Contoh pemanfaatan artificial intelligence (AI) semakin banyak bisa kita temui, tidak hanya di industri tapi juga dalam setiap aspek kehidupan sehari-hari. Mulai dari digital personal assistant di smartphone kita, seperti Alexa dan Siri, sampai dengan mesin-mesin canggih di pabrik dan mobil swakemudi. Bagaimana tren di tahun 2023 untuk AI?
Dalam laporan terbarunya, IDC memprediksi pengeluaran untuk artificial intelligence akan mencapai US$500 miliar pada tahun 2023. Lebih jauh lagi, pengeluaran atau spending ini masih didominasi oleh pengeluaran untuk software AI (88,3%).
IDC juga memperkirakan pengeluaran untuk AI services akan mengalami pertumbuhan tercepat dengan compound annual growth rate (CAGR) sebesar 22%. Sedangkan pengeluaran hardware AI tumbuh dengan CAGR 20,5%.
Baca juga: Apa Itu Teknologi Artificial Intelligence?
Pengeluaran untuk artificial intelligence bisa dipastikan meningkat di tahun depan. Namun bagaimana AI akan dimanfaatkan? Inilah beberapa tren artificial intelligence yang kami rangkum dari beberapa sumber.
1. Demokratisasi AI
Potensi AI bisa sepenuhnya dinikmati jika AI tersedia bagi semua orang, semua organisasi, dan semua perusahaan. Di tahun 2023, AI diprediksi akan semakin mudah diakses karena semakin banyak aplikasi yang membenamkan fitur atau fungsi AI di dalamnya yang dapat dimanfaatkan siapa saja.
Berkembangnya platform low-code dan no-code akan turut berkontribusi pada kemudahan menciptakan dan menyebarkan solusi berbasis AI. Hanya dengan melakukan drag-and-drop atau menggunakan wizard, semakin banyak orang dapat mengembangkan aplikasi AI.
Demokratisasi AI juga akan mengatasi tantangan kesenjangan skill di bidang AI yang terjadi karena kelangkaan AI engineer dan data scientist yang mumpuni di bidangnya.
2. Generative Al
Selama inii, artificial intelligence dimanfaatkan banyak orang dan organisasi umumnya karena kemampuannya mengotomatisasi pekerjaan yang bersifat rutin dan berulang. Namun saat ini pun para ahli mulai mengembangkan AI yang dapat meniru kreativitas manusia, atau generative AI.
Artificial intelligence jenis ini bekerja dengan cara algoritme mengambil data berupa video, gambar, suara, atau kode komputer untuk menciptakan content yang benar-benar baru. Contoh model generative AI adalah GPT-3 dan DALL-E yang dikembangkan oleh OpenAI. GPT-3 diklaim mampu menciptakan teks yang benar-benar mirip buatan manusia. Sedangkan DALL-E digunakan untuk menciptakan gambar.
Apa manfaat yang bisa dipetik dari generative AI? Misalnya, audio dan video sintetik yang diciptakan sistem berbasis generative AI akan menghilangkan proses merekam gambar dan audio untuk membuat konten video.
3. Etika AI
Model AI seperti ini dipandang penting karena beberapa alasan. Alasan yang paling utama adalah kepercayaan (trust). AI membutuhkan data untuk belajar. Dan salah satu data yang akan digunakan AI adalah data-data pribadi, termasuk yang sifatnya sensitif, seperti data kesehatan dan keuangan. Di sinilah kepercayaan masyarakat terhadap AI menjadi penting.
Untuk itu siapa pun yang menggunakan sistem AI harus memastikan ia dapat menjelaskan bagaimana sistem AI mengambil keputusan dan informasi apa saja yang digunakan oleh sistem.
4. AI dan Keberlanjutan
Salah satu kewajiban perusahaan saat ini adalah mengurangi carbon fooprint dan meminimalkan dampak terhadap lingkungan. Di sini AI bagai pisau bermata dua. Di satu sisi AI dan infrastruktur pendukungnya, seperti cloud dan edge computing, menggunakan daya dan sumber daya yang terus meningkat.
Sebuah studi di tahun 2019 yang dilakukan para peneliti di bawah pimpinan Emma Strubell menemukan bahwa satu model deep learning dapat menyebakan emisi karbon sebanyak 284.000 kilogram. Emisi sebesar itu setara dengan total lifetime carbon footprint dari lima unit mobil.
