Sejak ChatGPT meroket, AI generatif telah mendominasi berita utama dan percakapan di ruang rapat, dan untuk alasan yang baik.
Dengan kemampuannya yang luar biasa dalam menganalisis hal-hal besar yang tidak terstruktur data mengatur, mengidentifikasi pola, dan mengekstrak wawasan berharga ke dalam konten yang benar-benar tampak seperti manusia, banyak hal yang dulunya sulit dilakukan kini menjadi lebih mudah.
Dari kerajinan konten pemasaran hingga menulis kode dan bahkan merancang prototipe produk, AI generatif telah dengan cepat menghilangkan hambatan terhadap inovasi di berbagai fungsi bisnis. Dalam banyak hal, hype ini memang nyata – dan juga potensinya yang sangat besar untuk membentuk kembali industri secara keseluruhan.
CTO dan Salah Satu Pendiri JMAN.
Namun, meskipun lompatan inovasi yang menarik ini terlihat menarik, hal itu sangatlah penting bisnis Para pemimpin tidak mengabaikan aspek yang sama pentingnya dari AI: AI analitis.
AI analitik, sering disebut sebagai AI tradisional, berfokus pada analisis data untuk mengekstraksi wawasan yang bermakna guna mendukung proses pengambilan keputusan. Ini melibatkan penggunaan pembelajaran mesin, pemrosesan bahasa alami, dan teknik penambangan data untuk menafsirkan data, dan membuat prediksi atau rekomendasi.
Intinya, ini adalah teknologi prediksi – membantu bisnis mengantisipasi perilaku dan memperkirakan hasil potensial.
Mengapa adopsi bisnis masih tertinggal
Namun, meskipun secara konsisten membuktikan nilai bisnisnya melalui teknik yang telah teruji dan disempurnakan selama beberapa dekade, AI analitis berisiko dibayangi oleh aplikasi generatif yang lebih mencolok dan baru.
Penelitian menunjukkan bahwa perusahaan-perusahaan di Inggris telah meningkatkan penggunaan ChatGPT secara signifikan, dengan pengeluaran untuk alat tersebut meningkat sebesar 835% dari tahun ke tahun pada akhir tahun 2024.
Ini merupakan salah satu peningkatan paling dramatis dalam dunia usaha alat AI adopsi yang pernah dilihat. Sebaliknya, hanya 9% organisasi yang menggunakan AI untuk datanya pengelolaan dan analisis, terlepas dari potensi nilai teknologinya.
Angka ini berasal dari survei resmi pemerintah dan industri Inggris yang secara konsisten menunjukkan bahwa pengelolaan dan analisis data adalah penerapan AI yang paling umum, namun penerapannya secara keseluruhan masih rendah.
Ini bisa menjadi kesalahan yang merugikan di berbagai bidang. Yang terpenting, para pemimpin harus menyadari bahwa AI generatif dan AI analitis tidak bisa dipisahkan satu sama lain. Faktanya, mereka saling melengkapi bila digunakan secara strategis.
Ambil contoh kinerja situs web: AI generatif menyederhanakan pembuatan konten dan memberikan pengalaman dinamis dan terpersonalisasi yang disesuaikan dengan audiens dan demografi tertentu, sementara AI analitis meningkatkan pengambilan keputusan strategis – seperti mengidentifikasi konten mana yang mendorong keterlibatan, waktu terbaik untuk menampilkan penawaran, atau di mana pengguna paling mungkin berhenti.
Menurut penelitian dari kasus penggunaan AI generatif McKinsey dapat menambah manfaat ekonomi yang diproyeksikan untuk kasus penggunaan AI analitis hingga 40%. Dengan cara ini, AI generatif tidak boleh dilihat sebagai kemajuan kecil, melainkan sebagai pengganda yang kuat terhadap potensi ekonomi AI secara keseluruhan.
