Bagaimana Membangun Model AI yang Cerdas? Perspektif Perusahaan

Beberapa dekade lalu, pernahkah kita membayangkan keberadaan mesin yang meniru kecerdasan manusia?

Saat ini, kita berada di ambang revolusi digital yang menjawab pertanyaan tersebut. Dengan data sebagai kunci inovasi dan algoritme sebagai tangga menuju kesuksesan, penting bagi perusahaan untuk membangun model AI agar dapat beradaptasi dengan tuntutan dunia modern.

Model AI berfungsi sebagai alat luar biasa yang menyederhanakan tugas-tugas kompleks dan meningkatkan kemampuan manusia dengan membuka tingkat efisiensi dan akurasi baru. Dari prediksi keuangan hingga diagnostik layanan kesehatan, penerapan model AI tidak terbatas di berbagai industri.

Panduan ini menjelaskan cara membuat model AI dari perspektif perusahaan. Dengan mengkaji perpaduan teknologi mutakhir dan kecerdasan strategis, kami akan mengeksplorasi proses dan kompleksitas pembuatan model AI yang memungkinkan perusahaan mendorong inovasi dan tetap menjadi yang terdepan dalam lingkungan yang berpusat pada data.

Pertumbuhan Pasar AI Global yang Belum Pernah Terjadi Sebelumnya

Penerapan AI diperkirakan akan mendorong pertumbuhan besar di pasar AI global selama dekade berikutnya. Pada tahun 2030, pasar ini, yang saat ini diperkirakan bernilai sekitar $100 miliar, diperkirakan akan tumbuh dua puluh kali lipat dan akan mendekati $2 triliun, menurut Statista.

Pertumbuhan ini disebabkan oleh banyaknya industri yang telah mengintegrasikan AI ke dalam sistem operasional mereka. Perkembangan penting termasuk munculnya chatbot, AI penghasil gambar, dan aplikasi seluler berbasis AI lainnya, yang menjadikan masa depan kecerdasan buatan sangat menjanjikan.

Dalam perspektif ini, AI generatif adalah salah satu segmen yang berkembang pesat. Era baru peluang kecerdasan buatan generatif diperkenalkan pada tahun 2022 dengan dirilisnya ChatGPT. Transisi ini terlihat ketika menganalisis peningkatan dramatis penggunaan AI generatif dari tahun 2022 hingga 2023.

Meningkatnya minat ini kemungkinan akan terus berlanjut karena diperkirakan akan mempertahankan momentum. Ketika pengguna mencari versi chatbot yang lebih kompleks dan mirip manusia, versi ChatGPT dan model AI terkait yang akan datang diperkirakan akan memicu minat ini. Baca blog ini untuk mengetahui biaya pengembangan chatbot seperti ChatGPT.

Apa itu Model AI Cerdas?

Istilah “model AI cerdas” menggambarkan sistem kecerdasan buatan yang canggih dengan kapasitas kognitif tingkat tinggi dan kemampuan untuk melaksanakan tugas-tugas menantang dengan pemahaman dan penilaian yang sebanding dengan kecerdasan manusia. Model-model ini dibuat dengan algoritma kompleks dan strategi pembelajaran mendalam, sering kali menggabungkan jaringan saraf, memungkinkan mereka memproses data dalam jumlah besar, mengenali pola, dan mengantisipasi atau mengambil tindakan berdasarkan masukan yang diberikan.

Aplikasi atau model AI yang cerdas dicirikan oleh kemampuannya untuk belajar, menalar, memahami, beradaptasi, berinteraksi, memecahkan masalah, dan menghasilkan hasil yang akurat. Misalnya, model bahasa seperti ChatGPT, yang dapat menghasilkan teks mirip manusia sebagai respons terhadap perintah dan mengidentifikasi objek, orang, dan skenario dalam foto, adalah salah satu contoh model AI yang cerdas.

Misalnya, Appinventiv membantu JobGet, sebuah platform pencarian kerja inovatif, dengan menerapkan teknologi AI yang memfasilitasi koneksi real-time antara pencari kerja dan bisnis lokal.

Dengan mengintegrasikan fungsi GPS, pengembang model AI cerdas kami berhasil membangun mekanisme untuk menghubungkan pencari kerja dengan perusahaan terdekat yang secara aktif mencari perekrutan.

Bagian terbaik dari kolaborasi ini adalah JobGet menerima pendanaan Seri B sebesar $52 juta serta 150 ribu pencari kerja yang ditempatkan.

