AI generatif, agen, dan otomatisasi dapat memberikan manfaat yang tak terhitung jumlahnya bagi suatu perusahaan; hal ini berubah dari sekedar eksperimen yang bagus untuk dimiliki, menjadi keharusan bagi organisasi agar tidak ketinggalan dalam persaingan. Namun, masih banyak pemimpin bisnis yang masih ragu untuk sepenuhnya memanfaatkan teknologi ini.
Terlalu sering, saya melihat perusahaan mulai menguji coba AI dan otomatisasi, namun proyek tersebut diam-diam ditangguhkan beberapa bulan kemudian. Gartner baru-baru ini memperkirakan bahwa 40% proyek AI agen akan ditinggalkan pada akhir tahun 2027. Jadi, apa yang menghalangi proyek AI untuk melampaui tahap percontohan?
Wakil Presiden Konsultasi Solusi Global di Workato.
Kenyataannya adalah masuknya generatif alat AI Dalam perbincangan di ruang rapat telah mendorong banyak orang untuk mengadopsi alat ini dengan cepat, banyak organisasi yang akhirnya melewatkan beberapa langkah mendasar yang penting, yang pada akhirnya memperlambat dan menggagalkan proyek sepenuhnya.
Seperti halnya teknologi baru lainnya, ada beberapa ketakutan dan kekhawatiran yang menghalangi perusahaan untuk menggunakan AI. Sebuah survei dari Workato menanyakan Inggris bisnis para pemimpin mengenai hambatan terbesar mereka terhadap adopsi AI, dan jawaban yang paling umum adalah tata kelola, privasi, keamanan, dan biaya.
Mari kita bahas mengapa masing-masing permasalahan dianggap sebagai hambatan dan apa yang dapat dilakukan untuk mengatasi permasalahan tersebut secara langsung. Dengan pendekatan dan wawasan yang tepat, para pemimpin bisnis dapat memahami cara mengatasi tantangan paling umum dan membangun strategi AI dengan percaya diri.
Kendala #1: Tata Kelola
Peningkatan AI generatif yang dramatis dan eksponensial telah membuktikan betapa kuat dan tidak dapat diprediksinya teknologi ini. Agen AI memiliki kemampuan yang menarik sekaligus menakutkan, menghadirkan potensi yang tampaknya belum maksimal yang sebagian besar dari kita tidak dapat sepenuhnya memahaminya.
Mengingat kecepatan integrasi AI, risiko halusinasi, dan potensi pemberian kendali pada berbagai sistem, dapat dimengerti bahwa tata kelola merupakan hambatan terbesar bagi adopsi AI oleh bisnis di Inggris.
Menjunjung tinggi alur kerja yang bersifat human-in-the-loop sangat penting bagi para pemimpin TI untuk mempertahankan otoritas dan kekuasaan atas agen dan sistem otomatis lainnya. AI harus dibuat versinya, ditinjau, dan dihentikan seperti perangkat lunak lainnya.
Mendefinisikan dan memprogram batasan di seluruh siklus pengembangan penuh, seperti perintah terstruktur, landasan kontekstual, dan cakupan keluaran terbatas, membantu memastikan teknologi berfungsi untuk Anda, sesuai keinginan Anda. Tata kelola siklus hidup, mulai dari pembuatan hingga penghentian, mencegah kesalahan apa pun agar tidak terjadi.
Terkait AI agen, pertimbangkan siapa agennya? Agen harus diperlakukan seperti pengguna sistem, dan dialokasikan sesuai batas tertentu identitasakses terbatas, dan pemilik yang jelas. Seringkali agen akan berjalan atas nama pengguna manusia, mengambil tindakan sebagai pengguna di seluruh sistem yang terhubung.
Menerapkan hak istimewa paling rendah dan non-penyangkalan kepada pengguna sistem tersebut memastikan setiap agen dapat dilacak, disengaja, dan dibatasi secara tepat. Tanpa kontrol ini, agen menjadi tanggung jawab keamanan.
Masalah #2: Privasi & Keamanan
Tidak mengherankan, pribadi dan keamanan menjadi perhatian penting. Misalnya saja perusahaan-perusahaan Fortune 500 dan mereka yang bekerja di industri sensitif, seperti pertahanan atau layanan kesehatan – agen yang mengungkapkan data yang tidak seharusnya, atau alat AI yang menyediakan pintu gerbang yang mudah diretas bagi pelaku ancaman, mungkin terasa lebih berisiko daripada imbalan.
Tapi Anda tidak harus menyerah keamanan kepatuhan untuk menjadi inovatif dan tangkas. Ada banyak langkah keamanan yang memungkinkan bisnis bereksperimen dan berinovasi, sekaligus menjaga keamanan data perusahaan.
Saat memilih alat AI yang aman, para pemimpin bisnis harus memastikan visibilitas dan kontrol penuh. Misalnya, dimungkinkan untuk membatasi secara rinci jangkauan model AI atau jangkauan agen, serta siapa di perusahaan yang dapat memimpin program tersebut.
