Inilah Pengertian, Peranan, hingga Contoh AI dalam Transformasi Digital

Assalamu‘alaikum wr. wb.

Halo guys! Di Era Modern saat ini, Teknologi AI sudah makin populer dan sudah bercampur dengan kehidupan sehari-hari. Untuk itulah, Kecerdasan Buatan (AI) sudah memiliki Peranan yang sangat penting dan dapat membantu Efisiensi dan Produktivitas, mengoptimalkan Proses Bisnis, mengidentifikasi Peluang dan Tantangan baru, serta memberikan keunggulan Kompetitif bagi Perusahaan. Mari kita simak pada Artikel ini!

Sumber Artikel Materi : Rishabhsoft.com (Blog), Codesuite.org (Blogs), PTC.com, dan Portalpublikasi.id

Istilah Kecerdasan Buatan (AI) dan Transformasi Digital (DT) saling terkait. Bahkan ketika organisasi atau pemimpin pemikiran hanya menyebut salah satunya, mereka kemungkinan besar tetap merujuk pada keduanya yang bekerja secara bersamaan. Singkatnya, AI sudah menjadi, dan akan terus menjadi, penggerak utama fase berikutnya dari inisiatif DT dan perangkat lunak, menciptakan peluang dan peningkatan yang sebelumnya tidak mungkin dicapai.

Karena AI memiliki banyak definisi tergantung pada konteks dan penggunaannya, kita perlu terlebih dahulu menjelaskan maknanya dalam kaitannya dengan konsep DT.

A. Pengertian AI dalam Transformasi Digital

Seringkali, ketika AI dibahas dalam konteks teknik dan manufaktur, yang sebenarnya dimaksud adalah Artificial Narrow Intelligence (ANI) atau kecerdasan buatan terbatas. Ini bukan tentang mesin yang berpikir seperti manusia, melainkan algoritma canggih yang dirancang untuk tugas tertentu dengan serangkaian input yang sudah dipahami dengan baik. Misalnya, ANI yang dirancang untuk aplikasi CAD tidak akan pernah memiliki "pemikiran" di luar parameter spesifik yang telah ditentukan sebelumnya.

Berbeda dengan otomatisasi standar, proses berbasis AI dapat merespons informasi baru atau perubahan yang tidak terduga. Ini adalah manfaat terbesarnya. Tanpa dibatasi oleh hasil yang sudah ditentukan sebelumnya, algoritma AI dapat belajar dari keberhasilan dan kegagalan. AI mampu memperbaiki dirinya sendiri dan menganalisis data untuk mendeteksi tantangan yang akan datang sebelum terjadi.

Dari perspektif lain, otomatisasi memberikan nilai optimal ketika diterapkan pada proses yang sudah ada dan terdefinisi dengan baik, seperti lini produksi manufaktur yang sudah mapan. Pengguna selalu mengontrol proses otomatisasi dalam batasan input yang telah ditentukan. Sebaliknya, AI paling efektif digunakan untuk mengatasi tantangan yang lebih kompleks atau tidak terikat oleh aturan yang telah ditetapkan sebelumnya. Ketika pengguna memberikan serangkaian input kepada AI, sistem ini akan menganalisis data dan menyarankan tindakan terbaik, atau bahkan langsung menjalankannya secara otomatis, tergantung pada situasinya.

B. Manfaat AI dalam Transformasi Digital

Setiap teknologi, termasuk AI, harus dipertimbangkan dengan mempertimbangkan profitabilitas organisasi. Perusahaan saat ini sudah berusaha menerapkan inisiatif DT dalam lingkungan yang sangat terkontrol, di mana hasilnya dapat dibandingkan dengan keuntungan bisnis. Tidak cukup hanya mengatakan, “Menggunakan teknologi DT ini membuat proses ini lebih baik.” Organisasi perlu melakukan pengukuran untuk mengetahui secara pasti bagaimana dan mengapa investasi mereka memengaruhi alur kerja. Pendekatan ini menghilangkan ambiguitas dan memungkinkan para eksekutif untuk berbicara dan bertindak dengan lebih percaya diri mengenai arah perusahaan. Dengan pendekatan ini, kami telah mengidentifikasi empat manfaat utama AI yang terukur dalam inisiatif DT  :

