Definisi AI Decision Making, Manfaat, dan Contohnya di Dunia Nyata

Mengingat banyaknya data yang tersedia, hal ini menjadi pertanyaan utama. Dengan volume, variasi, dan kecepatan data yang luar biasa, membuat keputusan yang tepat berdasarkan informasi menjadi tantangan yang terus-menerus. Lalu, bagaimana cara terbaik menghadapinya? Jawabannya adalah kecerdasan buatan (AI).

Pentingnya AI dalam pengambilan keputusan tidak bisa dianggap remeh. AI tidak hanya membantu memperkirakan kemampuan manusia dalam membuat pilihan, tetapi dalam situasi yang sangat sulit untuk memutuskan, AI sering kali lebih efektif daripada manusia dalam mengambil keputusan.

Sebuah survei terbaru dari Gartner menunjukkan bahwa 79% dari para ahli strategi perusahaan meyakini bahwa AI, otomatisasi, dan analitik akan menjadi faktor kunci dalam kesuksesan bisnis dalam dua tahun mendatang.

Definisi AI Decision Making

Bayangkan sebuah program komputer yang bisa menganalisis data dalam jumlah besar dan membuat keputusan yang lebih tepat. Itulah kekuatan pengambilan keputusan berbasis kecerdasan buatan (AI).

Sistem AI menganalisis berbagai jenis data, seperti teks, gambar, atau data sensor. Algoritma yang digunakan bisa sangat sederhana hingga rumit, seperti jaringan saraf, yang membantu AI dalam memproses data dan menarik kesimpulan.

Pembelajaran mesin membawa pengambilan keputusan AI ke level yang lebih tinggi. Dengan memanfaatkan pengalaman masa lalu (data dan hasilnya), sistem AI dapat terus meningkatkan cara pengambilan keputusannya.

Otomatisasi yang didorong oleh AI ini memungkinkan bisnis untuk membuat keputusan lebih cepat dan lebih tepat di berbagai sektor, dari ritel, keuangan, hingga telekomunikasi dan media.

Jika kita bandingkan dengan metode manusia atau sistem komputer tradisional, proses ini memerlukan data yang lengkap, terstruktur dengan cara tertentu, dan dikumpulkan dengan teliti.

Analisis data tradisional sangat bergantung pada keterampilan manusia dan langkah-langkah manual. Analis harus mengumpulkan data, membersihkannya, dan kemudian menggunakan metode statistik untuk menarik kesimpulan.

Manusia sering kesulitan mengambil keputusan cepat saat dihadapkan pada berbagai pendapat atau ketika mereka memiliki kepentingan pribadi dalam keputusan tersebut. Selain itu, manusia cenderung tidak selalu belajar dari kesalahan atau pengalaman sebelumnya.

AI, di sisi lain, dapat dengan mudah menangani input yang tidak teratur atau bertentangan. AI mampu memproses lebih banyak data daripada manusia dan dengan cepat menemukan pola dalam kerumitan.

Dengan pembelajaran mesin, hasil dari setiap keputusan yang diambil akan membantu sistem untuk membuat keputusan yang lebih baik di masa depan.

Manfaat AI Decision Making

Manfaat pengambilan keputusan berbasis AI sangat beragam dan dapat memberikan dampak besar dalam berbagai aspek kehidupan, baik di sektor bisnis, pemerintahan, maupun pribadi. Berikut beberapa manfaat utamanya:

