Dorongan AI Generatif Membawa Kita ke Titik Balik AI

Sebelum kecerdasan buatan (AI) diluncurkan ke popularitas mainstream karena aksesibilitas AI Generatif (GenAI), integrasi data dan penyajian terkait Pembelajaran Mesin adalah salah satu prioritas bisnis yang lebih trendy. Di masa lalu, bisnis dan konsultan akan membuat proyek AI/ML satu kali untuk kasus penggunaan tertentu, tetapi kepercayaan pada hasilnya terbatas, dan proyek-proyek ini dijaga hampir secara eksklusif di antara tim IT. Kasus penggunaan AI awal ini memerlukan tim ilmuwan data yang didedikasikan, terlalu banyak waktu dan upaya untuk menghasilkan hasil, kekurangan transparansi dan sebagian besar proyek tidak berhasil.

Dari sana, ketika pengembang menjadi lebih nyaman dan percaya diri dengan teknologi, AI dan Pembelajaran Mesin (ML) lebih sering digunakan, lagi-lagi, sebagian besar oleh tim IT karena sifat kompleksnya membangun model, membersihkan dan memasukkan data dan menguji hasil. Hari ini, dengan GenAI yang tidak dapat dihindari di pengaturan profesional dan pribadi di seluruh dunia, teknologi AI telah menjadi dapat diakses oleh massa. Kami sekarang berada di titik balik AI, tetapi bagaimana kita sampai di sini dan mengapa GenAI mendorong kita ke adopsi yang luas?

Kebenaran tentang AI

Dengan “OpenAI” dan “ChatGPT” menjadi nama rumah tangga, percakapan tentang GenAI ada di mana-mana dan sering tidak dapat dihindari. Dari penggunaan bisnis seperti chatbot, analisis data dan ringkasan laporan hingga penggunaan pribadi seperti perencanaan perjalanan dan pembuatan konten, GenAI dengan cepat menjadi teknologi yang paling dibicarakan di seluruh dunia dan perkembangannya yang cepat melampaui yang kita lihat dengan inovasi teknologi lain.

Sementara sebagian besar orang tahu tentang AI, dan beberapa tahu bagaimana itu bekerja dan dapat diimplementasikan, organisasi sektor publik dan swasta masih bermain catch-up ketika datang untuk membuka kunci manfaat penuh dari teknologi. Menurut data dari Alphasense, 40% panggilan penghasilan memuji manfaat dan kegembiraan AI, namun hanya 1 dari 6 (16%) perusahaan S&P 500 menyebutkan AI dalam pengajuan regulasi triwulanan. Ini memunculkan pertanyaan: apa dampak keuangan dari AI dan berapa banyak perusahaan yang benar-benar berinvestasi dalam adopsinya?

Daripada melompat ke kereta AI hanya karena itu trendi, perusahaan perlu memikirkan nilai yang akan dibawa AI secara internal dan kepada pelanggan mereka dan apa masalah yang dapat dipecahkan untuk pengguna. Proyek AI umumnya mahal, dan jika perusahaan melompat ke penggunaan AI tanpa mengevaluasi dengan benar kasus penggunaan dan ROI, itu bisa menjadi pemborosan waktu dan dana. Pratinjau pribadi pelanggan menyediakan cara yang terkendali untuk mengonfirmasi kesesuaian pasar produk dan memvalidasi ROI yang terkait dengan kasus penggunaan tertentu untuk memvalidasi proposisi nilai solusi AI sebelum merilisnya ke pasar.

Apa yang Perlu Diketahui Penjual Sebelum Berinvestasi di AI

Untuk berinvestasi di AI, atau tidak berinvestasi di AI? Ini adalah pertanyaan penting bagi vendor SaaS untuk dipertimbangkan sebelum memutuskan untuk mengembangkan solusi AI. Ketika menimbang pilihan Anda, waspadai nilai, kecepatan, kepercayaan, dan skala.

