Rangkuman berita: Dari Bukti Konsep ke Produksi: Mengadopsi Pemikiran Sistem

Ben Blanquera, seorang VP di Rackspace Technology, menjelaskan bahwa meskipun teknologi AI seperti ChatGPT telah menarik perhatian banyak orang sejak diluncurkan, banyak perusahaan masih terjebak dalam tahap percobaan dan kesulitan untuk menerapkan AI secara penuh. Menurut studi Gartner, sekitar 30% proyek AI generatif diperkirakan akan ditinggalkan karena masalah seperti kualitas data yang buruk dan biaya yang meningkat. Untuk mengatasi tantangan ini, perusahaan perlu menerapkan pendekatan berpikir sistem, yang berarti melihat organisasi secara keseluruhan dan memahami bagaimana setiap bagian saling berhubungan.

Penerapan AI yang sukses memerlukan lebih dari sekadar teknologi; itu juga melibatkan perubahan dalam proses bisnis dan pengelolaan sumber daya manusia. Perusahaan harus menetapkan kebijakan yang jelas dan memastikan bahwa aplikasi AI mereka etis dan sesuai dengan tujuan organisasi. Selain itu, penting untuk memiliki data berkualitas tinggi dan sistem yang dapat diandalkan untuk mendukung aplikasi AI. Dengan pendekatan yang tepat, perusahaan dapat mengintegrasikan AI ke dalam ekosistem bisnis mereka dan mencapai hasil yang lebih baik.

Pertanyaan Terkait

Apa yang dimaksud dengan Generative AI?

Generative AI adalah teknologi yang mampu menghasilkan konten baru, seperti teks, gambar, atau suara, berdasarkan data yang ada.

Mengapa banyak proyek AI terhenti setelah tahap Proof of Concept?

Banyak proyek AI terhenti setelah tahap Proof of Concept karena masalah kualitas data, biaya yang meningkat, dan kurangnya nilai bisnis yang jelas.

Apa itu sistem pemikiran dan bagaimana relevansinya dengan AI?

Sistem pemikiran adalah pendekatan yang melihat organisasi secara holistik, penting untuk memahami bagaimana perubahan di satu area dapat mempengaruhi keseluruhan.

Apa saja faktor yang perlu dipertimbangkan dalam mengoperasionalisasi aplikasi AI?

Faktor yang perlu dipertimbangkan termasuk kebijakan etika, keamanan data, dan keterlibatan seluruh organisasi dalam proses implementasi.

Mengapa kualitas data penting dalam pengembangan aplikasi AI?

Kualitas data penting karena aplikasi AI hanya sebaik data yang digunakan untuk melatihnya; data yang buruk akan menghasilkan hasil yang tidak akurat.

Rangkuman Berita: Dari Bukti Konsep ke Produksi: Mengadopsi Pemikiran Sistem

Pertanyaan Terkait

Rangkuman Berita Serupa