1. Pengambilan Keputusan yang Lebih Efektif

Keputusan penting, bertentangan dengan apa yang sering digambarkan dalam film dan acara televisi, tidak dapat sepenuhnya mengandalkan insting semata. Bahkan seorang pemimpin berpengalaman membutuhkan akses ke semua data relevan untuk mencapai kesimpulan terbaik. Waktu selalu menjadi faktor penting, sehingga keputusan sering kali harus dibuat dengan cepat. AI dapat membantu mengidentifikasi dan menyoroti informasi penting tentang kinerja produk, optimasi alur kerja, dan prediksi hasil. Program yang dirancang dengan baik, misalnya, dapat menjalankan jutaan simulasi untuk menghitung perkiraan kinerja produk baru dalam enam bulan pertama siklus hidupnya berdasarkan data yang tersedia. Dengan informasi seperti ini, pengambil keputusan dapat mengevaluasi apa saja yang masih perlu dilakukan, mengidentifikasi potensi masalah, dan membuat estimasi waktu serta sumber daya yang lebih akurat untuk melangkah maju.

2. Peningkatan Profitabilitas

AI bukanlah pengganti keputusan manusia, tetapi dapat menjadi alat yang sangat efektif dalam mengoptimalkan waktu menuju pencapaian nilai. Produsen sering dihadapkan pada kebutuhan untuk secara konsisten menghadirkan produk yang sesuai dengan semua regulasi dalam waktu yang terbatas (dan sering kali semakin singkat). AI membantu mengoptimalkan jadwal pengembangan produk dengan berbagai cara, seperti mendeteksi masalah sebelum terjadi, menjalankan simulasi, atau memverifikasi data yang ada. Dengan mengotomatiskan banyak tugas yang memakan waktu, seperti ini, perangkat lunak AI membebaskan sumber daya manusia untuk fokus pada aspek-aspek kognitif dari pengembangan produk, sekaligus mengurangi kebutuhan sumber daya, sehingga meningkatkan margin keuntungan.

3. Analitik yang Lebih Baik

Data sering kali sangat besar dan kompleks, berasal dari berbagai sumber dan lokasi geografis. Sebelumnya, diperlukan banyak waktu dan tenaga untuk mengumpulkan, memproses, dan menganalisis data ini. Meskipun manusia tetap harus memainkan peran penting dalam analisis akhir, AI dapat mempercepat setiap aspek proses ini dan memberikan hasil data dalam waktu yang jauh lebih singkat. Bagi produsen besar dengan banyak aset yang tersebar di seluruh dunia, AI sangat penting untuk memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dalam waktu yang tepat.

4. Pandangan Holistik tentang Pelanggan

Dunia digital dibangun di atas data, yang terus berubah baik dari segi jenis maupun sumbernya. Di masa lalu, alat seperti cookies digunakan untuk membantu organisasi memahami perilaku konsumen. Namun, karena kekhawatiran privasi dan faktor lainnya, penggunaan cookies kini menurun tajam, sehingga perusahaan membutuhkan alat baru untuk lebih memahami perilaku pelanggan mereka. Perangkat lunak yang ditingkatkan dengan AI kemungkinan akan menjadi solusi berikutnya, membantu pengambil keputusan melihat pelanggan mereka dengan lebih baik dan lebih menyeluruh dibandingkan dengan apa yang dapat dilakukan oleh cookies.

C. Peranan AI dalam Transformasi Digital

Transformasi Digital (DT) sedang mengalami revolusi berkat AI, terutama dalam 2 (Dua) bidang utama seperti Analisis Data (Data Analyst) dan Otomatisasi. Namun, ada juga peranan lainnya seperti Cloud Computing dan Internet of Things (IoT).

