Usaha kecil yang belum berinvestasi di ai mungkin belum melakukan penelitian yang cukup

Hanya 21 persen dari usaha kecil telah menerapkan solusi berbasis kecerdasan buatan (AI), menurut laporan dari Bluewolf (sebuah perusahaan IBM). Survei AI Investment Gap mensurvei 177 pengambil keputusan di seluruh dunia untuk menentukan apakah mereka telah mengadopsi AI dan pembelajaran mesin (ML), dan kedalaman pemahaman mereka tentang teknologi ini. Meskipun 33 persen dari usaha kecil berencana untuk berinvestasi dalam AI dalam 12 bulan ke depan (menjadikan jumlah pengadopsi AI tahun depan menjadi 54 persen), totalnya masih lebih rendah daripada perusahaan besar. Plus, 30 persen perusahaan besar telah berinvestasi di AI sementara 44 persen berencana untuk mulai berinvestasi dalam 12 bulan ke depan. Ini membawa total menjadi 74 persen, atau 20 persen lebih dari total usaha kecil.

Vanessa Thompson, Wakil Presiden Senior Wawasan Pengalaman Pelanggan di Bluewolf, mengatakan ada kesenjangan pengetahuan antara perusahaan yang telah mengadopsi alat AI dan mereka yang tidak berencana untuk mengadopsi alat tersebut. Dia menyebut jurang ini "Celah Investasi AI" dan menggambarkannya sebagai "perbedaan antara eksekutif tingkat C yang memahami AI dan mereka yang belum menerapkannya ke dalam bisnis mereka, " menurut pernyataan tertulis.

Karena Bluewolf menjual alat AI, itu akan mendorong mereka untuk menyarankan bahwa satu-satunya alasan orang tidak membeli alat AI adalah karena mereka tidak tahu tentang mereka. Untuk memeriksa klaim Thompson, saya berbicara dengan Brandon Purcell, Analis Senior Wawasan Pelanggan di Forrester Research, tentang apa, jika ada, masalah lain yang mungkin ada yang menyebabkan kesenjangan antara mereka yang telah mengadopsi AI dan mereka yang belum. Purcell dan Forrester Research telah melakukan studi serupa mereka sendiri tentang adopsi AI. Meskipun angka keseluruhannya mirip dengan IBM - 51 persen perusahaan telah mengadopsi atau memperluas AI, dan 20 persen mengatakan mereka berencana untuk mengadopsi dalam 12 bulan ke depan - Purcell mengemukakan beberapa alasan kuat lain mengapa bisnis kecil mungkin tertinggal kurva adopsi AI.

Biaya AI

Purcell merujuk kendala investasi sebagai faktor utama, terutama "karena berkaitan dengan keahlian. Usaha kecil tidak memiliki sumber daya untuk mempekerjakan para ilmuwan data, " katanya. Ini adalah para pekerja yang akan mengekstraksi wawasan dari data yang didorong masuk dan keluar dari perangkat lunak perusahaan.

Mereka juga akan menjadi orang yang menentukan apakah AI membaca data Anda secara akurat dan mengambil tindakan berdasarkan kecerdasannya sendiri. Gaji rata-rata untuk seorang ilmuwan data adalah $ 113.436 per tahun, menurut Glassdoor, yang (dalam skema besar orang kaya) hanya sedikit kurang dari gaji rata-rata seorang CEO Amerika ($ 166.000, menurut PayScale). Jadi, jika Anda adalah CEO bisnis kecil yang beroperasi dengan margin yang sangat tipis dan Anda tidak ingin memotong gaji Anda sendiri, maka akan sulit untuk merasionalisasi pengeluaran enam angka untuk ilmuwan data - dan membelanjakan uang untuk sistem perangkat lunak yang dapat mengubah data dalam AI.

Tetapi bukan hanya uang yang terlibat yang melarang perusahaan kecil berinvestasi dalam perangkat lunak berbasis AI. "Pada catatan terkait, ada faktor data, " kata Purcell. "AI berkembang ketika Anda memiliki data dalam jumlah besar. Usaha kecil tidak memiliki banyak data untuk melakukan itu."

