Teknologi Cerdas Buatan Sekarang Menjadi Penting

Untuk memahami alasannya, kita perlu menyingkirkan acuan perihal bagaimana robot mencuri pekerjaan manusia. Temuan dan penerapan alat untuk menjadikan hidup lebih gampang merupakan kemajuan di dalam sejarah, yang telah via revolusi pertanian dan industri. Kita kini berada di era revolusi data, dan seiring waktu berjalan, beberapa peranan memang akan berubah.

Tapi kemajuan ini juga membawa lapangan pekerjaan baru, contoh bisnis baru, dan industri baru. Bukannya membuat kita terkucil, machine learning justru akan memudahkan manusia dan menjadikan kita lebih efektif.

Machine learning telah ada di sekitar kita -termasuk perangkat lunak di telepon kita, di mobil dan rumah, serta bonus new member 100 di tempat kerja. Perangkat lunak ini menolong kita mengakses kabar dan menjadikan keputusan yang lebih bagus serta terinformasi, pun lebih pesat.

Berdasarkan Gartner, teknologi AI akan terdapat di hampir seluruh produk perangkat lunak di tahun 2020 nanti, menjadikannya peristiwa yang mengasyikan dan memastikan bagi penyedia perangkat lunak dan perjalanan yang krusial bagi perusahaan yang membeli perangkat lunak ini.

Media mungkin tertarik dengan kabar perihal robot atau mobil tanpa permulaan, dan ini memang akan jadi sesuatu yang dioptimalkan dalam beberapa tahun ke depan.

Tapi machine learning merubah dunia sekitar kita dalam sistem yang sangat signifikan. Kemampuannya untuk mengurangi waktu dan meningkatkan keefektifan keputusan kita mungkin tak semenarik kabar perihal mobil tanpa permulaan, tetapi itulah yang menjadikan machine learning sebagai teknologi penentu.

Perusahaan yang memanfaatkan tenaga machine learning akan maju dengan pesat, sebab mereka kapabel mengambil keputusan yang lebih pesat dan efisien. Perusahaan tak bisa lagi cuma duduk dan menunggu, atau mereka bisa tertinggal.

Pengadopsian machine learning tumbuh bersama dengan komputasi cloud, untuk alasan yang bagus. Integrasi aplikasi, platform, dan infrastruktur cloud yang mulus itu penting untuk pertumbuhan dan keefektifan machine learning,\\\” kata Chris Chelliah, Group Vice President and Chief Architect, Core Technology and Cloud, Oracle Asia Pacific.

Integrasi yang mulus ini akan membuka jalan masuk machine learning ke kolam data yang lebih luas, menyingkirkan silos, dan menggambar data dari seluruh perusahaan serta jaringannya,\\\” imbuhnya.

Memakai machine learning dengan membisu-membisu, sama saja seperti menanam tanaman di dalam gelap. Algoritma yang melaksanakan machine learning membutuhkan data sebanyak mungkin, dari dari sumber sebanyak mungkin.

Semakin banyak data yang diolah, kian cerdas machine learning itu, sehingga keputusan yang diambil pun lebih bagus lagi.

Teknologi cloud yang kian matang menambah alasan kenapa 2018 menjadi tahun yang tepat untuk machine learning. Cloud merupakan bagian penting dari seluruh taktik IT bisnis, menunjang transformasi digital dan kecakapan untuk mengeksploitasi skor sebuah data.

Sekiranya big data menjanjikan banyak hal di dalam transformasi digital, sementara cloud menyediakan fondasi untuk transformasi digital, maka machine learning merupakan alat pertama untuk membuat seluruh itu berskala.

Taktik sangat penting di sini. Kunci untuk mendapatkan manfaat machine learning merupakan dengan memakai aplikasi yang memberikan skor strategis jangka panjang, yang mentransformasi proses fungsional atau kritikal di dalam bisnis, bukannya memberikan unsur ‘wow’ yang cuma berlangsung sebentar saja.

Mengurangi waktu untuk menjadikan ramalan yang cermat dan terpercaya bisa memberikan akibat yang signifikan, bukan cuma pada perencanaan anggaran dan sumber tenaga perusahaan, tetapi seluruh manfaat itu akan memberikan manfaatkan finansial bagi perusahaan apa pun.

Estetika machine learning merupakan kegunaan yang tanpa batas. Di mana ada skor dalam menganalisis dan menarik pemahaman data dengan pesat, di situlah peran machine learning.

Dan di mana ada skor untuk mengidentifikasi tren atau anomali di banyak data, machine learning bisa memberikan efek transformatif, dari riset klinis hingga compliance dan keamanan.

Sekarang, machine learning menunjang revolusi di bagian pelayanan pelanggan atau customer service.

Di hampir seluruh industri yang berhadapan langsung dengan pelanggan, ada banyak pertanyaan atau reaksi mengenai bermacam topik, dan banyak yang hakekatnya gampang diprediksi atau ditanggapi dengan memakai chatbot yang diperkuat oleh machine learning yang memacu kecakapan mereka untuk merespons pelanggan secara cermat. Ini mengurangi waktu menunggu dan rasa frustasi pelanggan, dan menjadikan bisnis lebih efisien.

Teknologi ini juga memberikan kesempatan bagian pelayanan pelanggan untuk menangani keluhan lain yang lebih unik dan memang membutuhkan campur tangan manusia.

Teladan terakhir ini mungkin yang paling nyata, di mana machine learning meniru sistem manusia berprofesi. Machine learning tak akan menggantikan manusia, tetapi bisa menolong manusia berprofesi lebih bagus.

Risiko dari machine learning merupakan sekiranya kita mengacuhkan teknologi ini. Tahun 2018 merupakan tahun yang tepat bagi bisnis untuk mengeksplorasi dan membuka skor machine learning.