Seimbangkan nilai dengan kecepatan. Mustahil pelanggan Anda akan terkesan hanya dengan menyebutkan solusi AI; sebaliknya, mereka akan menginginkan nilai yang dapat diukur. Tim produk SaaS harus memulai dengan bertanya apakah ada kebutuhan bisnis nyata atau masalah yang ingin mereka tangani untuk pelanggan mereka, dan apakah AI adalah solusi yang tepat. Jangan mencoba memasukkan kancing persegi (AI) ke dalam lubang bulat (penawaran teknologi Anda). Tanpa mengetahui bagaimana AI akan menambah nilai bagi pengguna akhir, tidak ada jaminan bahwa seseorang akan membayar kemampuan tersebut.

Bangun kepercayaan, lalu skala. Butuh banyak kepercayaan untuk mengubah sistem. Vendor harus memprioritaskan membangun kepercayaan di solusi AI mereka sebelum menskalanya. Transparansi dan visibilitas ke dalam model data dan hasil dapat menyelesaikan gesekan. Biarkan pengguna mengklik sumber model sehingga mereka melihat bagaimana wawasan solusi diperoleh. Sebagian besar vendor terkemuka juga dapat berbagi praktik terbaik untuk adopsi AI untuk membantu mengurangi poin sakit potensial.

Hambatan Umum untuk Vendor Teknologi: Edisi AI

Untuk organisasi yang siap memulai perjalanan AI, ada beberapa jebakan yang perlu dihindari untuk memastikan dampak optimal. Hindari pemikiran kelompok, dan jangan mengikuti kerumunan tanpa mengetahui ke mana Anda akan pergi. Miliki strategi yang jelas untuk adopsi AI sehingga Anda dapat memantulkan tujuan akhir dan mengonfirmasi bahwa strategi tersebut selaras dengan misi organisasi dan nilai pelanggan.

Membawa produk AI ke pasar tidaklah mudah dan kegagalan lebih banyak daripada keberhasilan. Risiko keamanan, ekonomi, dan bakat sangat banyak.

Dengan melihat saja masalah keamanan, model AI sering memegang bahan dan data sensitif, yang perlu dikelola oleh organisasi SaaS. Hal-hal yang perlu dipertimbangkan termasuk:

• Penanganan Bahan Sensitif: Berbagi bahan sensitif dengan model bahasa besar umum (LLM) menciptakan risiko bahwa model secara tidak sengaja bocor bahan sensitif kepada pengguna lain. Perusahaan harus menggariskan praktik terbaik untuk pengguna – baik internal maupun eksternal – untuk melindungi bahan sensitif.
• Penyimpanan Data dan Implikasi Privasi: Selain kekhawatiran berbagi, menyimpan bahan sensitif dalam sistem AI dapat memaparkan data pada potensi pelanggaran atau akses tidak sah. Pengguna harus menyimpan data di lokasi yang aman dengan pengaman untuk melindungi terhadap pelanggaran data.
• Mengurangi Informasi yang Tidak Akurat: Model AI mengumpulkan dan mensintesis sejumlah besar data dan informasi yang tidak akurat dapat dengan mudah disebarkan. Pemantauan, pengawasan, dan validasi manusia diperlukan untuk memastikan bahwa informasi yang akurat dan benar disebarkan. Berpikir kritis dan analisis sangat penting untuk menghindari disinformasi.

Selain implikasi keamanan, program AI memerlukan sumber daya dan anggaran yang signifikan. Pertimbangkan jumlah energi dan infrastruktur yang diperlukan untuk pengembangan AI yang efisien dan efektif. Ini adalah alasan mengapa sangat penting untuk memiliki proposisi nilai yang jelas bagi pelanggan, jika tidak, waktu dan sumber daya yang dihabiskan untuk pengembangan produk akan sia-sia. Pahami apakah organisasi Anda memiliki fondasi untuk memulai AI, dan jika tidak, identifikasi anggaran yang dibutuhkan untuk mengejar.

Kesimpulan

AI ada untuk tetap. Tapi, jika Anda tidak berpikir strategis sebelum bergabung dengan momentum dan mendanai proyek AI, itu dapat berpotensi lebih banyak membahayakan daripada membantu organisasi Anda. Era AI baru ini baru saja dimulai, dan banyak risikonya masih belum diketahui. Ketika Anda mengevaluasi pengembangan AI untuk organisasi Anda, dapatkan pemahaman yang jelas tentang nilai AI bagi pelanggan internal dan eksternal Anda, bangun kepercayaan di model AI dan pahami risikonya.