Pertanyaan yang Sering Diajukan, Ini Jawabannya: Kecerdasan Buatan di Perusahaan – Pengembangan In-house atau Solusi Siap Pakai? | Strategi AI

📊 Data sebagai faktor persaingan yang menentukan

Integrasi kecerdasan buatan (AI) ke dalam proses operasional semakin menjadi faktor persaingan yang menentukan. Namun banyak perusahaan dihadapkan pada pertanyaan: Apakah saya harus mengembangkan model AI yang dibuat khusus untuk mencapai tujuan spesifik perusahaan, atau apakah sudah ada model AI universal yang dapat digunakan secara langsung?

Tidak ada jawaban umum untuk pertanyaan ini karena sangat bergantung pada area penerapannya. Dalam banyak kasus, solusi AI yang sudah jadi, seperti untuk aplikasi standar dalam analisis data atau pemrosesan bahasa, menawarkan permulaan yang cepat dan hemat biaya. Khususnya di bidang seperti dukungan pelanggan atau pemasaran, model AI yang telah terbukti dapat bekerja dengan andal dan efisien berkat algoritme yang telah dilatih sebelumnya.

Namun, solusi terstandar mencapai batasnya jika menyangkut kebutuhan perusahaan yang sangat spesifik. Ambil contoh bidang logistik: Di sini, model AI yang disesuaikan berdasarkan proses, data, dan persyaratan individual perusahaan dapat menawarkan nilai tambah yang signifikan. Model standar mungkin tidak mampu memperhitungkan seluk-beluk proses operasional, fluktuasi musiman, atau tantangan spesifik industri.

Cocok untuk:

• Interoperabilitas dan sinergi AI – Berbagai model AI di perusahaan: Performa maksimal, fleksibel, dan tahan masa depan

📈 Data sebagai kunci penerapan AI

Mengembangkan model AI Anda sendiri mengharuskan perusahaan menyediakan data yang benar. Karena model AI menjadi lebih canggih melalui pelatihan dengan kumpulan data yang ekstensif. Data ini harus berasal dari sistem internal, proses, dan mungkin sumber eksternal. Perusahaan harus memahami dengan jelas data apa yang tersedia dan apakah data tersebut memiliki kualitas yang memadai untuk melatih model AI secara andal.

Contoh umumnya adalah otomatisasi penuh logistik. Model AI tidak hanya harus mengetahui data historis tentang waktu pengiriman, tingkat inventaris, dan rute pengiriman, tetapi juga harus mampu bereaksi secara real time terhadap kejadian yang tidak terduga seperti kemacetan atau penundaan pengiriman. Oleh karena itu, perusahaan harus mengumpulkan dan memproses data dari berbagai sumber – seperti sistem manajemen barang dagangan, informasi lalu lintas, dan database pelanggan.

Untuk menggunakan data ini, perusahaan sering kali perlu berinvestasi dalam sistem data modern yang memungkinkan pengumpulan, analisis, dan penggunaan informasi ini untuk melatih model AI. Semakin baik kualitas datanya, AI jadinya semakin presisi dan bertenaga.

🚚 Penggunaan model bahasa AI dalam logistik

Poin lainnya adalah penggunaan model bahasa AI untuk aplikasi tertentu, seperti di bidang logistik. Apakah model bahasa AI benar-benar dapat membantu mengotomatisasi proses logistik? Jawabannya adalah ya, tetapi hanya dalam konteks tertentu.

Model bahasa seperti GPT dapat digunakan untuk memahami dan menghasilkan bahasa alami, yang sangat berguna dalam bidang komunikasi. Dalam bidang logistik, misalnya, model bahasa dapat membantu menjawab pertanyaan pelanggan secara otomatis atau membuat laporan inventaris dan pengiriman secara efisien. Namun, otomatisasi proses yang sebenarnya, seperti mengendalikan rute transportasi atau mengoptimalkan tingkat inventaris, memerlukan algoritme khusus berdasarkan jenis model data lainnya.

Kesalahan yang sering dilakukan adalah percaya bahwa model bahasa seperti GPT dapat mengambil alih seluruh tugas di perusahaan. Model bahasa sangat baik dalam menangani tugas berbasis teks, namun tidak cocok untuk mengendalikan proses logistik yang sangat kompleks secara mandiri. Hal ini memerlukan model AI tambahan yang dirancang khusus untuk pengoptimalan proses, pembelajaran mesin, dan analisis prediktif.

