Daftar Isi
Mengoptimalkan Strategi AI untuk Dampak Nyata
Keberhasilan AI bergantung pada kolaborasi. Banyak proyek AI gagal karena kurangnya integrasi dengan unit bisnis. Menggabungkan ahli AI, ilmuwan data, dan profesional industri memastikan solusi selaras dengan kebutuhan bisnis yang nyata. Keahlian AI harus dipadukan dengan pengetahuan bisnis lintas fungsi. Adopsi AI paling berdampak ketika didorong oleh pendekatan multi-tim yang menjembatani keahlian teknis dengan wawasan bisnis dunia nyata. Di Schneider Electric, kami telah melihat nilai menyelaraskan spesialis AI dengan insinyur, pemimpin keberlanjutan, dan ahli domain lainnya untuk mengembangkan solusi bersama yang tidak hanya mengoptimalkan manajemen energi dan mengurangi jejak karbon tetapi juga memenuhi persyaratan regulasi dan realitas operasional.
AI untuk Keberlanjutan
AI muncul sebagai alat yang kuat dalam dorongan untuk keberlanjutan, membantu perusahaan mengurangi pemborosan energi, meningkatkan efisiensi operasional, dan mengurangi jejak karbon mereka. Melalui pemantauan real-time, pemeliharaan prediktif, dan otomatisasi, AI dapat secara signifikan menurunkan konsumsi energi di lingkungan industri dan komersial. Namun, seiring AI terus berkembang, penting untuk mengenali dan mengelola kebutuhan energinya sendiri. Menjalankan algoritma kompleks dan model skala besar membutuhkan daya komputasi yang substansial, yang dapat berkontribusi pada peningkatan emisi jika tidak dikelola dengan hati-hati.
Efisiensi Energi dan Integritas Data
Itulah mengapa bisnis harus merancang penerapan AI mereka dengan efisiensi energi dalam pikiran.Efektivitas AI bergantung pada data berkualitas tinggi, dan menjamin integritas data sangat penting untuk penerapan AI yang bertanggung jawab. Tanpa struktur tata kelola yang ada, sistem AI dapat menjadi tidak dapat diandalkan atau mengekspos bisnis pada risiko kepatuhan. Integritas data sangat penting: model AI memerlukan data yang bersih dan terstruktur dengan baik untuk menghasilkan hasil yang dapat diandalkan. Bisnis harus menetapkan kebijakan manajemen data yang ketat. Kerangka kerja tata kelola memastikan kepatuhan: regulasi AI seperti EU AI Act dan pedoman yang berkembang akan membentuk kembali bagaimana bisnis mengelola kepatuhan AI.
Literasi AI untuk Seluruh Organisasi
Untuk tetap kompetitif di dunia yang digerakkan oleh AI, organisasi harus memprioritaskan pembangunan literasi AI di setiap level. Mengembangkan keterampilan ini di seluruh tenaga kerja tidak hanya memberdayakan karyawan untuk membuat keputusan yang lebih cerdas dan berbasis data tetapi juga mendorong budaya inovasi. AI tidak lagi menjadi domain hanya bagi ilmuwan data dan insinyur, ini adalah kompetensi kritis bagi para profesional di semua departemen, dari pemasaran dan operasi hingga keuangan dan strategi. Di Schneider Electric, kami telah melihat secara langsung nilai investasi dalam pendidikan AI.
Strategi AI untuk Masa Depan
Potensi masa depan AI bergantung pada pendekatan strategis yang mengintegrasikannya secara mulus ke dalam proses bisnis, memprioritaskan keberlanjutan, memastikan tata kelola yang bertanggung jawab, mendorong literasi AI, dan merangkul eksperimen.
Pertanyaan Kunci bagi Pemimpin Bisnis
Dengan menerapkan lima strategi AI ini, bisnis dapat membuka potensi penuh AI, mendorong efisiensi, inovasi, dan kesuksesan jangka panjang. Saat AI terus membentuk ulang industri, para pemimpin harus bertanya pada diri mereka sendiri: Apakah kita menerapkan AI hanya karena ini adalah tren terbaru, atau apakah kita menggunakannya untuk menciptakan dampak yang nyata dan terukur? Perusahaan yang menjawab yang terakhir akan menjadi yang memimpin dunia bisnis di tahun-tahun mendatang.
