Berinvestasi dalam AI: Mengapa AI Generatif Prediktif adalah Taruhan Cerdas untuk Pengembalian Nyata

October 20, 2024 | by Luna

AI Generatif Prediktif: Investasi Cerdas untuk ROI Nyata

Dalam perlombaan untuk memanfaatkan kecerdasan buatan (AI), bisnis yang cerdas akan memfokuskan investasi mereka pada AI generatif prediktif. Kecerdasan buatan sedang membentuk ulang dunia, tetapi dengan lebih dari $1 triliun yang diharapkan akan dihabiskan untuk infrastruktur AI dari pusat data hingga chip, pertanyaan kritis tetap ada: Dari mana pengembalian investasi (ROI) yang sebenarnya akan datang? Dampak dari investasi ini masih sebagian besar belum terlihat, karena bisnis berusaha memisahkan hype dari nilai nyata.

Dalam podcast Goldman Sachs Exchanges baru-baru ini, ekonom MIT Daron Acemoglu dan Jim Covello dari Goldman Sachs Research mengangkat perdebatan tentang apakah AI generatif dapat memenuhi potensinya yang besar, terutama dalam hal ROI. Joseph Briggs dari Global Economics Research menyarankan bahwa AI dapat meningkatkan produktivitas sebesar 9% selama dekade berikutnya, namun Acemoglu tetap berhati-hati dengan berargumen bahwa hanya 5% dari tugas yang akan terpengaruh oleh AI dalam waktu dekat. Jadi, di mana perusahaan harus menempatkan taruhan mereka?

Di tengah perdebatan ini, satu inovasi AI sudah memberikan nilai yang terukur: AI generatif prediktif. Sementara tahun 2023 mungkin menjadi tahun terobosan untuk AI generatif, tahun 2024 tampaknya akan menjadi tahun AI generatif prediktif. Teknologi ini tidak hanya menghasilkan konten; ia meramalkan tren, mengoptimalkan pengambilan keputusan, dan mengubah operasi bisnis, semuanya sambil menawarkan ROI yang lebih cepat dan lebih jelas.

Ambil industri keuangan, misalnya. AI generatif prediktif mengoptimalkan strategi perdagangan, meningkatkan pengambilan keputusan, dan mendeteksi penipuan, yang semuanya memiliki dampak langsung pada profitabilitas. Sebuah bank terkemuka di Asia baru-baru ini menggunakan AI generatif prediktif untuk merampingkan penilaian keberlanjutan, mengurangi waktu penyelesaian tugas hingga 90%. Di bidang kesehatan, hasilnya sama mengesankannya. Cleveland Clinic menggunakan AI generatif prediktif untuk meramalkan hasil pasien dalam perawatan jantung, memungkinkan intervensi lebih awal dan meningkatkan hasil pasien. Di Stanford Medicine, algoritma prediktif merevolusi pengobatan tumor otak, memaksimalkan penghancuran tumor sambil melindungi jaringan sehat.

AI generatif prediktif membuktikan nilainya di berbagai industri, dari sektor yang berpusat pada manusia seperti asuransi dan perawatan kesehatan hingga bidang teknis tinggi seperti manufaktur dan ritel. Misalnya, CAA Club Group memanfaatkan AI generatif prediktif untuk memprediksi permintaan bantuan pinggir jalan, memungkinkan penempatan sumber daya yang lebih efisien. Di ritel, perusahaan seperti Amazon menggunakan model prediktif untuk mengelola inventaris dan mempersonalisasi pengalaman pelanggan, yang tidak hanya merampingkan operasi tetapi juga meningkatkan loyalitas pelanggan.

Namun, meskipun ada manfaat nyata ini, kepercayaan tetap menjadi tantangan. Menurut Deloitte, banyak pengecer masih ragu untuk sepenuhnya mengadopsi solusi AI. Ini menyoroti wawasan kunci: investasi AI harus memprioritaskan teknologi yang secara konsisten memberikan hasil yang terukur. Sementara masa depan AI tidak diragukan lagi cerah, bisnis perlu fokus pada apa yang berhasil hari ini. AI generatif prediktif sudah mengubah industri dengan mendorong efisiensi operasional dan meningkatkan profitabilitas.

Dengan perkiraan dari Briggs yang menunjukkan bahwa hanya sebagian kecil tugas yang akan diotomatisasi dalam jangka pendek, jelas bahwa pengawasan manusia akan tetap kritis. Dalam perlombaan untuk memanfaatkan AI, bisnis yang cerdas akan memfokuskan investasi mereka pada AI generatif prediktif, sebuah teknologi dengan rekam jejak yang terbukti dalam memberikan nilai dunia nyata. Pendekatan strategis ini memastikan bahwa sambil mempersiapkan potensi jangka panjang AI, kita juga menghasilkan pengembalian langsung di masa kini.

Recommended Article