Penurunan Harga AI: Bagaimana Mencapitalisasi, Tantangan & Pertimbangan Kunci

AI telah mengumpulkan perhatian organisasi di seluruh dunia karena kemampuannya untuk mengotomatisasi tugas berulang dan memperkuat kemampuan pengambilan keputusan. Sebelumnya, AI hanya tersedia untuk perusahaan besar dan universitas untuk melakukan penelitian akademis atau membangun alat propietary yang mahal. Namun, dalam beberapa tahun terakhir, perusahaan telah mengalami penurunan harga AI yang signifikan.

Penurunan harga AI merujuk pada penurunan biaya perangkat keras, perangkat lunak, dan layanan yang terkait dengan AI. Penyebab utama penurunan ini adalah penurunan biaya sumber daya komputasi. Misalnya, pada tahun 1950-an, biaya kekuatan komputasi adalah $200.000/bulan, yang telah menurun secara signifikan dalam beberapa tahun terakhir karena kemajuan modern seperti komputasi awan.

Oleh karena itu, pemimpin bisnis dapat efektif mencapitalisasi pada penurunan harga AI untuk membangun produk yang berharga. Namun, domain AI menyajikan beberapa tantangan utama yang harus dipertimbangkan oleh pemimpin bisnis sebelum berinvestasi di AI. Mari kita jelajahi ide ini secara lebih detail di bawah.

Tantangan Utama yang Dihadapi Saat Berinvestasi di AI

Pemimpin bisnis utama menghadapi dua tantangan utama saat melaksanakan inisiatif AI, yaitu mendapatkan akses ke dataset yang relevan dan menjaga biaya komputasi AI dalam anggaran mereka. Mari kita lihat satu per satu.

1. Kualitas Data

AI memerlukan data yang berkualitas tinggi. Banyak sekali. Namun, tidak mudah untuk mengumpulkan data yang berkualitas tinggi karena lebih dari 80% data di perusahaan adalah tidak terstruktur.

Langkah utama dalam siklus hidup AI adalah mengidentifikasi dan mengumpulkan sumber data mentah, mengubahnya menjadi format yang diperlukan, menjalankan analisis, dan membangun model yang kuat.

Oleh karena itu, bagi pemimpin bisnis, sangat penting untuk memiliki strategi data yang komprehensif yang dapat memanfaatkan data ini untuk mengintegrasikan AI ke dalam bisnis mereka. Jika data yang relevan tidak tersedia, maka berinvestasi di AI tidaklah bijak.

2. Biaya Komputasi yang Tinggi

Kapasitas komputasi yang diperlukan untuk menjalankan AI dapat menjadi hambatan bagi organisasi kecil. AI memerlukan komputasi yang signifikan tergantung pada kompleksitas model, yang menyebabkan biaya yang tinggi. Misalnya, dilaporkan bahwa biaya untuk menjalankan ChatGPT oleh OpenAI adalah sekitar $3 juta/bulan.

Oleh karena itu, untuk memenuhi kebutuhan komputasi, perangkat keras khusus dan mahal seperti Unit Pemrosesan Grafis (GPU) dan Unit Pemrosesan Tensor (TPU) diperlukan untuk mengoptimalkan operasi AI.

Di sisi perangkat lunak, peneliti sedang mengerjakan untuk mengurangi ukuran model AI dan jejak memori, yang akan menurunkan waktu pelatihan dan biaya komputasi secara signifikan.

Mencapitalisasi pada Penurunan Harga AI

Dalam beberapa tahun terakhir, domain AI telah berkembang pesat dalam semua dimensi, yaitu perangkat lunak, perangkat keras, penelitian, dan investasi. Sebagai hasilnya, pemimpin bisnis AI telah mengatasi dan meminimalkan banyak tantangan yang terkait dengan AI.

Pengembangan Aplikasi AI yang Dipercepat

Saat ini, sebagian besar alat AI menawarkan varian gratis. Model langganan berbayar mereka juga masuk akal. Bisnis dan individu menggunakan aplikasi ini untuk meningkatkan efisiensi, memperbaiki pengambilan keputusan, mengotomatisasi tugas berulang, dan meningkatkan pengalaman pelanggan.

Misalnya, alat AI generatif seperti Bard, ChatGPT, atau GPT-4 dapat membantu pengguna dalam menghasilkan ide baru dan menulis berbagai jenis konten, seperti ringkasan produk, salinan pemasaran, posting blog, dan lain-lain. Lebih dari 300 aplikasi dibangun di atas API GPT-3.

Terdapat contoh lain di domain lain juga. Misalnya, teknik pembelajaran transfer digunakan untuk klasifikasi gambar medis untuk meningkatkan akurasi aplikasi. Salesforce Einstein adalah AI generatif CRM (Customer Relationship Management) yang dapat menganalisis data, memprediksi perilaku pelanggan, dan menyampaikan pengalaman yang dipersonalisasi.