Di sisi lain, AI juga memiliki potensi untuk membantu perusahaan membuat produk, layanan, dan infrastruktur yang lebih efisien dalam penggunaan energi. AI juga dapat membantu dalam aktivitas menjaga keberlanjutan, misalnya computer vision untuk memantau aktivitas pembalakan liar, penggundulan hutan, dan penangkapan ikan secara ilegal.
Baca juga: Gunakan Artificial Intelligence, Presight AI & Asa Ren Tingkatkan Performa Atletik
5. AI Menjawab Ketidakpastian
Salah satu pelajaran penting yang diperoleh organisasi dan perusahaan dari pandemi adalah kesiapan menghadapi ketidakpastian. Pandemi membuat banyak organisasi menyadari betapa rapuhnya infrastruktur teknologi yang mereka miliki.
AI pun tidak tahu menahu kedatangan pandemi, tapi pandemi membuat organisasi mengadopsi AI sehingga mereka dapat memperoleh insight agar dapat menyiapkan diri menghadapi kondisi terburuk.
Dengan menggunakan business operating model yang dinamis berbasis AI dan machine learning, perusahaan berharap dapat menangkap adanya anomali sedini mungkin sehingga bisa merespons secara dinamis.
6. AI untuk Process Discovery
Process discovery dapat dijabarkan sebagai aneka teknologi dan teknik yang berbasis artificial intelligence dan machine learning untuk mengidentifikasi performa setiap elemen yang terlibat dalam proses bisnis. Disebutkan bahwa sistem berbasis AI ini akan bekerja lebih mendalam daripada process mining yang sudah ada sebelumnya.
7. Sistem Otonom yang Lebih Baik
Salah satu tren utama di bidang artificial intelligence adalah sistem otonom (autonomous) yang lebih baik. Beberapa bidang yang terkait tren ini seperti drone, eksplorasi otonom, dan sistem-sistem yang berbasis proses atau struktur biologis.
Contoh sistem yang sedang dikembangkan misalnya kaki prostetik berbasis machine learning yang secara otomatis dapat menyesuaikan diri dengan gaya berjalan penggunanya. Tujuan AI di sini adalah mengajarkan sistem autonomous untuk “berpikir” secara independen dan bereaksi sesuai kebutuhan.
8. Avatar Digital
Avatar digital merupakan representasi grafis dari pengguna atau karakter atau persona pengguna di dunia virtual. Teknologi canggih seperti artificial intelligence dan augmented reality (AR) akan memungkinkan pengembangan tubuh avatar yang mirip manusia.
Berbasis model AI, avatar ini dapat dideskripsikan sebagai representasi digital dari sesorang dengan kecerdasan. Avatar tersebut dapat melakukan interaksi seperti manusia dengan mensimulasikan cara kerja otak manusia ketika bercakap-cakap.
9. Hyper Automation
Tren lainnya adalah hyper automation, yang digadang-gadang akan meningkatkan layanan pelanggan dan mempercepat, serta menyederhankan proses dengan keterlibatan manusia yang minimal. Teknologi-teknologi canggih di balik tren ini, di antaranya, adalah machine learning, artificial intelligence, cognitive process automation, dan robot-assisted process automation.
Selain meningkatkan layanan pelanggan, hyper automation juga dapat membantu tugas-tugas lain dengan lebih cepat, misalnya integrasi dan organisasi sistem dan meningkatkan produktivitas pekerja.
Tahun 2023 digambarkan banyak pihak sebagai tahun yang suram. Menghadapi perlambatan ekonomi, firma riset teknologi Forrester Research merekomendasikan agar perusahaan mencari cara untuk memangkas sebagian pengeluaran untuk teknologi. Namun tidak untuk artificial intelligence.
Forrester menganjurkan agar perusahaan tetap berinvestasi untuk AI. Bahkan secara khusus, firma riset ini merekomendasikan agar perusahaan meningkatkan pengeluaran untuk teknologi yang "meningkatkan pengalaman pelanggan dan mengurangi biaya". Salah satunya adalah intelligent agent, yang mencakup chatbot berbasis AI.