Ingat, agen AI hanya boleh diberikan akses ke data dan fungsi spesifik yang mereka perlukan.
Menerapkan arsitektur zero-trust, di mana Anda menganggap semua orang dan segala sesuatunya berpotensi menjadi ancaman, juga merupakan cara yang aman dari kegagalan. AI, agen, dan otomatisasi harus memenuhi standar yang sama seperti orang atau sistem TI lain yang berinteraksi dengan data perusahaan dan diaudit secara konsisten.
Siapa, apa, dan mengapa di balik setiap tindakan otomatis harus dapat diamati dan dicatat sehingga tim keamanan memiliki visibilitas yang diperlukan untuk mendeteksi anomali dan merespons dengan percaya diri. Terakhir, data pelanggan harus selalu disimpan terpisah dan dienkripsi dengan kunci unik yang dirotasi setiap jam.
Dengan mengelola kontrol akses yang ketat dan log audit yang jelas, perusahaan dapat yakin bahwa peningkatan efisiensi melalui AI tidak akan membahayakan keamanan dan privasi. Mempertahankan pengawasan manusia dengan cara ini sangatlah penting dan sering kali diwajibkan dalam kerangka peraturan.
Para pemimpin bisnis juga dapat mencari panduan dari peraturan, yang dibuat dengan mempertimbangkan keamanan dan privasi.
Kekhawatiran #3: Biaya
Para pengambil keputusan di perusahaan-perusahaan Inggris mengakui bahwa biaya penerapan AI merupakan hambatan besar lainnya dalam memanfaatkan teknologi ini sepenuhnya. Sam Altman dari OpenAI yang terkenal memperkirakan biaya penggunaan AI akan turun sepuluh kali lipat setiap tahun.
Sebentar lagi, alat-alat AI di perusahaan akan sepenuhnya menjadi komoditas, namun itu tidak berarti Anda harus menunggu untuk mendapatkan penawaran.
Bisnis perlu mempertimbangkan keuntungan jangka panjang dari operasi dan strategi mereka dengan berinvestasi saat ini. Menunda investasi pada AI akan menyebabkan kerugian produktivitas dan efisiensi dibandingkan pesaing dan pada akhirnya, mengurangi pendapatan laba dan memperlambat ROI saat Anda akhirnya berinvestasi.
Daripada tidak mengeluarkan dana untuk AI, perusahaan perlu memastikan bahwa mereka mengeluarkan dana untuk AI yang tepat. Tidak seorang pun ingin menyia-nyiakan anggaran TI untuk proyek percontohan ambisius yang tidak membuahkan hasil karena tidak dirancang sesuai dengan kebutuhan bisnis yang lebih luas. Di sini – saya perlu membuat perbedaan kritis…
Menghapus hambatan AI dengan orkestrasi
Di sinilah orkestrasi berperan, untuk memastikan investasi AI dibelanjakan dengan baik dan menjamin keuntungan. Meskipun adopsi AI melibatkan penambahan AI generatif atau alat otomatisasi ke beberapa bagian bisnis Anda – seperti a ObrolanBot atau alat baru – orkestrasi AI adalah pendekatan AI yang jauh lebih holistik.
Hal ini memerlukan lebih banyak pertimbangan, namun memberikan nilai lebih. Anda dapat menganggapnya sebagai jaringan penghubung antara inisiatif AI dan logika bisnis yang ada.
Hal inilah yang memastikan teknologi baru dapat bekerja bersama dan dalam data, sistem, dan sumber daya manusia yang ada untuk mencapai hasil bersama yang dapat terus berkembang dan berkembang dalam jangka panjang.
Yang terpenting, AI perlu melengkapi dan bekerja dengan model dan pengaturan bisnis yang sudah ada untuk mencapai dampak jangka panjang dan keuntungan finansial. Di sinilah adopsi AI yang cepat gagal dan orkestrasi menang.
Tata kelola, keamanan, privasi, dan biaya merupakan permasalahan yang sah namun bukan merupakan hambatan yang tidak dapat ditembus. Dikombinasikan dengan pendekatan yang didasarkan pada orkestrasi, perusahaan-perusahaan di Inggris dapat merasa yakin bahwa mereka memulai perjalanan AI mereka untuk mendapatkan keuntungan jangka panjang.
Kami telah menampilkan chatbot AI terbaik untuk bisnis.
Artikel ini dibuat sebagai bagian dari saluran Expert Insights TechRadarPro tempat kami menampilkan para pemikir terbaik dan tercemerlang di industri teknologi saat ini. Pandangan yang diungkapkan di sini adalah milik penulis dan belum tentu milik TechRadarPro atau Future plc. Jika Anda tertarik untuk berkontribusi, cari tahu lebih lanjut di sini: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
