Dalam dunia bisnis yang serba cepat dan penuh persaingan, kemampuan untuk mengolah dan menganalisis data bukan lagi hanya sebuah keunggulan, melainkan sebuah kebutuhan. Data telah menjadi fondasi bagi banyak keputusan bisnis, mulai dari strategi pemasaran hingga pengembangan produk. Namun, seiring dengan bertambahnya volume dan kompleksitas data, pendekatan analitik tradisional seringkali menghadapi keterbatasan. Di sinilah Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan mulai memainkan perannya.
Kategori AI
- Machine Learning
Sebelum lebih jauh lagi mari kita cari tau apa itu AI, mungkin banyak yang belum familiar dengan kategori-kategori AI. kita coba bahas 2 kategori saja. pertama ada AI yang disebut sebagai machine learning dimana dia dapat mempelajari sesuatu berdasarkan data-data yang diberikan kepadanya. AI ini lebih banyak kita jumpai untuk membuat model prediktif salah satu contoh yang populer adalah memprediksi harga rumah. beberapa perusahaan property besar menggunakan AI untuk menilai harga dan kelayakan dari property mereka. Simpelnya mereka hanya perlu mencatat kondisi rumah seperti lingkungan, keadaan rumah, lokasi, dan paremeter-parameter lain yang dibutuhkan oleh robot dan sisanya, yeah Let the robots do the work. Singkatnya AI akan memberikan estimasi harga rumah dengan membandingkan data harga rumah yang AI miliki.
- Natural Language Processing
Kategori terbesar lainnya adalah NLP, atau Natural Language Processing. sesuai dengan istilahnya, AI ini banyak digunakan jika berhubungan pada tutur kata manusia. AI ini dapat berkomunikasi selayaknya manusia. Kalian pasti familiar dengan chat GPT. Siapa yang tidak kenal dengan chat GPT. ChatGPT seolah-olah mendistraksi semua ranah kehidupan kita. bahkan baru-baru ini pada acara AI Engineer World’s Fair 2024 seorang narasumber bernama Romain Huet (Head of Developer Experience Open AI) telah mendemonstrasikan bagaimana AI bisa dibuat selayaknya seorang manusia yang bisa kita ajak bicara, bahkan yang lebih hebatnya lagi dengan tambahan computer vision (bidang dalam ilmu komputer yang berfokus pada pengembangan algoritma dan teknologi untuk memungkinkan komputer dan sistem memahami, menganalisis, dan melakukan ekstraksi informasi dari gambar atau video), AI ini dapat membaca sebuah halaman hanya dengan sekali lihat saja.
Mengapa AI dalam Data Analytic Penting?
Apa yang bisa kita gunakan pada skala data analyst. Banyak hal dalam teknologi AI yang bisa kita gunakan dalam ranah data analyst. AI bisa menggantikan kegiatan yang sifatnya perulangan, contoh dalam ranah riset kompetitor, tim marketing kita akan mencari brand/kompetitor yang sesuai dengan bisnis kita, lalu mereka akan mengklasifikasikan berdasarkan kategori kompetitor, lalu mengolah datanya hingga siap untuk dipresentasikan kepada stakeholder. Hadirnya AI tentunya bisa memperingkas pekerjaan ini. Selain memperingkas pekerjaan berulang, AI dapat memberikan nilai tambah di berbagai tahap analisis data. Misalnya, dalam analisis data kompetitor yang kompleks, AI dapat membantu meringkas dan mengidentifikasi pola-pola yang tersembunyi, membandingkan banyak metrik kompetitor secara otomatis yang mungkin saja kita luput akan pola-pola tersebut.
Contoh lain kegunaan AI dalam Segmentasi Pelanggan
Contoh lainnya, AI bisa kita gunakan dalam segmentasi pelanggan. Tim selling kita pasti selalu melakukan proses segmentasi ini, mengkelompokkan pelanggan berdasarkan kebutuhkan, pekerjaan, behavior, dan lain sebagainya. Dengan AI kita bisa mempermudah pekerjaan ini, selain lebih cepat dan lebih akurat, AI bahkan dapat kita bangun untuk mengetahui sentimen pelanggan dari cara dia berkomunikasi dengan kita. AI dapat membedakan pola yang relevan, dan menciptakan kelompok pelanggan yang lebih spesifik berdasarkan kebutuhan bisnis.
AI Mampu Mengetahui Kebutuhan Pelanggan Kita
Selain melakukan segmentasi pelanggan, AI juga dapat membantu menganalisa perilaku prediktif dari pelanggan kita, AI dapat mengenali pola perilaku pelanggan, kapan waktu yang tepat untuk menawarkan produk kepada pelanggan kita atau bahkan apa yang harus kita lakukan ketika sekelompok pelanggan mulai kehilangan minat pada produk kita. Tentunya hal ini sangat membantu kita untuk menyusun strategi penjualan yang lebih rinci lagi.
Komponen AI dalam Data Analytic
Tadi kita sudah membahas tentang dua kategori AI, ada machine learning dan NLP. Machine learning yang kuat dalam mengidentifikasi pola menghasilkan model prediktif dan NLP berfokus pada pemahaman dan analisis bahasa alami, memungkinkan AI memahami ucapan dan perilaku pelanggan. Coba kita bayangkan pekerjaan sebelum AI membantu kita. mari kita sebut fase ini dengan sebutan tradisional analitik. Semua tim dalam bisnis kita pasti punya sekumpulan data, contohnya tim marketing pasti punya beberapa data marketing, begitu juga tim seling pasti punya data penjualan tersendiri. Keadaan ini disebut Silo Data.