Perbedaan Tekonologi Pada IOS Dan Android

Perbedaan teknologi antara iOS dan Android mencakup berbagai aspek mulai dari arsitektur sistem operasi, kebijakan pengembangan aplikasi, hingga fitur dan ekosistem yang ditawarkan. Berikut adalah beberapa perbedaan utama:

1. Arsitektur dan Sistem Operasi

iOS

  • Sistem Operasi: Dikembangkan oleh Apple Inc., iOS adalah sistem operasi eksklusif untuk perangkat Apple seperti iPhone, iPad, dan iPod Touch.
  • Kernel: Berbasis kernel Darwin (berasal dari UNIX), yang menawarkan stabilitas dan keamanan tinggi.
  • Keterbukaan: Sistem operasi ini tertutup (closed-source), sehingga hanya Apple yang memiliki kendali penuh atas pengembangan dan distribusinya.

Android

  • Sistem Operasi: Dikembangkan oleh Google, Android adalah sistem operasi berbasis Linux yang digunakan oleh sugar rush berbagai produsen perangkat.
  • Kernel: Berbasis kernel Linux, yang memberikan fleksibilitas dan dukungan perangkat keras yang luas.
  • Keterbukaan: Sistem operasi ini bersifat terbuka (open-source), yang memungkinkan produsen dan pengembang untuk memodifikasi dan menyesuaikannya sesuai kebutuhan.

2. Antarmuka Pengguna (UI)

iOS

  • Desain: Fokus pada kesederhanaan dan konsistensi, dengan tampilan yang minimalis dan elegan.
  • Kontrol: Apple menetapkan pedoman ketat untuk desain aplikasi, sehingga aplikasi iOS cenderung memiliki tampilan dan nuansa yang seragam.
  • Gestur: Penggunaan gestur multi-touch yang intuitif untuk navigasi dan interaksi dengan aplikasi.

Android

  • Desain: Lebih bervariasi karena setiap produsen dapat menyesuaikan antarmuka (misalnya, Samsung dengan One UI, Xiaomi dengan MIUI).
  • Kontrol: Kebebasan lebih besar bagi pengembang dalam mendesain aplikasi, yang dapat mengarah pada variasi yang lebih luas dalam tampilan dan pengalaman pengguna.
  • Gestur: Meskipun mendukung gestur, implementasi dapat berbeda antar perangkat dan produsen.

3. Aplikasi dan Pengembangan

iOS

  • Bahasa Pemrograman: Aplikasi dikembangkan menggunakan Swift atau Objective-C.
  • App Store: Distribusi aplikasi hanya melalui Apple App Store, dengan proses review yang ketat untuk memastikan keamanan dan kualitas aplikasi.
  • Monetisasi: Model monetisasi yang ketat, dengan Apple mengambil komisi 30% dari penjualan aplikasi dan pembelian dalam aplikasi.

Android

  • Bahasa Pemrograman: Aplikasi dikembangkan menggunakan Java atau Kotlin.
  • Google Play Store: Aplikasi dapat didistribusikan melalui Google Play Store serta toko aplikasi pihak ketiga, dengan proses review yang lebih longgar dibandingkan App Store.
  • Monetisasi: Fleksibilitas lebih besar dalam model monetisasi, dengan komisi yang diambil oleh Google juga sebesar 30%, tetapi dengan opsi tambahan untuk distribusi alternatif.

4. Keamanan

iOS

  • Keamanan: Dikenal memiliki sistem keamanan yang kuat dengan enkripsi data, kontrol ketat terhadap aplikasi, dan pembaruan sistem yang teratur.
  • Privasi: Fitur privasi yang canggih, seperti pengelolaan izin aplikasi, pelacakan iklan yang dibatasi, dan fitur privasi lainnya.

Android

  • Keamanan: Meskipun Google terus meningkatkan keamanan Android, sistem yang lebih terbuka membuatnya lebih rentan terhadap malware dan serangan.
  • Privasi: Android juga memiliki fitur privasi yang baik, tetapi pendekatan yang lebih terbuka kadang membuat kontrol privasi lebih sulit.

5. Ekosistem

iOS

  • Ekosistem Apple: Integrasi yang erat dengan produk dan layanan Apple lainnya seperti macOS, watchOS, dan iCloud.
  • Aplikasi Bawaan: Aplikasi dan layanan bawaan yang eksklusif dan sering kali memiliki fungsionalitas yang lebih baik dalam ekosistem Apple.

Android

  • Ekosistem Google: Integrasi dengan layanan Google seperti Google Drive, Google Photos, dan Google Assistant.
  • Kustomisasi: Fleksibilitas tinggi dalam kustomisasi, memungkinkan pengguna untuk mengubah tampilan dan fungsi perangkat sesuai preferensi.

6. Pembaruan Perangkat Lunak

iOS

  • Pembaruan: Apple merilis pembaruan iOS secara serentak untuk semua perangkat yang didukung, memastikan adopsi cepat dan cakupan keamanan yang luas.
  • Dukungan Jangka Panjang: Perangkat iOS biasanya mendapatkan dukungan pembaruan selama 5-6 tahun.

Android

  • Pembaruan: Pembaruan Android tergantung pada produsen perangkat, yang dapat mengakibatkan fragmentasi dan penundaan dalam adopsi versi terbaru.
  • Dukungan Variabel: Dukungan pembaruan perangkat bervariasi, biasanya sekitar 2-3 tahun, tergantung pada produsen.

Kedua sistem operasi memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing, dan pilihan terbaik tergantung pada preferensi pribadi serta kebutuhan spesifik pengguna.