AI di garis depan – Narasi yang menarik untuk menarik investasi
Gagasan ini bahkan lebih penting lagi bagi perusahaan yang mencari investasi. Lanskap investasi telah berubah secara mendasar – investor kini menuntut lebih dari sekedar cerita menarik atau ide inovatif.
Mereka mengharapkan data yang mendalam dan terperinci serta metrik yang jelas yang menunjukkan efisiensi operasional, retensi pelanggan, keakuratan perkiraan pendapatan, dan daya tarik pasar nyata. Tidak lagi cukup hanya menyajikan “apa”.
Investor masa kini bahkan lebih fokus untuk memahami “bagaimana” dan “mengapa” di balik kinerja dan tren. Mengatakan bahwa Anda telah tumbuh secara menguntungkan sebesar X% dari tahun ke tahun tidak lagi cukup – hal ini harus didukung oleh analisis terperinci dan bukti yang kuat.
AI analitik sangat penting. Sederhananya, hal ini memungkinkan bisnis tidak hanya mengumpulkan data, namun juga memahaminya dalam skala besar. Hal ini mengubah metrik mentah menjadi narasi yang bermakna – cerita yang didukung bukti tentang prediktabilitas pendapatan, pelanggan nilai seumur hidup, dan tingkat retensi – yang membantu membangun kepercayaan investor terhadap klaim manajemen.
Dengan mengubah kumpulan data besar menjadi intelijen yang dapat ditindaklanjuti, AI analitis mengungkap tren, mengungkap inefisiensi, dan mengidentifikasi peluang untuk pengoptimalan. Baik itu memprediksi churn, mengevaluasi kinerja rantai pasokan, atau menganalisis penggunaan produk, wawasan ini penting untuk memahami kesehatan perusahaan saat ini dan potensi masa depan.
Kejelasan semacam ini membantu investor menilai skalabilitas dan mengurangi risiko yang dirasakan. Berdasarkan pengalaman kami, pendekatan ini memberikan perbedaan yang signifikan terhadap daya tarik investor.
Di pasar yang ramai, diferensiasi adalah segalanya – dan narasi analitis berbasis AI mengubah harapan menjadi kasus investasi yang menarik dan didukung bukti yang jauh lebih mungkin untuk mendapatkan pendanaan – dan dengan persyaratan yang menguntungkan.
Terakhir, penting untuk dicatat bahwa banyak perusahaan PE kini menggunakan AI untuk mengevaluasi investasi prospektif. Mereka memanfaatkan analitik tingkat lanjut untuk menilai risiko, mengukur kinerja, dan membuat model skenario keluar yang berbeda.
Artinya, jika perusahaan Anda belum berinvestasi pada AI analitis, Anda berisiko tertinggal karena pentingnya uji tuntas AI yang kuat dalam ekuitas swasta (PE) terus berkembang.
Jadi, alasan bisnis untuk AI analitis mungkin sudah jelas. Namun, bagi perusahaan yang belum menjadikan hal ini sebagai prioritas, pertanyaan besarnya adalah – dari mana memulainya? Berikut lima langkah sederhana untuk mengintegrasikan AI analitis ke dalam perusahaan teknologi Anda:
1. Identifikasi peluang AI:
Memahami di mana AI analitis dapat memberikan nilai paling besar adalah langkah pertama. Titik awal yang umum mencakup segmentasi pelanggan, tingkat retensi, dan optimalisasi harga. Selalu pastikan bahwa kasus penggunaan yang dipilih selaras dengan tujuan bisnis Anda yang lebih luas dan visi jangka panjang.
2. Tentukan tujuan yang jelas:
Setelah kasus penggunaan AI berdampak tinggi ditetapkan, langkah selanjutnya adalah menetapkan tujuan yang jelas dan terukur. Apakah itu membaik pengalaman pelangganmengurangi inefisiensi atau menghemat biaya, memiliki metrik keberhasilan yang jelas akan membantu menentukan upaya Anda, menjaga keselarasan tim, dan memastikan dampak AI analitis dapat dilacak dan dikomunikasikan.