Bagaimana Model Lima Lapisan Mengoptimalkan Sistem AI Perusahaan

Untuk membangun sistem AI yang kohesif, arsitektur AI perusahaan sering kali terdiri dari beberapa lapisan. Model lima lapis adalah salah satu strategi populer yang membagi berbagai bagian sistem AI ke dalam tingkatan berbeda, yang masing-masing memiliki fungsinya sendiri. Paradigma arsitektur AI perusahaan lima lapis dijelaskan sebagai berikut:

1. Lapisan Infrastruktur

Lapisan infrastruktur menawarkan daya komputasi yang dibutuhkan untuk pemrosesan dan analisis data. Lapisan ini terdiri dari sumber daya perangkat keras yang mempercepat komputasi AI, termasuk server, GPU (Graphics Processing Unit), dan alat khusus lainnya. Perusahaan dapat memilih alternatif infrastruktur yang skalabel dan mudah beradaptasi pada platform cloud seperti AWS, Azure, dan Google Cloud.

1. Lapisan Data

Data adalah landasan dari sistem AI apa pun. Data dikumpulkan, disimpan, dan diproses sebelumnya di lapisan data. Tugas-tugas, termasuk pembersihan data, transformasi, standardisasi, dan peningkatan, termasuk dalam lapisan ini. Data berkualitas tinggi dan terorganisir dengan baik diperlukan untuk mengembangkan model AI yang akurat dan efisien. Bisnis sering kali menggunakan data lake atau gudang untuk menyimpan dan mengelola data dalam jumlah besar.

1. Lapisan Layanan

Lapisan layanan berkaitan dengan pelayanan dan penerapan model AI cerdas ke aplikasi, layanan, atau pengguna akhir. Lapisan ini memerlukan pengembangan API (Application Programming Interfaces), yang memungkinkan komunikasi antara sistem dan model AI. Ini melibatkan aktivitas termasuk penskalaan, pemantauan, dan penerapan model. Arsitektur dengan container dan layanan mikro sering digunakan untuk mempercepat penerapan dan pengelolaan.

1. Lapisan Model

Model AI sebenarnya dibuat dan dilatih pada lapisan ini. Di lapisan ini, algoritme yang relevan dipilih, desain jaringan saraf dirancang, hyperparameter disetel, dan model dilatih menggunakan data berlabel. Membuat dan melatih model AI pada lapisan ini adalah praktik umum menggunakan kerangka pembelajaran mesin seperti TensorFlow dan PyTorch.

1. Lapisan Aplikasi

Kemampuan AI terkait dengan aplikasi dan prosedur bisnis di lapisan aplikasi. Membuat aplikasi yang menggunakan prediksi dan saran yang dibuat oleh model AI dan menggabungkan wawasan AI ke dalam proses pengambilan keputusan merupakan bagian dari lapisan ini. Aplikasi ini dapat digunakan di banyak bidang, seperti pencegahan penipuan, optimalisasi rantai pasokan, dan layanan pelanggan.

Memahami Dasar-Dasar: Pendekatan Langkah-demi-Langkah untuk Pengembangan Model AI Kustom

Untuk membangun model AI, berikut langkah-langkah yang perlu Anda ikuti. Dengan mengikuti langkah-langkah ini, Anda berhasil mengembangkan model AI yang mengatasi tantangan perusahaan Anda.

1. Identifikasi Masalah dan Tujuan

Mulailah dengan menguraikan masalah yang akan coba diatasi oleh model AI. Identifikasi tujuan dan hasil yang ingin Anda capai, serta buat daftar tantangannya. Kejelasan ini akan mengarahkan upaya pembangunan model Anda, menjamin terpenuhinya tujuan bisnis Anda.

2. Persiapan dan Pengumpulan Data

Data adalah dasar dari model kecerdasan buatan. Model tersebut harus diuji dalam skenario dunia nyata; oleh karena itu, memilih kumpulan data yang mencerminkan skenario tersebut dengan tepat sangatlah penting.

Melalui operasi pembersihan dan pra-pemrosesan yang cermat, sangat penting untuk menghilangkan ketidakkonsistenan dari data sebelum digunakan. Persyaratan lebih lanjut untuk pelatihan yang efektif mencakup pelabelan dan pengelolaan data secara menyeluruh.