Kecepatan dan Efisiensi: AI dapat memproses data dalam jumlah besar jauh lebih cepat daripada manusia, memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat dan efisien.
Ini sangat berguna dalam situasi yang membutuhkan respons cepat, seperti dalam dunia keuangan atau manajemen risiko.
Akurasi yang Lebih Tinggi: Dengan kemampuan untuk menganalisis pola dan tren dalam data yang kompleks, AI dapat membuat keputusan yang lebih tepat dan mengurangi kesalahan manusia.
Ini sangat membantu dalam membuat keputusan berbasis data yang akurat, misalnya di bidang medis, ritel, atau pemasaran.
Pembelajaran dan Peningkatan Berkelanjutan: Melalui pembelajaran mesin, AI dapat terus meningkatkan kemampuannya dalam mengambil keputusan seiring waktu, belajar dari data dan pengalaman masa lalu.
Ini memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik di masa depan, sesuai dengan perubahan kondisi dan tren.
Pengurangan Bias Manusia: AI dapat membantu mengurangi bias yang sering terjadi dalam pengambilan keputusan manusia.
Dengan sistem yang didasarkan pada data, AI lebih objektif dalam memproses informasi tanpa dipengaruhi oleh faktor subjektif atau emosional.
Otomatisasi Proses: Pengambilan keputusan berbasis AI dapat mengotomatisasi banyak proses bisnis yang sebelumnya memerlukan intervensi manusia, seperti penentuan harga, penjadwalan, atau pemeliharaan prediktif.
Hal ini meningkatkan produktivitas dan mengurangi biaya operasional.
Kemampuan Mengelola Data Kompleks: AI dapat menangani data yang sangat besar, beragam, dan tidak terstruktur (seperti data teks, gambar, dan suara), yang mungkin sulit dikelola oleh manusia.
Ini memungkinkan keputusan yang lebih baik di sektor-sektor yang memiliki banyak data, seperti dalam analisis media sosial atau pemantauan kesehatan.
Konsistensi: AI dapat menghasilkan keputusan yang konsisten tanpa dipengaruhi oleh faktor luar seperti kelelahan, stres, atau emosi, yang sering mempengaruhi pengambilan keputusan manusia.
Pengembangan Produk dan Layanan: AI memungkinkan perusahaan untuk lebih memahami kebutuhan dan preferensi pelanggan melalui analisis data, yang dapat menghasilkan keputusan yang lebih cerdas dalam pengembangan produk atau layanan.

Contoh Ai Decision Making

1. Keuangan

Deteksi Penipuan: Banyak bank dan lembaga keuangan menggunakan AI untuk menganalisis transaksi secara real-time dan mendeteksi pola yang mencurigakan, seperti aktivitas penipuan.
Algoritma pembelajaran mesin dapat menilai risiko transaksi berdasarkan riwayat data dan mendeteksi anomali dengan akurasi tinggi.
Trading Algoritmik: Di pasar saham, AI digunakan untuk membuat keputusan trading otomatis berdasarkan analisis data pasar yang sangat besar dalam waktu singkat.
Sistem ini mengidentifikasi peluang investasi dan melakukan transaksi tanpa campur tangan manusia.

2. Ritel dan E-Commerce

Rekomendasi Produk: Perusahaan seperti Amazon dan Netflix menggunakan AI untuk memberikan rekomendasi produk atau film yang disesuaikan dengan preferensi dan perilaku pembelian pelanggan sebelumnya.
AI menganalisis data pembelian dan perilaku pengguna untuk mengoptimalkan saran yang diberikan.
Pengelolaan Persediaan: AI membantu pengecer memprediksi permintaan barang dengan menganalisis pola pembelian dan tren musiman.
Hal ini memungkinkan perusahaan untuk mengelola inventaris secara lebih efisien dan mengurangi pemborosan.

3. Kesehatan

Diagnosis Medis: AI digunakan untuk membantu dokter mendiagnosis penyakit dengan lebih cepat dan akurat.
Misalnya, algoritma AI dapat menganalisis citra medis (seperti X-ray, MRI, atau CT scan) untuk mendeteksi kelainan atau penyakit seperti kanker dengan tingkat akurasi yang tinggi.
Pengobatan yang Dipersonalisasi: AI juga digunakan untuk menganalisis data genetik dan riwayat medis pasien, yang memungkinkan pengobatan yang lebih disesuaikan dan keputusan klinis yang lebih tepat.

4. Otomotif

Kendaraan Otonom: Mobil tanpa pengemudi, seperti yang dikembangkan oleh Tesla atau Waymo, menggunakan AI untuk membuat keputusan secara real-time berdasarkan data dari sensor, kamera, dan radar.
AI ini dapat mendeteksi rintangan, memahami lalu lintas, dan mengambil keputusan seperti pengereman atau perubahan jalur.
Pemeliharaan Prediktif: Di industri otomotif, AI digunakan untuk memprediksi kerusakan atau keausan komponen mesin berdasarkan data sensor yang dikumpulkan.
Hal ini memungkinkan perusahaan untuk melakukan pemeliharaan sebelum kerusakan terjadi, mengurangi biaya perbaikan yang lebih besar.

Penjelasan di atas merupakan serangkaian pembahasan mengenai AI Decision Making dan penjelasan lengkapnya, jika kamu ingin belajar lebih jauh mengenai AI Decision Making kamu bisa mendaftarkan diri jurusan bisnis digital di Universitas Cakrawala.

Cakrawala University akan memberikan pembelajaran mulai dari awal sampai kamu bener-bener mahir dan paham dong tentunya! Yuk sekarang juga, daftarkan diri kamu menjadi bagian (Cakrawala University) jurusan bisnis digital!