🔍 Pertimbangan penting untuk bisnis

Saat memutuskan apakah model AI yang disesuaikan atau solusi siap pakai merupakan pilihan yang lebih baik, perusahaan harus mempertimbangkan berbagai faktor. Pertama: Seberapa rumit proses perusahaan dan apa saja persyaratannya? Kedua, apakah tersedia data yang memadai dan berkualitas tinggi untuk melatih model? Ketiga: Solusi AI manakah yang sudah ada di pasaran dan mungkin sudah mencakup persyaratan spesifik?

Terdapat semakin banyak penyedia AI yang menawarkan solusi khusus untuk berbagai industri. Model terlatih ini sering kali dapat menjadi dasar yang kuat yang dapat disesuaikan dengan perusahaan Anda melalui penyesuaian halus dan data tambahan. Hal ini menghemat waktu dan biaya dibandingkan dengan mengembangkan model AI yang benar-benar baru.

Namun, perusahaan juga harus mempertimbangkan dampak jangka panjang dari keputusan tersebut. Model AI yang disesuaikan biasanya dapat merespons kebutuhan individu dengan lebih baik dan seringkali menawarkan fleksibilitas yang lebih besar karena dapat terus dikembangkan dan disesuaikan dengan kondisi baru. Di sisi lain, mengembangkan dan memelihara model seperti ini memerlukan sumber daya yang besar – baik finansial maupun keahlian.

Cocok untuk:

• Pengembangan model AI baru tidak diragukan lagi merupakan faktor penting bagi masa depan kecerdasan buatan

🏁 Strategi AI yang tepat untuk perusahaan Anda

Bagi banyak perusahaan, pengenalan kecerdasan buatan merupakan peluang besar untuk memperoleh keunggulan kompetitif di dunia yang semakin digital dan berbasis data. Namun pertanyaan apakah model AI yang dibuat khusus atau solusi siap pakai merupakan pilihan yang lebih baik bergantung pada banyak faktor.

Di bidang seperti logistik, yang mengutamakan otomatisasi proses, model AI khusus berdasarkan data spesifik perusahaan dapat memberikan peningkatan efisiensi dan penghematan biaya yang signifikan. Di bidang lain, seperti komunikasi pelanggan, model bahasa yang sudah jadi sudah dapat mencakup sebagian besar persyaratan.

Pada akhirnya, penting untuk membuat keputusan berdasarkan analisis yang solid terhadap proses perusahaan Anda, data yang tersedia, dan strategi jangka panjang perusahaan. Perusahaan yang ingin memanfaatkan sepenuhnya manfaat kecerdasan buatan tidak boleh mengabaikan kemungkinan solusi yang dibuat khusus, namun juga harus hati-hati memeriksa solusi yang sudah tersedia di pasar.

Cocok untuk:

• Pertimbangan mengenai kecerdasan buatan: ekosistem AI atau arsitektur AI hibrid – mengapa hal ini sangat penting bagi perusahaan

📣 Topik serupa

• 💡 AI yang disesuaikan di perusahaan: peluang dan tantangan
• 🚀 Keuntungan dan kerugian model AI siap pakai dalam bisnis sehari-hari
• 🔍 Mengapa kualitas data sangat penting untuk solusi AI
• 🏢 Penggunaan AI dalam logistik: solusi standar vs. model yang disesuaikan
• 🤖 Model bahasa dalam logistik: Mana yang berhasil dan mana yang tidak?
• ✨ Panduan pengambilan keputusan: Model AI yang dibuat khusus atau solusi standar?

#️⃣ Tagar: #Kecerdasan Buatan #Proses Bisnis #Logistik #Kualitas Data #Model Bahasa

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan dan implementasi

☑️ Penciptaan atau penataan kembali strategi digital dan digitalisasi

☑️ Perluasan dan optimalisasi proses penjualan internasional

☑️ Platform perdagangan B2B Global & Digital

☑️ Pelopor Pengembangan Bisnis

Konrad Wolfenstein

Saya akan dengan senang hati menjadi penasihat pribadi Anda.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak di bawah ini atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) .

Saya menantikan proyek bersama kita.

Xpert.Digital adalah pusat industri dengan fokus pada digitalisasi, teknik mesin, logistik/intralogistik, dan fotovoltaik.

Dengan solusi pengembangan bisnis 360°, kami mendukung perusahaan terkenal mulai dari bisnis baru hingga purna jual.

Kecerdasan pasar, pemasaran, otomasi pemasaran, pengembangan konten, PR, kampanye surat, media sosial yang dipersonalisasi, dan pemeliharaan prospek adalah bagian dari alat digital kami.

Anda dapat mengetahui lebih lanjut di: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus