Tugas-tugas, seperti pembuatan kode software, pengembangan obat-obatan, dan targeted marketing dapat ditingkatkan dengan generative AI.
Gartner menyoroti kemungkinan pemanfaatan generative AI untuk scamming, fraud, pemalsuan, dan membuat informasi palsu dengan tujuan politis. Gartner memperkirakan, pada 2025, 10 persen dari data yang ada akam digunakan untuk kebutuhan generative AI, atau meningkat dari persentasenya saat ini yang kurang dari satu persen.
Pemanfaatan AI untuk inspeksi/pemeriksaan
Salah satu fungsi utama AI dalam bisnis adalah untuk inspeksi. Hal ini terkait dengan pertumbuhan luar biasa pada pendeteksian objek dalam video, terutama untuk gudang dan toko ritel. AI dalam tren bisnis ini dapat membantu menganalisis produk agar sesuai standar kepatuhan dan kualitas, misalnya untuk mengidentifikasi cacat pada produk dan pemeriksaan bagasi.
Enhanced edge intelligence
Enhanced edge intelligence adalah salah satu tren teratas AI dalam bisnis guna membuat closed-loop action agar operasional bisnis tetap berada di lingkungan operasi yang paling optimal.
Namun para Pemilik Bisnis juga perlu mengidentifikasi perlunya integrasi edge intelligence dalam bisnis untuk mengurangi efek buruk di masa depan. Edge intelligence akan membantu dalam penilaian berkelanjutan dan memprediksi potensi risiko sehingga perusahaan memiliki waktu yang cukup untuk menciptakan solusi dan mengeliminasi risiko sesegera mungkin.
Berkembangnya AutoML Library
AutoML Library berkembang pesat karena dibutuhkan untuk membandingkan model machine learning dan membantu memilih model yang terbaik sesuai kebutuhan bisnis. Library ini akan membantu deployment secara efisien model-model machine learning sehingga perusahaan dapat memperoleh insight dengan lebih cepat dan mendalam tentang tren pasar, perilaku konsumen, dan lain-lain. Ada beberapa AutoML Library dari berbagai perusahaan yang dapat membantu bisnis dengan berbagai cara di masa mendatang untuk mendapatkan keunggulan kompetitif.
Adopsi AI-on-5G di lingkungan enterprise
Infrastruktur komputasi yang menggabungkan AI dan 5G akan memberikan connectivity fabric berkinerja tinggi dan aman untuk mengintegrasikan sensor, platform komputasi, dan aplikasi AI di lapangan, di lingkungan data center, atau di cloud.
Menurut NVidia, infrastruktur komputasi ini memiliki keunggulan berupa latensi yang ultra rendah di lingkungan tanpa kabel, kualitas layanan yang terjaga, dan keamanan yang lebih baik.
AI-on-5G memungkinkan penyelenggaraan use case baru untuk edge AI, seperti automasi pabrik, robot di pabrik, monitoring dan inspeksi, aplikasi di jalan tol dan telemetri kendaraan, smart space di bisnis retail, smart city, dan aplikasi supply chain.