1. Otomatisasi

Otomatisasi berbasis AI tidak hanya sekadar mengotomatisasi tugas rutin; ini juga memberikan wawasan mendalam tentang alur proses, mulai dari mengidentifikasi hambatan hingga memprediksi gangguan. Dengan menggabungkan teknologi AI seperti Pembelajaran Mesin (Machine Learning) dengan Edge Computing dan Sensor IoT, bisnis dapat memahami operasi mereka secara menyeluruh dan membuat keputusan yang lebih tepat serta efisien.

2. Analisis Data (Data Analyst)

Kecerdasan buatan sangat penting dalam menganalisis volume data besar yang dihasilkan dari berbagai tahap siklus hidup produk, mulai dari desain hingga pembuangan. "Benang digital" ini memberikan wawasan menyeluruh tentang kinerja produk dan manajemen siklus hidup, membantu perusahaan meningkatkan operasional dan strategi mereka.

AI mendukung transformasi digital dengan memperdalam wawasan dan menyempurnakan proses, mendorong efisiensi dan inovasi di berbagai layanan rekayasa data.

3. Internet of Things (IoT)

Penggabungan AI dan IoT memperkenalkan konsep baru yang disebut AIoT (Artificial Intelligence of Things). Konsep ini berperan penting dalam meningkatkan kemampuan perangkat serta mengubah cara kerja mesin dan interaksi kita dengannya. Dengan mengumpulkan data dari perangkat IoT dan menggunakan algoritma AI untuk mempelajari data historis, pendekatan pengambilan keputusan bisnis menjadi lebih efektif. Kolaborasi ini juga menawarkan banyak manfaat melalui data sensor real-time dan analisis cerdas, seperti otomatisasi yang lebih baik, perawatan prediktif berbasis AI dan IoT, serta wawasan yang lebih mendalam. Keunggulan ini mendorong optimalisasi operasional, meningkatkan produktivitas, dan efisiensi sumber daya. Robot kolaboratif (cobot), kota pintar berbasis IoT, drone, dan kembar digital (digital twins) merupakan aplikasi utama di mana konvergensi IoT dan AI mengubah berbagai industri.

4. Cloud Computing

Kombinasi kecerdasan buatan dengan teknologi cloud menciptakan nilai eksponensial yang sangat memengaruhi dinamika bisnis saat ini dan peluang di masa depan. Cloud menyediakan akses ke sumber daya besar untuk melatih model AI dan menganalisis kumpulan data yang masif. Layanan cloud menawarkan skalabilitas untuk aplikasi AI, memungkinkan penanganan berbagai beban kerja dengan efisien, menciptakan infrastruktur TI yang dapat disesuaikan secara hemat biaya, serta mempercepat proses implementasi.

D. Contoh Penerapan AI dalam Transformasi Digital

AI bukan lagi impian masa depan; teknologi ini sudah memberikan solusi berharga di berbagai industri. Berikut ini area utama di mana AI meningkatkan efisiensi operasional :

1. Layanan Pelanggan (Customer Service)

Kemampuan dukungan pelanggan telah berkembang pesat dari chatbot sederhana menjadi model bahasa canggih seperti ChatGPT. Model AI tingkat lanjut dapat memahami dan merespons pertanyaan pelanggan secara lebih dinamis dibandingkan chatbot tradisional yang bergantung pada respons terprogram. AI dapat menarik informasi dari sumber yang spesifik dan terpercaya, sehingga percakapan menjadi lebih akurat dan bermanfaat. Hal ini secara signifikan meningkatkan pengalaman layanan pelanggan.