3. Nilai kesiapan data Anda:
AI analitik hanya akan seefektif data yang diambilnya. Oleh karena itu, sebelum memulai inisiatif AI apa pun, penting untuk menilai kualitas, aksesibilitas, dan relevansi data Anda yang ada. Mengidentifikasi dan mengatasi kesenjangan dalam akurasi, konsistensi, atau ketersediaan akan memastikan upaya AI Anda dibangun di atas fondasi yang kokoh dan andal.
Hal ini harus didukung oleh pengamanan praktis dan prosedur yang ditetapkan sehingga karyawan memahami cara mengelola dan menggunakan data secara bertanggung jawab dan efektif.
4. Bangun fondasi data:
Fondasi data yang kuat adalah landasan bagi setiap inisiatif AI analitis yang sukses. Hal ini melibatkan penyiapan arsitektur data yang tepat, jalur teknis, dan tata kelola untuk memastikan aliran data berjalan lancar, tetap aman, dan siap tersedia untuk dianalisis.
Inti dari ini adalah platform data modern yang memungkinkan kumpulan data terstruktur dan siap analisis. Tim rekayasa data dengan kecerdasan bisnis yang tepat memainkan peran penting dalam fase ini – merancang jalur data otomatis dan memastikan integritas data di seluruh sistem.
Fondasi data yang skalabel dan aman ini menciptakan platform data tempat model AI analitis dapat dilatih dan terus ditingkatkan.
5. Berinvestasi dalam pelatihan dan pendidikan:
Membekali karyawan Anda dengan keterampilan dalam alat AI dan analisis data sangat penting untuk sepenuhnya memanfaatkan potensi AI analitis. Hal ini tidak hanya membutuhkan investasi dalam pelatihan namun juga menumbuhkan budaya yang mendorong eksperimen dan perbaikan berkelanjutan, dengan kepemimpinan yang secara aktif memperjuangkan inovasi dan potensi pertumbuhan AI.
Mulai dari yang kecil: Mulailah dengan mengizinkan karyawan untuk bereksperimen dengan proyek percontohan kecil untuk mengevaluasi dampaknya. Tetapkan KPI yang jelas untuk setiap inisiatif dan lakukan tinjauan sesering mungkin.
Bahkan dalam skala kecil, proyek-proyek ini akan memberikan wawasan berharga yang dapat menjadi masukan bagi upaya yang lebih besar. Untuk mendukung kemajuan Anda, selalu disarankan untuk mempertimbangkan bermitra dengan konsultan data spesialis dengan pengalaman yang dapat membantu mendukung tujuan Anda.
Kekuatan dalam kemitraan: ketika analitik bertemu dengan AI generatif
Meskipun daya tarik luas dari AI generatif yang mencolok tidak dapat disangkal, AI analitis tetap penting untuk sepenuhnya membuka potensi ekonomi dan strategis AI. Anggap saja sebagai ruang mesin, bukan ruang pamer. Ini adalah pembangkit tenaga listrik di balik layar yang mengubah data menjadi wawasan yang mendorong keputusan cerdas.
Namun, ketika AI analitik dan AI generatif terintegrasi, AI analitis dapat memantau kinerja, mendeteksi tren, dan mengidentifikasi pola dari kumpulan data yang sangat besar – sementara AI generatif mengubah temuan ini menjadi laporan otomatis, visualisasi, arahan investor, atau ringkasan bahasa alami.
Terutama ketika melakukan pitching untuk PE – fondasi AI yang kuat mendukung kedalaman analitis dan penyampaian cerita generatif – menciptakan keunggulan kompetitif yang signifikan, dan, pada akhirnya, dapat menjadi faktor penentu daya saing dan daya tarik perusahaan dalam jangka panjang bagi investor.
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
