Pengembangan AI Kustom vs. Solusi AI Off-the-Shelf

ACT Communications – Ketika datang untuk menerapkan kecerdasan buatan (AI) dalam proses bisnis, banyak organisasi berjuang dengan apakah mereka harus mengembangkan solusi AI khusus atau membeli aplikasi AI dari rak. Kedua opsi memiliki pro dan kontra, dan mungkin sulit untuk memutuskan rute mana yang terbaik untuk organisasi Anda.

Artikel ini akan menguraikan pengembangan AI dan solusi siap pakai serta membantu Anda memutuskan opsi mana yang tepat untuk bisnis Anda.

Apa itu AI, dan Bagaimana Manfaatnya bagi Organisasi Anda?

AI adalah algoritme canggih yang menyelesaikan tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia, seperti persepsi visual, pemrosesan bahasa alami, dan pengambilan keputusan. Solusi AI dimulai dengan mengembangkan model pembelajaran mesin dan kemudian melatihnya pada data. Sistem AI kemudian dapat membuat prediksi atau rekomendasi berdasarkan input data.

Mungkin juga mengejutkan bahwa konsep AI telah ada sejak tahun 1950-an. Kecerdasan buatan telah mengalami kemajuan pesat, tetapi saat ini mengalami pertumbuhan yang sangat pesat karena kemajuan dalam daya komputasi dan penyimpanan data, selain menjadi cukup terjangkau untuk diadopsi secara luas.

Pengembangan AI telah menghasilkan banyak manfaat bisnis, seperti:

• AI dapat membantu mengotomatiskan tugas yang berulang, membebaskan karyawan untuk fokus pada pekerjaan yang lebih strategis.
• Ini juga dapat membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih baik dengan memberikan wawasan berbasis data kepada karyawan.
• AI juga dapat meningkatkan layanan pelanggan dengan menyediakan interaksi yang lebih personal dan responsif.
• AI percakapan, khususnya, menjadi lebih populer karena dapat membantu perusahaan mengotomatiskan tugas layanan pelanggan seperti menjawab FAQ, menjadwalkan janji temu, dan memberikan dukungan.
• Analisis prediktif adalah area lain di mana AI dapat bermanfaat. Ini dapat membantu organisasi membuat keputusan yang lebih baik dengan menganalisis data dan memprediksi tren masa depan.

Pro dan Kontra AI Kustom

Mengembangkan solusi AI yang dipesan lebih dahulu berarti membangun model pembelajaran mesin dari awal dan melatihnya. Anda dapat melakukan ini sendiri atau melakukan outsourcing tugas ke perusahaan pengembang AI pihak ketiga. Hasil akhirnya adalah algoritme khusus dan API berpemilik.

Keuntungan dari AI Kustom

Kontrol Pengembangan AI Lengkap

Saat Anda membuat solusi AI yang dipesan lebih dahulu, Anda memiliki kendali atas seluruh proses. Anda dapat memutuskan bagaimana data Anda digunakan dan apa yang terjadi padanya.

Kepemilikan Data

Dengan solusi AI kustom, Anda juga memiliki data yang digunakan untuk melatih model pembelajaran mesin. Aspek ini penting karena memberi Anda kendali atas bagaimana data digunakan dan siapa yang memiliki akses ke sana.

Fleksibilitas

Solusi AI internal dapat lebih fleksibel daripada solusi siap pakai, karena Anda dapat menyesuaikannya dengan kebutuhan spesifik Anda.

Solusi AI untuk Data Khusus

Jika Anda memerlukan program Anda untuk menangani kumpulan data yang sangat terspesialisasi, solusi khusus sangat penting karena kecil kemungkinannya ada solusi siap pakai untuk itu. Sebaliknya, solusi siap pakai akan menghasilkan hasil buruk yang tidak sesuai dengan masalah spesifik Anda.

Keamanan Lebih Besar

Ada pepatah yang sering dikreditkan ke Napoleon Bonaparte, “Jika Anda ingin sesuatu dilakukan dengan benar, lakukan sendiri.” Hal yang sama berlaku untuk AI dan keamanan. Solusi siap pakai mungkin nyaman, tetapi juga satu ukuran untuk semua. Itu berarti mereka tidak selalu disesuaikan dengan kebutuhan spesifik Anda dan mereka mungkin memiliki celah yang dapat dimanfaatkan oleh penyerang yang cerdas. Di sisi lain, solusi AI bawaan dirancang khusus untuk organisasi Anda dan tantangan keamanan unik Anda. Itu berarti mereka bisa lebih efektif dalam mengidentifikasi dan menanggapi ancaman.

Kekurangan AI Kustom

Biaya

Salah satu kelemahan terbesar dari mengembangkan solusi AI yang dipesan lebih dahulu adalah harganya bisa sangat mahal. Anda tidak hanya perlu membayar perusahaan pengembang AI, tetapi Anda juga perlu membayar sumber daya data dan komputasi yang diperlukan untuk melatih model pembelajaran mesin.