2. Manufaktur

AI berperan revolusioner dalam manufaktur cerdas. Dengan memprediksi kerusakan peralatan sebelum terjadi, AI melampaui prosedur konvensional dan memungkinkan perawatan proaktif. Fitur ini meningkatkan efisiensi dan keandalan proses produksi dengan mengurangi biaya akibat kerusakan tak terduga dan waktu henti operasional.

3. Kesehatan

AI memiliki pengaruh besar dalam transformasi digital sektor kesehatan, khususnya dalam perawatan preventif. AI membantu diagnosis dini gangguan kesehatan dengan menganalisis gambar medis seperti X-ray atau CT scan secara cepat dan akurat. Ini tidak hanya menyelamatkan nyawa, tetapi juga meningkatkan efisiensi dan menekan biaya perawatan kesehatan.

4. Asisten Digital AI Generasi Baru dan Chatbot

Layanan pelanggan berbasis AI mencakup chatbot berbasis aturan dan asisten virtual canggih. Chatbot biasanya terbatas pada menjawab pertanyaan umum (FAQ) dan memberikan informasi serta dukungan dasar. Di sisi lain, asisten virtual seperti Alexa dari Amazon dan Siri dari Apple menggabungkan pemrosesan bahasa alami (NLP) dan pembelajaran mesin (ML). Asisten ini dirancang untuk berinteraksi secara lebih kontekstual dan mendalam, sehingga memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik dengan interaksi berbasis niat.

5. Manajemen Rantai Pasok (SCM)

AI memiliki kemampuan untuk mengambil wawasan penting dari data rantai pasok mentah dan mengubahnya menjadi tindakan nyata. Integrasi AI membantu meningkatkan efisiensi dan efektivitas SCM di berbagai industri, seperti:

• Kesehatan: Untuk distribusi obat.
• Ritel: Untuk manajemen inventaris.
• Manufaktur: Untuk optimalisasi alur produksi.
• Keuangan: Untuk pemanfaatan sumber daya yang efisien.

Dengan AI, rantai pasok dapat menjadi lebih prediktif, skalabel, dan berorientasi pelanggan melalui analisis data untuk peramalan permintaan, optimasi inventaris, optimasi rute, dan peningkatan akurasi.

6. AI untuk Pengumpulan Data dan Analitik Prediktif

Perangkat lunak dan solusi berbasis AI memanfaatkan pembelajaran mesin untuk memprediksi potensi waktu henti operasi. Analitik data tingkat lanjut dapat melakukan analisis mendalam pada dataset historis untuk memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti, membantu perusahaan mengembangkan strategi pemasaran dan penjualan berbasis data. AI juga dapat mendeteksi anomali, mengidentifikasi ketidakefisienan, serta membuat prediksi tentang proyeksi turnover dan tingkat retensi.

7. Keamanan Siber dan Deteksi Penipuan

Dalam memperkuat keamanan siber, AI memungkinkan identifikasi ancaman dan respons secara real-time. Contohnya termasuk :

• Deteksi tubuh atau ekspresi wajah mencurigakan untuk penyaringan keamanan.
• Pencegahan kejahatan berbasis AI.
• Deteksi titik rentan (endpoint detection).
• Memantau ancaman keamanan terbaru untuk mendukung implementasi transformasi digital yang aman.

Analisis data AI pada alokasi sumber daya (manusia, material, peralatan, dll.) membantu bisnis mengidentifikasi celah, hambatan, dan pemanfaatan sumber daya yang kurang optimal. Hal ini mendorong optimalisasi alokasi dan pengurangan pemborosan. Selain itu, perawatan prediktif memungkinkan tindakan proaktif untuk mencegah kerusakan mahal serta mengidentifikasi pola dan tren untuk pemanfaatan sumber daya jangka panjang yang lebih baik.

Itulah Penjelasan mengenai Pengertian, Peranan, hingga Contoh AI dalam Transformasi Digital. Semoga Bermanfaat bagi kita semua!

Terima Kasih 😄😊👌👍 :)

Wassalamu‘alaikum wr. wb.