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.