AI Analitik dan Perbedaan Antar Generasi AI

Organisasi yang menemukan teknologi AI berisiko mengabaikan bentuk AI yang lebih lama dan lebih mapan yang disebut "AI analitik." Bentuk AI ini jauh dari usang dan tetap menjadi sumber daya vital bagi sebagian besar perusahaan. Meskipun beberapa aplikasi AI menggunakan AI analitik dan generatif, kedua pendekatan terhadap AI ini pada dasarnya berbeda.

Perbedaan mendasar antara analitik AI dan analisis data tradisional terletak pada jenis teknologi yang digunakan untuk menghasilkan dan mengakses wawasan tersebut.

Konsep dan fitur utama AI analitik.

AI analitik adalah bentuk analisis data yang memanfaatkan kecerdasan buatan – khususnya bentuk pembelajaran mesin tingkat lanjut – untuk tujuan intelijen bisnis. Meskipun berbeda dari metode analisis data tradisional yang digunakan oleh banyak organisasi, AI analitik berfokus pada pencapaian tujuan yang sama: menganalisis kumpulan data untuk menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dan memandu keputusan berbasis data.

Analisis AI memanfaatkan metodologi AI canggih, seperti pemrosesan bahasa alami (NLP) dan pembelajaran mendalam, untuk menganalisis kumpulan data besar, mengembangkan wawasan, dan memandu pengambilan keputusan secara dinamis yang merespons langsung interaksi pengguna.

Perbedaan mendasar antara analitik AI dan analitik data tradisional terletak pada jenis teknologi yang digunakan untuk menghasilkan dan mengakses wawasan tersebut. Namun, meskipun alat-alat ini berdampak besar, alat-alat tersebut sering kali memberikan pandangan statis terhadap data bagi sebagian besar pengguna, sangat bergantung pada analisis statistik untuk menghasilkan wawasan dan mengharuskan analis untuk menarik kesimpulan mereka sendiri daripada bergantung pada teknologi.

Fitur-fitur utama analitik AI

Analisis deskriptif: Analisis deskriptif menjawab pertanyaan "Apa yang terjadi?". Jenis analisis ini adalah yang paling umum digunakan oleh klien, memberikan laporan dan analisis yang berfokus pada peristiwa masa lalu.

Analisis deskriptif digunakan untuk memahami kinerja keseluruhan pada tingkat agregat dan merupakan cara termudah bagi perusahaan untuk memulai karena data tersedia dengan mudah untuk membuat laporan dan aplikasi.

Analisis diagnostik: Analisis diagnostik, seperti analisis deskriptif, menggunakan data historis untuk menjawab suatu pertanyaan. Namun, alih-alih berfokus pada "apa," analisis diagnostik membahas pertanyaan penting tentang mengapa suatu peristiwa atau anomali terjadi dalam data. Analisis diagnostik cenderung lebih mudah diakses dan cocok untuk berbagai kasus penggunaan yang lebih luas daripada pembelajaran mesin/analisis prediktif.

Analisis prediktif: Analisis prediktif adalah bentuk analisis tingkat lanjut yang mengidentifikasi apa yang kemungkinan akan terjadi berdasarkan data historis menggunakan pembelajaran mesin. Data historis, yang mencakup sebagian besar analisis deskriptif dan diagnostik yang digunakan sebagai dasar untuk membangun model analisis prediktif, digunakan sebagai fondasi untuk model-model ini.

Analisis preskriptif: Analisis preskriptif adalah pilar keempat dan terakhir dari analisis modern. Analisis preskriptif melibatkan analisis panduan spesifik. Pada dasarnya, ini adalah kombinasi dari analisis deskriptif, diagnostik, dan prediktif untuk memandu proses pengambilan keputusan. Situasi atau kondisi yang ada dan konsekuensi dari suatu keputusan atau peristiwa diterapkan untuk menghasilkan keputusan atau tindakan terarah yang dapat diambil oleh pengguna.

AI Generatif berfokus pada pembuatan konten baru dengan mempelajari pola dari data yang ada. AI ini menggunakan teknik pembelajaran mendalam, seperti jaringan adversarial generatif (GAN) dan model transformasional, untuk menghasilkan teks, gambar, musik, dan lain-lain. AI Generatif telah menarik perhatian yang signifikan karena kemampuannya untuk menciptakan konten yang menyerupai manusia dan memiliki aplikasi di industri kreatif, pembuatan konten, dan banyak lagi. Fitur utama AI Generatif adalah pembuatan konten, peningkatan imajinasi dan kreativitas, peningkatan data pelatihan, dan personalisasi merek.

Fitur utama Gen AI adalah pembuatan konten, peningkatan imajinasi dan kreativitas, penguatan data pelatihan, dan penciptaan pengalaman yang dipersonalisasi.

Perbedaan antara AI analitis dan AI generatif

Terdapat banyak perbedaan antara AI analitik dan AI generatif, dan bisnis/perusahaan dapat menemukan cara untuk mengelola operasi mereka secara efektif menggunakan AI berdasarkan perbedaan-perbedaan ini. Perbedaan utama antara AI analitik dan AI generatif adalah:

Pertama, tujuan dan kemampuan mereka berbeda. Tujuan utama AI generatif adalah menggunakan model jaringan saraf pembelajaran mendalam untuk menghasilkan konten baru. AI analitik, di sisi lain, merujuk pada sistem AI berbasis pembelajaran mesin statistik yang dirancang untuk tugas-tugas spesifik, seperti klasifikasi, prediksi, atau pengambilan keputusan berdasarkan data terstruktur.

