Bagaimana AutoAI memperluas kemampuan bisnis berkat kecerdasan buatan

Kecerdasan buatan merupakan kemajuan ilmiah yang berdampak pada berbagai bidang, memfasilitasi kemajuan teknologi dan kinerja ekonomi. Namun, proses pembuatan dan penerapan model menggunakan kecerdasan buatan terbukti lebih sulit, yang menjadi tantangan utama bagi banyak organisasi.

Selamat datang AutoAI – pendekatan revolusioner yang membawa inovasi untuk memfasilitasi pembuatan model kecerdasan buatan dari awal hingga akhir. Eksperimen AutoAI diharapkan dapat memberikan bisnis yang sudah ada sebuah lapangan bermain yang setara dalam menggabungkan metode berbasis kecerdasan buatan. Kami secara khusus berfokus pada manfaat AutoAI sebagai alat kecerdasan buatan yang memungkinkan bisnis untuk memiliki kemampuan kecerdasan buatan, pentingnya, kegunaan, dan potensinya di masa depan.

Apa itu AutoAI?

AutoAI adalah singkatan dari Automated Artificial Intelligence dan merupakan istilah yang digunakan di IBM untuk menggambarkan seperangkat alat dan teknologi yang dapat mengotomatiskan seluruh proses pembuatan model kecerdasan buatan. Bahkan dalam aspek-aspek seperti persiapan data, pembuatan fitur, pemilihan model, pelatihan model, dan penerapan model, semuanya ditangani dengan baik oleh AutoAI, sehingga menghemat banyak upaya ilmuwan data untuk analisis informasi.

Hal ini mendorong penggunaan AutoAI oleh bisnis di mana mereka dapat mengembangkan model kecerdasan buatan yang optimal dalam waktu singkat dan langsung menerapkannya ke dalam alur kerja.

Manfaat AutoAI untuk Bisnis

Mempercepat pengembangan kecerdasan buatan

AutoAI dikenal dapat membantu menghemat banyak waktu saat membuat model kecerdasan buatan. Siklus hidup pengembangan kecerdasan buatan adalah serangkaian fase yang umumnya dilalui oleh paradigma pengembangan tradisional, termasuk pengumpulan data, prapemrosesan data, ekstraksi fitur, pelatihan dan validasi model, yang semuanya bisa sangat membosankan dan melelahkan secara komputasi.

AutoAI membantu dalam prosedur eksekusi tersebut secara langsung – menerapkannya dalam bisnis menghasilkan formulasi dan penerapan solusi kecerdasan buatan yang lebih efisien.

Efisiensi Biaya

Pembuatan model kecerdasan buatan sering kali membutuhkan jasa ilmuwan data yang bisa jadi mahal. AutoAI menghilangkan sebagian besar input perantara, di mana input manusia tingkat tinggi diperlukan, yang memiliki efek menguntungkan pada biaya tenaga kerja. Selain itu, manfaat dari waktu pengembangan yang lebih cepat adalah penghematan yang sesuai dengan biaya yang dijadwalkan.

Akurasi yang Ditingkatkan

AutoAI juga memperkenalkan konsep penting lainnya seperti pemilihan algoritme, teknik, dan penyesuaian untuk mencapai hasil terbaik dalam model. AutoAI mengotomatiskan proses penyetelan hyperparameter dan pemilihan model untuk menjamin bahwa model terbaik yang tersedia diimplementasikan, sehingga selalu ada manfaat seperti akurasi yang tinggi dibandingkan dengan model yang dikodekan secara manual yang dapat diperoleh darinya.

Skalabilitas

Solusi AutoAI sangat tangguh, dan hal ini memudahkan mereka untuk menangani sebagian besar data yang dapat dihasilkan perusahaan seiring pertumbuhannya. Skalabilitas ini membantu dalam pemeliharaan data yang sangat besar dan mereka tidak mengalami kerepotan operasional.

