 contoh gimana departemen dan lembaga menggunakan AI, termasuk menganalisis titik-titik panas di perkotaan untuk melindungi masyarakat dari cuaca ekstrem dengan lebih baik, menganalisis kritik dan saran nan tidak terstruktur dari para veteran militer untuk meningkatkan pelayanan, serta mempercepat proses komparasi aplikasi paten baru dengan paten nan sudah ada.

Di Argentina, Kementerian Kesehatan menggunakan AI untuk memprediksi penyebaran penyakit seperti demam berdarah berasas info suasana dan pergerakan populasi.

Secara lokal, Kantor Kejaksaan Umum Buenos Aires bekerja sama dengan Lab AI Universitas Buenos Aires untuk mengembangkan Prometea, asisten virtual AI nan membantu mempercepat pekerjaan jasa peradilan.

Manufaktur telah mendapatkan banyak faedah dari AI dan teknologi canggih lainnya, dan gen AI bakal memungkinkan efisiensi dan kualitas nan lebih baik lagi.

AI digunakan untuk mempercepat kreasi dan pengembangan produk, memantau kualitas, dan meningkatkan kecermatan perencanaan produksi dan manajemen inventaris.

General Motors menggunakan kreasi generatif nan ditenagai oleh AI untuk mendorong peningkatan berkepanjangan pada komponen kendaraan, dengan konsentrasi pada berat nan ringan.

Berkolaborasi dengan AutoDesk, para insinyur GM dapat mengevaluasi lebih dari 150 kreasi pengganti untuk braket bangku dengan lebih sigap dan menghasilkan kreasi dengan proses produksi nan lebih sederhana, sekaligus mengurangi berat hingga 40% dan meningkatkan kekuatannya hingga 20%.

Airbus mempunyai pengalaman serupa dengan kreasi generatif, menggunakannya untuk membikin partisi nan lebih kuat dan lebih ringan untuk pesawat A320. Mereka menggunakan algoritme AI generatif berasas pola pertumbuhan nan ditemukan di alam untuk mengoptimalkan struktur partisi.

“Partisi bionik” nan dihasilkan 45% lebih ringan daripada kreasi tradisional sekaligus memenuhi persyaratan ketat untuk mengatasi tekanan dan perpindahan style tabrakan.

Di pabrik, gen AI digunakan untuk meningkatkan waktu produksi dan mengurangi biaya layanan. Model AI dapat dilatih berasas info dari sensor peralatan dan mengenali pola dari info peralatan tersebut nan dapat mengindikasikan kegagalan nan bakal terjadi.

AI juga digunakan untuk menganalisis info riwayat pemeliharaan untuk membantu pemecahan masalah dan kajian kegagalan.

Mempersiapkan Revolusi AI

Pertanyaannya bukan apakah AI bakal datang dalam upaya Anda, tetapi kapan—jika Anda memang belum menggunakannya.

Ketika Anda tertarik dengan potensi AI di perusahaan Anda, krusial untuk mengidentifikasi perubahan nan diperlukan untuk membantu perjalanan AI dan memaksimalkan ROI dari kasus penggunaan AI Anda.