Kedua, algoritma yang digunakan berbeda. Dari segi metode algoritmik, AI generatif biasanya menggunakan teknik kompleks seperti mengubah input teks berurutan menjadi output yang koheren, memprediksi kata berikutnya berdasarkan konteks data yang ada untuk menghasilkan konten. AI generatif belajar memahami pola dalam data untuk menciptakan versi baru dari data tersebut. AI analitik menggunakan berbagai metode pembelajaran mesin yang lebih sederhana termasuk pembelajaran terawasi, pembelajaran tak terawasi, dan pembelajaran penguatan.

Ketiga, terdapat perbedaan dalam pengembalian investasi. AI generatif dapat menghasilkan keuntungan dari pembuatan konten dengan menawarkan biaya yang lebih rendah dibandingkan dengan pembuatan konten oleh manusia, serta potensi untuk menciptakan konten yang unik dan menarik yang menarik dan mempertahankan pelanggan. Meskipun AI generatif menawarkan banyak manfaat, nilai ekonominya sulit diukur, dan pengguna menanggung biaya untuk melatih model AI generatif.

Untuk analitik AI, teknologi ini memberikan pengembalian ekonomi yang lebih baik melalui model prediktif yang dapat membantu bisnis memperkirakan permintaan, mengoptimalkan manajemen inventaris, mengidentifikasi tren pasar, dan membuat keputusan berbasis data. Hal ini dapat menyebabkan pengurangan biaya, peningkatan alokasi sumber daya, dan peningkatan pendapatan melalui pengambilan keputusan yang lebih baik.

Keempat, terdapat perbedaan tingkat risiko. AI yang dihasilkan dapat menghasilkan "deepfake" yang meyakinkan, yang dengan mudah menyebabkan informasi yang salah, pencurian identitas, dan penipuan. Selain itu, model-model ini dapat menimbulkan risiko privasi jika data pelatihan mengandung informasi sensitif atau dimanipulasi untuk menghasilkan keluaran yang tidak diinginkan.

Data yang digunakan dalam pelatihan analitik AI juga menghadapi risiko pelanggaran keamanan siber, dieksploitasi untuk tujuan jahat seperti melancarkan serangan siber atau menyebarkan informasi yang salah. Oleh karena itu, diperlukan langkah-langkah keamanan untuk mengurangi risiko ini. Saat ini, AI analitik tampaknya kurang berisiko dibandingkan AI generatif dan telah lama digunakan di banyak perusahaan.

Singkatnya, ketika memutuskan antara AI analitik dan AI generatif, pertimbangkan kebutuhan dan tujuan spesifik Anda. Jika tujuannya adalah untuk mengekstrak wawasan dari data, membuat prediksi, dan mengoptimalkan proses, AI analitik adalah pilihan yang tepat. Di sisi lain, jika kebutuhannya adalah untuk membuat konten baru, berinovasi, atau mempersonalisasi pengalaman pengguna, AI generatif adalah pilihan yang ideal.

Alat yang dihasilkan oleh AI, seperti chatbot, sedang digunakan dan diharapkan dapat menggantikan tidak hanya aktivitas pencarian internet tetapi juga tugas-tugas terkait layanan pelanggan dan panggilan penjualan.

Beberapa rekomendasi

Penggunaan analitik AI dalam diplomasi sangat penting karena memiliki kualifikasi lebih banyak daripada teknologi AI lainnya untuk memenuhi persyaratan dan tugas sektor diplomatik. Namun, untuk dapat menerapkan analitik AI di lapangan, kondisi berikut harus dipenuhi:

Pertama, perlu membangun tenaga kerja dengan pengetahuan dan pengalaman yang memadai di bidang teknologi AI (termasuk kecerdasan buatan dan kecerdasan berbasis kecerdasan manusia).

Kedua, penerapan teknologi AI pada layanan industri seperti menanggapi email dan berinteraksi langsung dengan warga melalui teknologi chatbot sangat penting. Contoh utamanya adalah bagaimana Kementerian Luar Negeri Jerman menggunakan teknologi AI, yang disebut FACIL, untuk berinteraksi dengan warga dari tahun 2021-2023, memproses 40.000 permintaan per bulan.

Ketiga, membangun infrastruktur, termasuk sistem basis data dan sistem server, diperlukan untuk memungkinkan analisis AI, yang sebagian dapat membantu dalam memprediksi dan meramalkan peristiwa global untuk sektor diplomatik. Namun, karena jumlah data yang terus meningkat, diperlukan sistem server yang cukup besar.

Keempat, sektor diplomatik perlu membangun mesin analitik AI-nya sendiri; ini sangat penting untuk memastikan standar keamanan dan etika terpenuhi.

Sumber: https://baoquocte.vn/ai-phan-tich-va-su-khac-biet-voi-ai-tao-sinh-298800.html