Aksesibilitas

Aksesibilitas mungkin merupakan salah satu kekuatan terbesar, dan keuntungan yang dibawa oleh AutoAI. Kecerdasan Buatan bukanlah domain eksklusif untuk berbagai konglomerat besar dan rumah perusahaan yang memiliki profesional kecerdasan buatan yang terampil karena sangat mungkin dan dapat diakses oleh bisnis untuk memanfaatkan teknologi ini dengan antarmuka yang lebih sederhana dan model otomatis. Demokratisasi kecerdasan buatan ini meningkatkan peluang lebih banyak organisasi yang menikmati keuntungan dari keunggulan relatif kecerdasan buatan.

Pemanfaatan utama AutoAI dalam bisnis

Wawasan dan Personalisasi Pelanggan

AutoAI dapat dengan mudah digunakan untuk meninjau data yang dikumpulkan dari pelanggan untuk mengidentifikasi pola dan tren karakteristik kelompok tertentu yang diperlukan untuk iklan bertarget. Profil sikap kognitif membantu bisnis yang berorientasi pada pelanggan untuk melakukan penyesuaian tambahan guna memenuhi kebutuhan pelanggan tertentu, yang pada akhirnya menciptakan dan mempertahankan kepuasan dan loyalitas pelanggan.

Pemeliharaan Prediktif

Contoh industri di mana pemeliharaan prediktif bermanfaat untuk mengurangi kerugian yang terkait dengan penghentian mesin yang tidak terduga termasuk industri manufaktur dan transportasi. Model AutoAI dapat digunakan untuk meramalkan kegagalan peralatan sebelum terjadi, dan hal ini memungkinkan organisasi untuk merombak peralatan sebelum rusak, yang dapat menghemat banyak uang dalam jangka panjang.

Deteksi Penipuan

AutoAI dapat membantu lembaga keuangan dan situs belanja online untuk mencegah penipuan secara efektif dalam mode pemindaian real-time. Model AutoAI dapat menganalisis pola transaksi, dan memprediksi apakah suatu transaksi adalah penipuan.

Optimalisasi Rantai Pasokan

Penggunaan AutoAI yang paling terkenal berkaitan erat dengan berbagai mata rantai manajemen rantai pasokan, termasuk inventaris, peramalan permintaan, dan lainnya. Dengan menggunakan metodologi pada peramalan permintaan serta mengelola stok, berbagai perusahaan dapat meminimalkan pemborosan dan biaya serta memaksimalkan pengiriman produk.

Perekrutan, Pelatihan & Pengembangan, Manajemen Kinerja dan Penghargaan

Ada potensi untuk menggabungkan AutoAI dalam peran sumber daya manusia untuk bekerja sebagai asisten dalam berbagai proses yang terlibat seperti penyaringan resume, evaluasi kinerja, atau bahkan rujukan karyawan.

Dengan demikian, departemen sumber daya manusia dapat memperoleh manfaat besar dari penggunaan sistem kecerdasan buatan agar dapat mempermudah proses yang berkaitan dengan rekrutmen dan seleksi, menganalisis karyawan dengan kinerja terbaik, dan menggunakan data untuk membuat keputusan yang tepat guna meningkatkan kepuasan dan perputaran karyawan.

Cara Kerja AutoAI

Oleh karena itu, AutoAI adalah konsep luas yang mencakup berbagai solusi yang tertanam dalam proses terorganisir untuk membangun dan menerapkan kecerdasan buatan. Berikut ini adalah gambaran umum yang disederhanakan tentang cara kerja AutoAI:

Pengumpulan dan Pemrosesan Data

Dimulai dengan akuisisi data yang berasal dari berbagai sumber. Platform ini kemudian menyempurnakan data menjadi lebih berguna dan siap untuk pelatihan model. Langkah ini mungkin menuntut penanganan noise dan keanehan data yang jelas atau hanya satu atau beberapa hal berikut ini – menangani nilai yang hilang yang menangani data numerik dan kategorik, menormalkan data, dan fitur yang mengkodekan variabel kategorik.

