Menciptakan nilai bisnis melalui Kecerdasan Buatan (AI) memiliki dasar fundamental yang tidak dapat diabaikan: apa yang menjadi masukan bagi AI. Revolusi teknologi ini telah membawa manfaat yang tak terbayangkan dan sepenuhnya mengubah cara perusahaan memandang data dalam strategi mereka. Namun, masih ada jalan panjang yang harus ditempuh sebelum inovasi transformatif ini benar-benar relevan bagi perusahaan. Banyak sistem Kecerdasan Buatan masih diberi informasi yang salah atau berkualitas sangat rendah. Akibatnya, mereka hanya memberikan hasil dengan kualitas yang sama. Konsep terkenal " sampah masuk, sampah keluar " tidak pernah lebih benar daripada sekarang.
Dengan kemajuan dalam AI Generatif dan peningkatan daya komputasi, kita menyaksikan generasi informasi dan konteks dalam skala yang luar biasa. Untuk memanfaatkan potensi penuh ini, penggunaan data yang akurat dan andal sebagai dasar AI sangat penting. Bagaimanapun, data adalah bahan bakar yang menggerakkan algoritma AI, dan oleh karena itu, perusahaan dan organisasi yang tidak berinvestasi dalam fondasi data yang solid mungkin lambat dalam mengimplementasikan solusi ini. Atau lebih buruk lagi, mereka mungkin mengadopsi teknologi tersebut secara tidak tepat dan mengubah inisiatif ini menjadi masalah besar.
Agar AI dapat menghasilkan hasil yang akurat dan bermanfaat, data yang mendukungnya harus mencerminkan realitas pasar dan perusahaan tanpa kesalahan atau distorsi. Hal ini membutuhkan data yang beragam, yang dikumpulkan dari berbagai sumber, untuk mengurangi bias dan memastikan bahwa aplikasi tidak cenderung membuat keputusan yang tidak adil. Selain itu, perlu mempertimbangkan pembaruan dan keakuratan informasi secara terus-menerus, karena data yang usang atau tidak akurat menghasilkan jawaban yang tidak tepat, sehingga mengurangi keandalannya. Data yang mutakhir memungkinkan model AI untuk melacak tren, beradaptasi dengan berbagai skenario, dan memberikan hasil terbaik.
Di pasar keuangan, misalnya, data yang tidak akurat dapat mengakibatkan analisis dan perkiraan risiko kredit yang tidak memadai, yang menyebabkan persetujuan pinjaman untuk klien yang gagal bayar atau penolakan untuk pembayar yang baik. Di sektor logistik, informasi yang usang dan berkualitas buruk menimbulkan masalah distribusi dengan penjualan produk yang kehabisan stok, menyebabkan keterlambatan pengiriman dan, akibatnya, kehilangan pelanggan.
Keamanan data juga sangat penting. Membiarkan data rentan dalam aplikasi AI sama seperti membiarkan pintu brankas terbuka, sehingga rentan terhadap pencurian informasi sensitif atau manipulasi sistem untuk menghasilkan bias. Hanya melalui keamananlah dimungkinkan untuk melindungi privasi, menjaga integritas model, dan memastikan pengembangannya secara bertanggung jawab.
Data yang siap untuk AI juga perlu diidentifikasi dan diakses dalam sistem, jika tidak, data tersebut akan sama dengan perpustakaan yang penuh dengan buku-buku terkunci. Pengetahuan itu ada, tetapi tidak dapat digunakan. Namun, penting untuk menekankan perlunya memberikan akses kepada orang dan area yang tepat. Data yang sama mungkin dapat diakses secara keseluruhan oleh satu area, yaitu lengkap dan detail. Di area lain, hanya akses ke ringkasan data yang mungkin diberikan. Sepotong data tertentu tidak akan selalu dapat diakses oleh semua orang dengan cara yang sama. Informasi yang dapat diidentifikasi, yang dimungkinkan oleh penggunaan metadata bisnis dan teknis, mengungkapkan potensi sebenarnya dari pembelajaran mesin dan AI generatif, memungkinkan alat-alat ini untuk belajar, beradaptasi, dan menghasilkan wawasan inovatif.
Terakhir, data perlu berada dalam format yang tepat untuk eksperimen pembelajaran mesin atau aplikasi Large Language Modeling (LLM). Membuat informasi mudah dicerna membantu membuka potensi sistem AI ini, memungkinkan mereka untuk dengan lancar menyerap dan memprosesnya serta mengubahnya menjadi tindakan yang cerdas dan kreatif.
Jalan untuk memaksimalkan potensi Kecerdasan Buatan (AI) dalam bisnis tak pelak lagi melibatkan kualitas data yang menjadi masukannya. Perusahaan dan organisasi yang memahami pentingnya basis data yang kuat, aman, dan selalu terbarui akan memperoleh keunggulan kompetitif, mengubah AI menjadi sekutu strategis dan pembeda pasar. Era inovasi baru yang kita alami ini menuntut perusahaan untuk berinvestasi pada bahan yang tepat—data mereka—untuk menggerakkan mesin AI ke arah yang benar, membawa perspektif baru bagi bisnis.