Apa itu Silo Data?
Silo data adalah kondisi di mana data dalam suatu organisasi terpisah atau terkotak-kotak di berbagai tim/departemen/sistem. Kondisi Silo Data membuat data tidak terkoneksi satu sama lain sehingga memperlambat pengambilan keputusan atau bahkan menghasilkan keputusan salah/bias.
Bagaimana cara mengatasi Silo Data?
Untuk mengatasi masalah ini tentu kita sangat perlu membangun Infrastruktur data seperti Data Warehouse atau Data Lake. Infrastruktur data ini salah satu komponen terpenting untuk menunjang AI. Untuk memastikan AI bekerja dengan baik data harus disimpan dengan cara yang terstruktur dan mudah diakses.
Hal yang wajib ada pada Infrastruktur Data
Selain Infrastruktur data kita juga wajib memiliki Data Quality & Governance, dimana sistem ini harus ada untuk memastikan setiap data yang masuk ke infrastruktur data kita memiliki kualitas yang baik dan layak untuk dikelola. Istilah data yang paling terkenal adalah “Garbage in, garbage out”.
Kualitas data yang buruk akan menghasilkan misinterpretasi terlebih jika data tersebut kita gunakan untuk model analisa prediksi. Selain itu komponen penunjang lain seperti kapabilitas dan skalabilitas database juga harus kita perhatikan.
Penggunaan AI dalam Data Analytic, use case by Industri
- Penerapan AI dalam Bisnis Retail
Dalam bisnis penjualan produk, AI sering digunakan dalam memperoleh wawasan berharga dari data penjualan produk, data inventaris, data perilaku pelanggan dan mengubah data mentah tersebut menjadi sebuah wawasan menarik yang berguna dalam menyusun strategi bisnis kedepannya. contohnya AI dapat membantu bisnis retail untuk memanajemen inventaris produk yang ada, kapan waktu yang tepat untuk melakukan restocking produk dan berapa jumlah produk yang harus dipunyai dalam jumlah waktu tertentu. AI dapat mengurangi risiko meningkatnya biaya yang tidak diperlukan hingga mengefisiensikan biaya operasi.
- Penerapan AI dalam Bisnis Manufaktur
Industri manufaktur sangat bergantung pada peralatan produksi. AI sering digunakan untuk menganalisis KPI manufaktur seperti kinerja peralatan, suhu, dan getaran. Dengan menganalisis metrik ini, AI dapat mendeteksi pola yang menunjukkan potensi masalah, memungkinkan produsen melakukan pemeliharaan preventif sebelum kerusakan terjadi.
- Penerapan AI dalam Bisnis Transportasi dan Logistik
Pernahkah kalian mendengar istilah Intelligent Traffic Control System (ITCS)? salah satu proyek yang digadang-gadang dapat mengurai kemacetan di kota-kota besar. Sistem ini akan mendeteksi penumpukan yang terjadi di lampu merah dan akan menyesuaikan lampu lalu lintas dengan padatnya arus kendaraan di setiap ruas jalan. AI ini sangat membantu untuk mengurai kemacetan khususnya pada persimpangan lampu merah.
- Penerapan AI dalam Bisnis Kesehatan
Banyak orang mengira bahwa setiap penyakit harus didiagnosa secara langsung oleh dokter. Padahal, dokter tidak dapat memprediksi suatu penyakit secara pasti. Mereka membutuhkan berbagai parameter untuk membuat diagnosis yang akurat. Kini, banyak sistem AI yang dirancang untuk mendukung proses diagnosis dokter. Ya, Dokter saat ini tidak bekerja sendiri, melainkan dibantu oleh AI. Sebagai contoh, AI dapat digunakan untuk mendeteksi hipertensi dengan menganalisis data tekanan darah. Sistem AI ini mampu mengidentifikasi pola yang mungkin terlewatkan oleh dokter, memberikan peringatan dini untuk mencegah komplikasi lebih lanjut. Selain hipertensi, AI juga digunakan untuk mendeteksi berbagai kondisi medis lainnya, seperti diabetes, kanker, dan gangguan jantung, dengan memanfaatkan data rekam medis dan sensor kesehatan.
Peran AI dalam Transformasi Digital
Secara ringkas, AI dan Data Analytic telah menjadi elemen penting dalam transformasi digital di berbagai industri. AI tidak hanya membantu perusahaan untuk meningkatkan efesiensi operasional dan membantu pengambilan keputusan yang lebih akurat tetapi juga membuka peluang baru untuk berinovasi. Kemampuan dalam menganalisa data yang kompleks, memprediksi tren, memberikan wawasan yang mendalam, AI dan Data Analytic unggul dalam berbagai hal lainnya. Di masa depan, siapa yang menerapkan AI dan Data Analytic-lah yang akan menjadi pemimpin dalam bidang industri mereka.
Dapatkan konsultasi gratis tentang solusi AI untuk bisnis Anda.