3. Pilih Algoritma yang Benar

Pilih algoritme pembelajaran mendalam yang sesuai tergantung pada sifat tantangan Anda. CNN sangat baik untuk tugas-tugas yang melibatkan gambar, RNN ideal untuk tugas-tugas yang melibatkan data urutan, seperti teks dan audio, dan transformator dapat mengelola hubungan kontekstual yang rumit dalam data.

4. Desain untuk Model Arsitektur

Langkah selanjutnya adalah membuat arsitektur model. Ini memerlukan penghitungan lapisan, neuron, dan koneksi yang membentuk jaringan saraf. Arsitektur model memiliki dampak besar pada seberapa baik performa model. Oleh karena itu, cobalah beberapa konfigurasi untuk menemukan yang terbaik.

5. Pelatihan, Validasi, dan Pengujian Pemisahan Data

Selanjutnya, tim kami membuat tiga subkumpulan dataset Anda untuk pelatihan, validasi, dan pengujian. Data pelatihan digunakan untuk melatih model, data validasi digunakan untuk membantu menyempurnakan hyperparameter, dan data pengujian digunakan untuk mengukur efektivitas model ketika diterapkan pada data yang belum diuji.

6. Pelatihan Model

Sekarang, tim pengembangan aplikasi AI Anda akan melanjutkan dengan memasukkan data pelatihan ke dalam model, lalu menggunakan propagasi mundur untuk mengubah parameter internal secara bertahap. Pada tahap ini, sumber daya komputasi diperlukan, dan framework AI kontemporer seperti TensorFlow dan PyTorch memungkinkan pelatihan model yang efektif.

7. Penyetelan Hiperparameter

Pada tahap ini, tim akan fokus pada peningkatan performa model dengan menyempurnakan hyperparameter, termasuk kecepatan pembelajaran, ukuran batch, dan metode regularisasi. Untuk menyeimbangkan underfitting dan overfitting, eksperimen adalah komponen kunci dari proses berulang ini.

8. Penilaian Model

Selanjutnya, tim menggunakan kumpulan data validasi untuk mengevaluasi performa model. Pengukuran, termasuk akurasi, presisi, perolehan, dan skor F1, memberikan informasi tentang efektivitas model. Mereka menyempurnakan model secara berulang-ulang menggunakan temuan dari evaluasi.

9. Pengujian dan Penerapan

Terakhir, tim pengembangan menganalisis performa dan efektivitas model menggunakan kumpulan data pengujian, yang meniru situasi dunia nyata. Model ini siap diterapkan jika model memenuhi kriteria performa yang diinginkan.

10. Evaluasi dan Perbaikan Berkelanjutan

Untuk bereaksi terhadap perubahan pola data, model AI harus terus dipantau dan diperbarui. Untuk menjaga model tetap akurat dan relevan, dapatkan masukan pengguna, pantau kinerjanya, dan lakukan penyesuaian seperlunya.

Pertimbangan yang Harus Dilakukan Selama Pengembangan Model AI untuk Perusahaan

Pengembangan model AI untuk perusahaan memerlukan pertimbangan yang cermat untuk memastikan keberhasilan. Mulai dari kualitas data hingga pertimbangan etika, banyak faktor yang memengaruhi siklus hidup pengembangan model AI. Berikut adalah beberapa faktor yang harus dipertimbangkan oleh perusahaan saat menavigasi lanskap kompleks dari proses pengembangan model AI secara efektif.

Keamanan dan Privasi Data

Informasi sensitif sering kali terdapat dalam data perusahaan. Pastikan untuk menyertakan perlindungan privasi dan keamanan data yang kuat untuk melindungi data sensitif selama pengembangan model AI.

Struktur dan Skalabilitas

Model AI perusahaan memerlukan banyak daya komputasi. Untuk mengelola proses pelatihan dan penerapan dengan benar, berinvestasilah pada infrastruktur yang skalabel. Skalabilitas dan fleksibilitas adalah fitur teknologi berbasis cloud seperti AWS, Azure, dan Google Cloud.

Penanganan Data Transparan

Mengatasi masalah etika terkait AI seperti prasangka, keadilan, dan transparansi. Mengadopsi metode untuk mengurangi bias dalam data pelatihan dan prosedur pengambilan keputusan, mendorong penggunaan AI dengan cara yang etis dan bertanggung jawab.