Rekayasa Fitur

Rekayasa fitur memerlukan ekstraksi fitur, yang memerlukan peningkatan definisi fitur yang digunakan untuk meningkatkan kinerja model. AutoAI membantu dalam proses tersebut di mana fitur default pertama kali dipilih dan kemudian dirancang ulang untuk menghasilkan prediksi yang tepat.

Pemilihan dan Pelatihan Model

AutoAI menggunakan berbagai algoritme untuk menganalisis berbagai model dan memutuskan model mana yang memberikan kinerja terbaik pada parameter yang telah ditentukan sebelumnya. Model yang dipilih kemudian dilatih menggunakan data prapemrosesan yang telah dikembangkan dari proses pembersihan data. Langkah ini mungkin sering kali membutuhkan penggunaan hyperparameter yang dioptimalkan untuk menghasilkan hasil terbaik untuk model tertentu.

Validasi dan Pengujian Model

Kumpulan data yang telah diisi ulang ini kemudian ditawarkan kepada model yang telah dilatih dan kinerja model diukur melalui set validasi. Platform AutoAI menggunakan berbagai penilaian untuk menentukan kualitas model dan menawarkan statistik dan visualisasi kinerja tambahan.

Penerapan dan Pemantauan

Setelah model kecerdasan buatan diuji, model tersebut diluncurkan ke dalam produksi. Solusi AutoAI khusus domain, pada umumnya, memiliki opsi untuk mengamati fungsi model secara teratur dan kemampuannya untuk membuat prediksi yang benar. Perusahaan juga dapat melatih ulang model jika model tersebut tidak lagi akurat atau tidak lagi dapat digunakan sebagai pedoman.

Masa Depan AutoAI

Melihat masa depan, AutoAI memiliki masa depan yang cerah dan akan semakin maju dengan teknologi-teknologi yang akan datang. Berikut adalah beberapa tren dan perkembangan yang perlu diperhatikan:

Integrasi dengan Teknologi Lain

AutoAI diharapkan dapat diterapkan dengan tren neotropik lainnya seperti IoT, blockchain, dan edge computing. Integrasi ini akan mengintegrasikan bisnis secara real time dan juga meningkatkan pengambilan keputusan bisnis.

Peningkatan Kustomisasi

Kemajuan yang akan datang akan menampilkan platform AutoAI yang disempurnakan dengan kemampuan alternatif untuk mengoptimalkan dan menyempurnakan diri sendiri yang disesuaikan dengan kebutuhan khas berbagai industri. Dengan demikian, hal ini akan memberikan fleksibilitas yang akan menghasilkan akurasi dan efisiensi yang lebih baik dari solusi kecerdasan buatan di berbagai sektor.

Penjelasan yang Ditingkatkan

Masalah yang terkait dengan penggunaan model kecerdasan buatan termasuk fakta bahwa sebagian besar model memiliki kerumitan yang tinggi dan biasanya sulit untuk dijelaskan dengan istilah yang jelas. Kemajuan selanjutnya dalam AutoAI adalah membuat model lebih mudah ditafsirkan oleh para pemimpin bisnis dan membantu mereka memahami mengapa model tersebut sampai pada keputusan tertentu.

Aksesibilitas yang Lebih Besar

AutoAI masih siap untuk memperluas akses dan penggunaan kecerdasan buatan lebih jauh lagi, menyamakan kedudukan bagi semua organisasi. Antarmuka yang mudah diakses, dukungan mutlak, dan kasus bisnis yang hemat biaya menjamin bahwa lebih banyak organisasi dapat memanfaatkan penggunaan kecerdasan buatan.

Fokus pada kecerdasan buatan yang etis

Dengan meningkatnya tempo pemanfaatan kecerdasan buatan, ada seruan untuk masalah etika. Kerangka kerja AutoAI yang sukses terikat untuk mengikuti tingkat kecerdasan buatan etis yang sesuai, yaitu model yang bebas dari bias, dan fungsionalitas model yang dibuat terbuka.