Alat AI untuk Manajemen Data: Dari Hype ke Dampak Bisnis

Di seluruh Eropa, karyawan menghadapi tekanan yang meningkat untuk menunjukkan kepada pemimpin senior bahwa mereka dapat menguasai alat-alat terbaru yang dirancang untuk menyederhanakan praktik bisnis. Ketika organisasi mempercepat adopsi otomatisasi, AI, platform kolaborasi berbasis cloud, dan analitik data lanjutan, daya saing dan pertumbuhan semakin ditentukan oleh kekuatan alat digital perusahaan.

Sebagai contoh, untuk memberikan wawasan berbasis data, Anda pertama-tama memerlukan data untuk dianalisis. Web adalah sumber utama berbagai data yang relevan dengan bisnis. Namun, pengumpulan data web memerlukan waktu dan tergantung pada pengetahuan khusus tentang web scraping, seperti membangun scraper dan memperbaiki parser. Bahkan jika Anda memiliki keterampilan tersebut, itu akan memakan waktu, dan sebagian besar analis tidak memiliki keterampilan atau waktu tersebut. Namun, sekarang, Anda dapat meminta platform pengumpulan data berbasis AI untuk melakukan pekerjaan tersebut untuk Anda.

Ini adalah contoh kasus tertentu dengan dampak yang dapat diukur. Bisnis yang ingin memanfaatkan AI di luar sekadar mengikuti tren harus mencari contoh kasus serupa dalam alur kerja mereka yang dapat disederhanakan oleh AI dan alat yang sesuai dengan kasus tersebut. Selain itu, adopsi AI dalam suatu organisasi tergantung pada penyediaan sumber daya, pelatihan, dan memfasilitasi budaya dukungan untuk memastikan bahwa tidak ada yang tertinggal di tengah-tengah perubahan teknologi ini.

Demistifikasi ‘hype’ AI untuk Mengukur Potensi

Untuk benar-benar memahami bagaimana alat AI dapat menyederhanakan operasi perusahaan, kita harus pertama-tama mengakui bahwa ‘AI’ telah menjadi kata kunci media – satu yang sering dikelilingi oleh hype yang menyebabkan kekecewaan. AI sering gagal di luar lingkungan yang dikendalikan, menghasilkan kesalahan, halusinasi, atau output yang bias jika tidak diatur secara efektif.

Sebagai istilah ‘AI’ mencakup berbagai proses dan kemajuan, skeptis berpendapat bahwa banyak hype sekitar AI melebih-lebihkan kemampuan saat ini, dengan cakupan media dan tren investasi sering membesar-besarkan harapan di luar apa yang teknologi dapat berikan saat ini. Sebagai contoh, pembicaraan tentang Kecerdasan Buatan Umum (AGI) adalah prematur, mengingat bahwa kita belum memulai memecahkan beberapa masalah kunci yang terkait dengannya.

Jika kita mundur dan melihat hasil yang nyata, kemajuan terbesar sejauh ini telah datang dari Model Bahasa Besar (LLM). Sistem yang unggul dalam pemahaman bahasa alami, generasi teks, bantuan kode, dan penalaran, sementara sebagian besar aplikasi AI lainnya masih eksperimental. Dan ada tanda-tanda bahwa kemajuan dengan LLM akan melambat di masa depan, sehingga kita tidak boleh mengharapkan terobosan besar datang setiap beberapa bulan.

Untuk perusahaan yang bertujuan untuk unggul, mereka harus menjauhkan diri dari hype dan mencari alat yang menggunakan AI secara bermakna, bukan solusi warisan yang dikemas dalam bungkus AI. Mengingat kelimpahan solusi jenis ini, tidak mengherankan bahwa 95% proyek AI di perusahaan gagal. Ketika menilai produk baru, bisnis harus menyelidiki seberapa tipis lapisan AI yang sebenarnya dan apakah akan sulit untuk membangun solusi yang sama sendiri. Suatu perusahaan menambah nilai yang melampaui hanya menggunakan salah satu LLM utama ketika mereka memperkenalkan cara baru melakukan hal-hal yang tidak dapat dengan mudah direplikasi, cara asli untuk memecahkan masalah tertentu.