Kepatuhan terhadap peraturan

Peraturan yang berbeda berlaku untuk industri yang berbeda. Pastikan model AI Anda mematuhi standar industri yang berlaku dan undang-undang perlindungan data seperti GDPR dan HIPAA.

AI generatif

Perkembangan AI generatif telah menjadi tren penting seiring kemajuan teknologi AI. ChatGPT merupakan salah satu contoh model AI generatif yang dapat menghasilkan teks, grafik, bahkan kode. Gerakan ini membuka peluang baru untuk pemecahan masalah secara inventif, otomatisasi, dan pembuatan konten unik dalam bisnis.

Bangun Solusi Pengembangan Model AI Cerdas Dengan Appinventiv

Dibutuhkan perencanaan dan pelaksanaan yang cermat untuk menciptakan solusi AI perusahaan yang solid, dan ini merupakan tugas yang cukup kompleks. Pilar utama seperti kualitas data, kumpulan data yang cukup besar, dan saluran data yang terorganisir dengan baik berkontribusi terhadap keberhasilan proyek pengembangan model cerdas berbasis AI Anda. Keahlian Appinventiv dalam layanan pengembangan model AI yang cerdas menekankan betapa pentingnya mengembangkan budaya berbasis data, menentukan tujuan bisnis, melakukan kurasi data, dan menggunakan teknologi AI yang tepat.

Bisnis yang mematuhi prinsip-prinsip ini akan lebih mampu menggunakan kekuatan transformatif AI untuk meningkatkan produktivitas, mendorong pertumbuhan perusahaan, dan tetap menjadi yang terdepan dalam inovasi. Bekerja sama dengan perusahaan pengembangan kecerdasan buatan yang terkenal secara global seperti Appinventiv dapat membantu Anda mewujudkan tujuan dan sepenuhnya memanfaatkan kemampuan AI untuk bisnis Anda.

Pakar kami di Appinventiv menawarkan Layanan Pengembangan AI Generatif yang dirancang khusus untuk tujuan bisnis Anda. Hubungi pakar AI kami sekarang untuk membangun model AI bagi perusahaan Anda yang mendorong pertumbuhan, inovasi, dan efisiensi.

FAQ

T. Apa dampak AI terhadap perusahaan?

A. Dampak AI terhadap perusahaan sangat luas dan signifikan:

Pengalaman Pelanggan yang Ditingkatkan: Interaksi yang dipersonalisasi yang dimungkinkan oleh AI meningkatkan pengalaman pelanggan melalui rekomendasi individual dan dukungan pelanggan yang efektif.

Peningkatan Produktivitas: AI mengotomatiskan proses yang monoton, menyederhanakan operasi, dan membebaskan sumber daya manusia untuk tindakan strategis.

Membuat Keputusan yang Tepat: AI menganalisis kumpulan data yang sangat besar untuk memberikan wawasan yang membantu orang membuat keputusan yang tepat dan berdasarkan data tentang berbagai masalah terkait bisnis.

Analisis Prediktif: AI dapat mengidentifikasi tren dan menggunakan informasi tersebut untuk mengalokasikan sumber daya dengan lebih baik, mengelola inventaris, dan membuat rencana ke depan.

Inovasi: Sebagai hasil dari pola dan peluang yang diidentifikasi AI, strategi, produk, dan layanan baru tercipta.

T. Bagaimana cara kerja model AI yang cerdas untuk perusahaan?

A. Model AI cerdas untuk perusahaan menganalisis berbagai kumpulan data menggunakan algoritme dan pembelajaran mesin mutakhir. Ia belajar dari tren data historis, korelasi, dan wawasan selama pelatihan. Setelah pelatihan, hal ini dimasukkan ke dalam operasi bisnis, mengotomatisasi proses, memperkirakan hasil, dan membuat saran berdasarkan data. Dengan memastikan keakuratan dan relevansi melalui pemantauan dan umpan balik yang berkelanjutan, banyak bidang perusahaan dapat memperoleh manfaat dari keputusan yang lebih bijaksana, proses yang lebih baik, dan inovasi.

T. Bagaimana cara membangun model AI?

A. Ikuti langkah-langkah berikut untuk membuat model AI:

1. Definisikan masalahnya
2. Kumpulkan dan proses awal data
3. Pilih algoritma yang sesuai
4. Latih modelnya
5. Evaluasi dan sempurnakan modelnya
6. Uji modelnya
7. Terapkan modelnya
8. Pantau dan pertahankan mode