Waktu Pengembangan

Mengembangkan solusi AI secara internal bisa memakan waktu lama – berbulan-bulan, mungkin bertahun-tahun untuk mencapai kematangan penuh. Ini terutama benar jika Anda tidak memiliki keahlian AI pada staf.

Perlunya Keahlian AI pada Staf

Jika Anda ingin mengembangkan solusi AI khusus, Anda harus memiliki pakar AI di tim Anda. Ini bisa sulit dan mahal, karena para ahli AI sangat diminati dan menuntut gaji tinggi. Pakar kecerdasan buatan di AS memperoleh rata-rata $110,971 per tahun atau $53 per jam, biasanya lebih. 10 persen teratas menghasilkan lebih dari $234.000 per tahun – dan seringkali lebih dari itu.

Pro dan Kontra AI yang Tidak Tersedia

Alternatif untuk mengembangkan solusi AI khusus adalah dengan membeli solusi AI yang sudah jadi. Ini adalah aplikasi perangkat lunak yang telah dikembangkan oleh perusahaan lain dan kemudian dijual kepada pelanggan. Ada banyak kategori perangkat lunak AI yang berbeda yang melayani tujuan tertentu. Di bawah ini adalah beberapa solusi yang paling umum:

• Perangkat Lunak AI dan Operasi Pembelajaran Mesin (MLOps). Contohnya termasuk IBM Watson Studio, Databricks Lakehouse, dan InRule.
• Perangkat Lunak Kecerdasan Percakapan seperti Zendesk Support Suite, Intercom, dan Birdeye.
• Perangkat Lunak Pelabelan Data seperti Super Annotate, V7, dan Amazon Sagemaker.
• Platform Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin. Contohnya termasuk MatLab, RStudio dan RapidMiner.

Keuntungan dari AI Off-the-Shelf

Biaya Pengembangan Rendah

Salah satu keuntungan utama dari solusi AI siap pakai adalah jauh lebih murah untuk dikembangkan daripada solusi khusus. Anda tidak perlu melakukan investasi awal yang besar untuk pengembangan AI atau sumber daya data.

Penyebaran Cepat

Solusi siap pakai dapat diterapkan dengan cepat. Orientasi dan konfigurasi biasanya lebih sederhana dan lebih cepat daripada mengembangkan platform yang dipesan lebih dahulu.

Kualitas Prediksi Tinggi untuk Kasus Data Generik

Solusi AI siap pakai seringkali sangat akurat untuk kumpulan data standar yang dipahami dengan baik. Ini karena mereka telah dilatih tentang kumpulan data yang besar dan berkualitas tinggi. Oleh karena itu, jika data Anda mirip dengan kumpulan data ini, platform AI siap pakai kemungkinan akan sangat akurat.

Perawatan yang rendah

Setelah produk siap pakai dan berjalan, itu membutuhkan perawatan yang relatif sedikit. Ini kontras dengan solusi AI khusus, yang seringkali membutuhkan penyetelan dan penyesuaian yang konstan.

Kerugian dari Solusi AI Off-the-Shelf

Kurangnya Fleksibilitas

Solusi AI yang siap pakai bisa jadi sangat tidak fleksibel. Ini karena Anda terbatas pada fitur dan fungsionalitas yang disediakan oleh vendor perangkat lunak AI. Jika Anda membutuhkan sesuatu di luar apa yang ditawarkan, Anda mungkin perlu mengembangkan solusi khusus.

Performa Buruk pada Kasus Edge

Aplikasi AI siap pakai dapat berkinerja buruk pada kumpulan data yang berbeda dari yang dilatihnya. Ini karena model AI hanya sebagus data yang dilatihnya. Jadi, jika data Anda berbeda dengan data yang digunakan untuk melatih model AI, maka model AI kemungkinan akan berperforma buruk.

Risiko Keamanan

Solusi AI siap pakai dapat menimbulkan risiko keamanan. Ini karena Anda memercayai vendor perangkat lunak AI dengan data Anda. Jika sistem vendor dilanggar, data Anda dapat disusupi.

Meningkatnya Biaya saat Sistem Tumbuh

Seiring berkembangnya sistem Anda dari waktu ke waktu, biaya platform AI yang siap pakai dapat mulai meningkat. Ini karena Anda perlu membeli lebih banyak lisensi atau langganan. Selain itu, Anda mungkin perlu membayar lebih banyak dukungan atau pelatihan seiring pertumbuhan sistem Anda.

AI Kustom vs. Off-the-Shelf: Mana yang Harus Dipilih?

Ada banyak faktor yang perlu dipertimbangkan saat memutuskan apakah akan mengembangkan solusi AI khusus atau membeli solusi AI yang tersedia. Beberapa faktor yang paling penting termasuk biaya, fleksibilitas, kinerja, dan keamanan. Pada akhirnya, keputusan terbaik untuk organisasi Anda mungkin bergantung pada anggaran; umumnya, perusahaan besar menggunakan AI yang dibuat khusus, sedangkan sektor pasar kecil dan menengah menggunakan solusi siap pakai.