AI Canggih Susah Diaplikasiin?

pibitek.biz -Banyak perusahaan saat ini tengah berlomba-lomba untuk mengadopsi teknologi AI generatif, yang mampu membuat konten seperti teks, gambar, dan musik. Teknologi ini sangat menjanjikan untuk meningkatkan efisiensi dan inovasi di berbagai bidang. Namun, menurut survei terbaru dari Deloitte, banyak perusahaan yang masih berjuang untuk menghadirkan teknologi AI Generatif ini ke tahap produksi. Menariknya, meskipun banyak perusahaan yang antusias dengan AI Generatif, hanya sebagian kecil yang berhasil memanfaatkannya secara optimal.

Deloitte menemukan bahwa 70% perusahaan yang disurvei masih kesulitan untuk menerjemahkan eksperimen AI Generatif mereka ke tahap produksi. Dari sekian banyak perusahaan yang disurvei, hanya 30% atau kurang yang berhasil menghadirkan AI Generatif mereka untuk digunakan secara nyata. Ini menunjukkan bahwa banyak perusahaan yang masih terjebak di tahap awal pengembangan dan belum mampu membawa AI Generatif ke level selanjutnya. Hal ini menimbulkan pertanyaan, mengapa perusahaan-perusahaan ini kesulitan untuk menghadirkan AI Generatif ke tahap produksi? Apa saja kendala yang mereka hadapi? Ternyata, ada beberapa hal yang menghambat perusahaan dalam mengimplementasikan AI Generatif ke tahap produksi.

Perusahaan-perusahaan ini masih dalam proses belajar dan bereksperimen, mereka masih berupaya untuk menemukan cara yang tepat untuk menghadirkan AI Generatif ke berbagai aspek bisnis mereka. Salah satu kendala terbesar yang dihadapi adalah proses skalabilitas. Perusahaan menyadari bahwa menghadirkan AI Generatif ke tahap produksi bukanlah hal yang mudah, hal ini membutuhkan strategi yang matang, manajemen data yang terstruktur, dan talenta yang mumpuni. Banyak perusahaan yang kesulitan untuk mengatasi masalah data.

Data merupakan bahan bakar bagi AI Generatif, namun banyak perusahaan yang memiliki data yang tidak terstruktur, tidak lengkap, dan tidak akurat. Kondisi ini membuat AI Generatif sulit untuk belajar dan menghasilkan output yang optimal. Bayangkan saja, data yang tidak terstruktur, tidak lengkap, dan tidak akurat seperti sebuah bahan makanan yang telah basi dan tidak layak dikonsumsi. AI Generatif membutuhkan data yang segar, bersih, dan terstruktur, layaknya bahan makanan yang baru dipetik dari kebun dan siap diolah menjadi masakan yang lezat.

Beberapa perusahaan mengalami kesulitan dalam mengatur dan membersihkan data mereka. Mereka memiliki banyak data, tetapi tidak memiliki sistem untuk mengaturnya secara efektif. Mereka seperti memiliki gudang penuh dengan bahan makanan yang tidak tersusun dan tidak terlabel, sehingga sulit untuk menemukan bahan yang dibutuhkan. Proses labeling data menjadi sangat penting. Data yang terlabel dengan baik akan membuat AI Generatif dapat memahami data tersebut dan menghasilkan output yang lebih akurat.

Namun, proses labeling data membutuhkan waktu dan tenaga yang cukup banyak. Bayangkan saja, jika data yang dimiliki perusahaan seperti sebuah tumpukan kertas yang tidak terurut, maka proses labeling data akan seperti menyusun puzzle yang sangat rumit dan memakan waktu. Perusahaan perlu menyortir dan mengklasifikasikan setiap data satu per satu, sehingga data tersebut dapat dipahami oleh AI Generatif. Selain masalah data, perusahaan juga menghadapi tantangan dalam hal tata kelola AI. Perusahaan perlu mempertimbangkan risiko yang terkait dengan AI Generatif, seperti bias, ketidakakuratan, dan pelanggaran privasi.

Mereka juga harus mematuhi peraturan yang berlaku terkait dengan penggunaan AI Generatif. Bayangkan saja, AI Generatif seperti sebuah senjata yang sangat ampuh. Jika tidak digunakan dengan benar, senjata ini dapat membahayakan pengguna dan lingkungan sekitarnya. Perusahaan perlu memastikan bahwa AI Generatif yang mereka gunakan aman, akurat, dan etis. Perusahaan perlu melakukan mitigasi risiko dengan cara membangun sistem keamanan yang kuat dan menerapkan kebijakan yang ketat terkait dengan penggunaan AI Generatif.

Mereka juga perlu mematuhi peraturan yang berlaku terkait dengan penggunaan AI Generatif, agar tidak melanggar hukum dan mendapatkan sanksi. Tantangan lain yang dihadapi perusahaan adalah kurangnya talenta yang mumpuni di bidang AI. Banyak perusahaan yang kesulitan untuk menemukan talenta AI yang memiliki pengalaman dan keahlian yang dibutuhkan untuk mengembangkan dan mengelola AI Generatif. Bayangkan saja, AI Generatif seperti sebuah mobil sport yang sangat canggih. Mobil ini membutuhkan pengemudi yang berpengalaman dan terampil untuk mengendalikannya.

Perusahaan perlu memiliki tim AI yang memiliki pengetahuan dan keahlian yang memadai untuk mengendalikan AI Generatif. Perusahaan perlu berinvestasi dalam pengembangan talenta AI dan meningkatkan kesadaran tentang pentingnya AI Generatif. Mereka juga perlu menjalin kerjasama dengan universitas dan lembaga penelitian untuk mendapatkan akses ke talenta AI yang terampil. Penelitian menunjukkan bahwa banyak perusahaan yang telah siap untuk menghadirkan AI Generatif ke tahap produksi. Namun, penelitian dari Deloitte menunjukkan bahwa banyak kendala yang masih perlu diatasi oleh perusahaan-perusahaan ini.

Perusahaan-perusahaan ini masih dalam tahap awal dalam perjalanan mereka untuk mengimplementasikan AI Generatif. Mereka masih terus belajar dan beradaptasi dengan teknologi ini. Perusahaan-perusahaan ini perlu terus berinovasi dan mencari solusi untuk mengatasi kendala yang mereka hadapi.