Dengan menyelidiki apa yang sebenarnya produk itu, bukan hanya apa yang dikatakan dapat dilakukan, dan mencocokkan alat dengan kasus penggunaan yang sebenarnya di mana mereka dapat memiliki dampak yang dapat diukur, bisnis akan belajar bahwa ada banyak peluang dalam apa yang sudah dapat diakses.

Alat AI dan Penggunaan Data

Data adalah satu hal yang dapat dimanfaatkan oleh semua departemen di seluruh organisasi. Namun, sedikit yang benar-benar melakukannya karena pengumpulan dan analisis data memerlukan waktu dan sumber daya, termasuk pengetahuan khusus dari profesional data. Alat AI dapat menghilangkan hambatan ini setidaknya dalam beberapa kasus, membuat pengumpulan data dan bahkan analisis lebih mudah diakses.

Beberapa alat AI dapat memahami dan bertindak berdasarkan prompt bahasa alami. Seorang karyawan tidak perlu belajar coding jika mereka dapat mengatakan dalam bahasa sederhana apa jenis data yang mereka butuhkan, dan alat tersebut akan mengumpulkan data dari internet. Sebagai contoh, jika tim pemasaran ingin memahami sentimen pelanggan sekitar peluncuran produk terbaru, analis sekarang dapat mengambil data online yang tersedia dengan cepat dan tanpa harus meminta bantuan tim pengumpulan data.

Selain itu, membangun pipa pengumpulan data memerlukan sumber daya dan waktu. Jika bisnis tidak memiliki sumber daya tersebut, LLM dapat digunakan sebagai gantinya. Lebih cepat untuk menggunakan platform berbasis AI yang dapat melakukan semua fungsi pengumpulan data web daripada membangun pipa pengumpulan data dari awal. Jadi, bahkan perusahaan yang memiliki sumber daya mungkin lebih memilih menggunakan platform berbasis AI ketika mereka perlu memulai pengumpulan data secepat mungkin.

Organisasi harus membantu meningkatkan kemampuan karyawan dari semua disiplin untuk menggunakan alat-alat tersebut, dengan banyak pengetahuan dan pelatihan yang tersedia secara online. Banyak informasi yang sangat berharga tersedia secara gratis. Google dan Anthropic menawarkan kursus gratis, plus, ada banyak forum online di mana orang-orang berbagi pengetahuan dan ide, dan OxyCon 2025, konferensi online gratis, akan mencakup sesi praktis saya tentang membuat alat perbandingan harga berbasis AI tanpa coding dengan menggunakan alat AI yang ada, yaitu Oxylabs AI Studio dan Cursor.

Batasan Berikutnya dalam AI yang Relevan dengan Bisnis

Pasar AI global diperkirakan akan melambung dari sekitar $391 miliar pada 2025 menjadi $1,8 triliun pada 2030. Namun, kemajuan dalam LLM mungkin akan melambat karena keterbatasan data dan sumber daya komputasi.

Sebagai akibatnya, kita dapat mengharapkan peningkatan dalam model bahasa kecil yang memerlukan sumber daya komputasi yang lebih sedikit dan dirancang untuk tugas-tugas spesifik. Kelebihan lain dari model ini adalah bahwa, karena ukurannya yang lebih kecil, mereka dapat dihosting di server internal, yang membantu mengatasi beberapa kekhawatiran tentang privasi dan keamanan data.

Akhirnya, masa depan AI dalam bisnis akan ditentukan tidak oleh janji perubahan revolusioner, tetapi oleh seberapa efektif organisasi memanfaatkan alat yang sudah ada di dalam jangkauan. Dengan menghilangkan hype, fokus pada aplikasi praktis, dan berinvestasi dalam pelatihan dan integrasi, perusahaan dapat membuka kunci peningkatan produktivitas yang nyata hari ini sambil mempersiapkan gelombang inovasi berikutnya.