Investasi yang Lebih Besar di AI

Penurunan harga AI telah menyebabkan adopsi teknologi yang masif, membuat AI menjadi peluang investasi yang menguntungkan. Misalnya, pada tahun 2022, ukuran pasar AI dinilai sebesar $387,5 miliar. Diperkirakan akan mencapai $1395 miliar pada tahun 2029, dengan pertumbuhan CAGR sebesar 20,1%.

Produk AI digunakan untuk membuat kemajuan baru di industri besar, seperti kesehatan, pendidikan, keuangan, dan lain-lain. Semua raksasa teknologi dan startup berinvestasi besar-besaran di penelitian dan pengembangan AI.

Pertimbangan Kunci bagi Pemimpin Bisnis Sebelum Mencapitalisasi pada Penurunan Harga AI

Mengerti Tujuan Bisnis dan Mengevaluasi Bagaimana AI Cocok

Sebelum mencapitalisasi pada penurunan harga AI, mengidentifikasi strategi bisnis dan tujuan sangat penting. Harapan yang tidak realistis adalah salah satu penyebab utama kegagalan proyek AI. Laporan menunjukkan bahwa 87% dari inisiatif AI tidak mencapai produksi. Oleh karena itu, menilai strategi data dan bagaimana AI dapat diintegrasikan ke dalam bisnis untuk meningkatkan efisiensi secara keseluruhan adalah aspek penting yang harus dipertimbangkan sebelum berinvestasi di AI.

Membangun Tim AI yang Berkualitas Tinggi & Membekali Mereka dengan Alat yang Tepat

Sebelum berinvestasi di AI, sangat penting untuk mengidentifikasi sumber daya perangkat keras dan perangkat lunak yang diperlukan untuk tim AI. Bekali mereka dengan dataset yang dapat mereka manfaatkan untuk membangun produk yang lebih baik. Berikan mereka pelatihan yang diperlukan untuk memastikan keberhasilan inisiatif AI. Penelitian menunjukkan bahwa baik kekurangan keahlian AI pada karyawan dan tidak adanya data yang berkualitas tinggi adalah alasan utama kegagalan inisiatif AI.

Mengestimasi Biaya AI & Pengembalian Investasi (ROI)

Banyak proyek AI gagal karena tidak dapat menghasilkan hasil atau pengembalian yang dijanjikan. Pada tahun 2012, perangkat lunak AI IBM Watson untuk Onkologi menerima pendanaan sebesar $62 juta. Ini dirancang untuk mendiagnosis dan menyarankan pengobatan untuk pasien kanker berdasarkan data pribadi, riwayat medis, dan literatur medis.

Proyek ini dikritik karena akurasi dan keandalannya. Selain itu, biaya untuk mengatur perangkat lunak ini di rumah sakit sangat mahal. Akhirnya, pada tahun 2021, IBM menghentikan penjualan Watson untuk Onkologi. Oleh karena itu, sangat penting untuk mengevaluasi biaya untuk memperoleh atau membangun teknologi AI sebelum berinvestasi di dalamnya.

Mengevaluasi Regulasi AI

Pemimpin bisnis harus memastikan bahwa inisiatif AI mereka mematuhi regulasi yang relevan. Baru-baru ini, regulasi AI telah menjadi fokus pengawas global. Regulasi AI ini bertujuan untuk mengatasi kekhawatiran terkait dengan bias data AI, keterjelasan, privasi data, dan keamanan.

Misalnya, GDPR (General Data Protection Regulation) adalah regulasi EU yang mulai berlaku pada tahun 2018. Ini mengatur kebijakan organisasi tentang pengumpulan data pribadi, pengolahan, dan penggunaan dalam sistem AI.

Selain itu, pada November 2021, semua 193 negara anggota UNESCO setuju untuk mengadopsi nilai dan prinsip etika AI yang umum untuk memastikan pengembangan AI yang bebas risiko.

Saat yang Tepat untuk Berinvestasi di AI Adalah SEKARANG!

Raksasa teknologi global berinvestasi besar-besaran di AI, yang menunjukkan bahwa AI memiliki masa depan yang cerah. Misalnya, Microsoft (MSFT ) telah berinvestasi $10 miliar di AI, sedangkan Google (GOOGL ) telah berinvestasi $400 juta di inisiatif AI mereka pada awal tahun 2023.

Bagi bisnis untuk tetap kompetitif, sangat penting untuk mencapitalisasi pada penurunan harga AI. Pada saat yang sama, sangat penting bagi mereka untuk mengatasi dan mengalahkan tantangan yang AI hadirkan untuk membangun sistem yang kuat.

Untuk konten AI yang lebih menarik, kunjungi unite.ai.