Perkembangan Teknologi saat ini sangat cepat dan bervariasi. Beberapa trend utama yang mempengaruhi perkembangan teknologi saat ini antara lain Artificial Intelegent (AI), Internet of Things (IoT), Komputasi Kuantum dll. AI merupakan cabang ilmu komputer yang berfokus pada pengembangan sistem dan teknologi yang mampu melakukan tugas-tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia. Tujuan utama dari AI adalah untuk membuat mesin atau program komputer yang dapat memikirkan, belajar, dan bertindak seperti manusia dalam beberapa aspek. AI terus mengalami kemajuan pesat dalam berbagai bidang, termasuk pembelajaran mesin, pemrosesan bahasa alami, visi komputer, dan robotika. Implementasi AI di berbagai industri untuk meningkatkan efisiensi, kecerdasan proses, inovasi dan optimasi.
Lemahnya daya saing organisasi banyak disebabkan karena tidak memiliki keunggulan, tidak efisien, produktifitas yang rendah, tidak adanya inovasi, dan tidak mampu mengikuti dinamika lingkungan bisnis yang berubah dengan cepat. Solusi permasalah tersebut adalah dengan mengimplementasikan AI, maka daya saing organisasi meningkat dan optimal, karena ai mampu mengubah organisasi menjadi memiliki keunggulan yang kompetitif, efisien, peningkatan produktifitas, kemampuan berinovasi, dan mampu mengikuti lingkungan bisnis yang berubah dengan cepat. Artificial Intelegent (AI) diperlukan mendesak dan semakin penting karena teknologi ini memiliki potensi besar untuk mengubah berbagai industri dan proses bisnis.
Banyak organisasi yang belum menyadari karakteristik data sehingga tidak dapat memanfaatkan data tersebut untuk meningkatkan produktivitas dan membangun daya saing organisasi. Penerapan teknologi AI, yang diawali dengan data awareness, data aquiring dan classification, dilanjutkan dengan pengolahan data untuk memperoleh insight yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan strategis, merupakan inisiatif yang harus dijalankan organisasi untuk membangun daya saingnya. Pentingnya data yang tepat dalam konteks GIGO (Garbage In, Garbage Out) adalah kunci untuk keberhasilan implementasi sistem kecerdasan buatan (AI) dan analisis data secara umum. GIGO adalah prinsip yang menyatakan bahwa jika data yang dimasukkan ke dalam suatu sistem atau proses tidak berkualitas atau tidak tepat, maka keluaran atau hasilnya juga akan tidak berkualitas atau tidak akurat. Data analytic adalah proses pengambilan, pemrosesan, analisis, interpretasi, dan penggunaan data untuk menghasilkan wawasan yang berguna dan mendukung pengambilan keputusan. Ini melibatkan penerapan berbagai teknik statistik, matematika, dan komputasi untuk memahami pola-pola, tren, dan hubungan dalam data. Keberhasilan data analytic tidak hanya tergantung pada alat atau teknologi yang digunakan, tetapi juga pada kualitas data yang digunakan, keahlian analisis data, dan pemahaman yang mendalam tentang domain bisnis, karenanya dibutuhkan people analytics untuk meningkatkan produktivitas karyawan dalam organisasi, productivity analytics untuk mengoptimasi proses dalam organisasi, dan marketing analytics untuk mempertajam personalisasi customer dan meningkatkan revenue merupakan jasa yang kami deliver untuk membantu organisasi dalam menjawab tantangan bisnis.
Berikut success story penerapan AI untuk meningkatkan daya saing organisasi:
Google: Google telah berhasil menerapkan AI dalam berbagai produk dan layanan mereka, termasuk mesin pencari, Google Photos, Google Translate, dan lainnya. Misalnya, Google menggunakan AI untuk meningkatkan relevansi hasil pencarian, mengenali objek dalam gambar, menerjemahkan teks antar bahasa, dan bahkan menghasilkan suara asisten virtual mereka, seperti Google Assistant. Hal ini telah membantu Google tetap menjadi salah satu perusahaan teknologi terkemuka di dunia dengan menyediakan pengalaman pengguna yang lebih baik dan inovatif.
DHL: DHL, salah satu perusahaan logistik terbesar di dunia, juga telah mengadopsi berbagai teknologi AI untuk meningkatkan daya saing mereka. Mereka menggunakan AI dalam berbagai aspek operasi logistik, termasuk pemantauan dan pelacakan kargo, perencanaan rute pengiriman, manajemen rantai pasokan, dan prediksi permintaan. Dengan menggunakan analisis data yang canggih dan machine learning, DHL dapat mengoptimalkan proses logistik mereka, meningkatkan efisiensi operasional, mengurangi biaya, dan meningkatkan kualitas layanan kepada pelanggan.
Tesla: Tesla menggunakan teknologi AI dalam pengembangan mobil otonom mereka. Mereka mengumpulkan data dari jutaan mil perjalanan mobil Tesla di jalan-jalan dunia dan menggunakan machine learning untuk melatih sistem otonom mereka. Dengan menggunakan teknologi AI, Tesla terus meningkatkan kemampuan mobil otonom mereka untuk meningkatkan keselamatan, efisiensi, dan kenyamanan berkendara.
Untuk menjadi organisasi yang kompetitif, inovatif, efektif, efisien, produktifitas yang tinggi, dan kemampuan merespon perubahan lingkungan bisnis dengan cepat, implementasi AI adalah solusinya.