Pikirkan seperti ini: Anda tahu bagaimana Facebook tahu teman mana yang akan ditandai ketika Anda memposting foto? Itu karena Facebook telah mengumpulkan informasi dari semua posting Anda yang sebelumnya ditandai. Anda pernah menonton film yang direkomendasikan Netflix kepada Anda? Netflix tahu untuk merekomendasikan film itu berdasarkan pilihan Anda sebelumnya. Facebook dan Netflix dapat membuat rekomendasi ini berdasarkan pada ML, yang merupakan sepupu pertama AI. Meskipun keduanya mirip, kedua istilah ini sering digunakan secara bergantian (dan salah).

Inilah perbedaan mendasar antara istilah: Sistem ML menggunakan intelijen untuk meningkatkan kinerja dengan menawarkan kepada Anda rekomendasi dan cara untuk merampingkan proses, sedangkan sistem yang memanfaatkan AI memberikan otonomi pada perangkat lunak untuk melakukan tugas dan membuat keputusan tanpa pengawasan manusia. ML adalah Netflix yang membuat rekomendasi film sementara AI adalah mobil yang mendorong Anda untuk bekerja saat Anda tidur siang di kursi belakang. Sebagai bisnis kecil yang baru mulai menghasilkan data, keuntungan AI akan sangat kecil dibandingkan dengan apa yang mungkin dilihat oleh perusahaan Fortune 500 ketika mereka menghidupkan perangkat lunak AI mereka.

Apakah Bluewolf salah?

Jadi, apakah Bluewolf memberi informasi yang buruk dalam survei mereka? Apakah usaha kecil tahu tentang AI tetapi mereka tidak punya uang atau data untuk bersemangat tentang hal itu? Purcell tidak menganggap penelitian Bluewolf salah. Bahkan, ia memuji IBM Watson sebagai pencipta komputasi kognitif, istilah umum yang mencakup AI, ML, dan aplikasi lain yang meniru otak manusia.

"Mereka menghabiskan banyak uang untuk membuat kategori itu, tetapi mereka memiliki pesaing besar dalam ruang: Google, Amazon, Facebook, Microsoft, " kata Purcell. "Perusahaan-perusahaan itu juga menggunakan sejumlah besar data yang digunakan untuk melatih sistem AI. Definisi AI di Hollywood adalah robot yang hidup. Kami belum menggunakannya. Namun, ketika menerapkan AI di tingkat perusahaan untuk AI praktis, IBM unggul dalam menciptakan alat-alat itu."

Kesalahpahaman tentang Hollywood, AI, dan robot yang membunuh kita dalam tidur kita adalah kemungkinan alasan mengapa usaha kecil menjauh dari mempelajari lebih lanjut tentang alat AI. Jika Anda seorang penjual kaos di Oklahoma, lalu apa gunanya mobil otonom atau robot masa depan yang dipersenjatai dengan senjata laser? Namun, ketika diambil dalam konteks yang kurang diketahui, Purcell dan Thompson melihat kasus penggunaan praktis untuk bisnis kecil - kasus penggunaan tentang bisnis kecil mana yang belum dididik.

Dengan sesuatu yang disebut Thompson dan Bluewolf sebagai "kecerdasan tambahan, " bisnis kecil tidak perlu membutuhkan keahlian data atau harta informasi untuk mengambil keuntungan dari AI. Bluewolf mendefinisikan augmented intelijen sebagai kemampuan aplikasi untuk bernalar, menyimpulkan, dan mengekstrak ide, bahkan dengan set data yang tidak terstruktur, seperti bahasa dan gambar. Bahkan pada awal pengumpulan data perusahaan, solusi intelijen augmented dapat belajar saat mereka pergi, terlepas dari seberapa sedikit informasi yang dimasukkan ke dalam sistem.

"Augmented intelligence membantu pengguna akhir memprediksi apa yang harus dilakukan selanjutnya dengan memberi mereka profil tentang apa yang dibutuhkan pelanggan mereka, " kata Thompson. "Kami melihat augmented sebagai cara untuk membuat AI menjadi kenyataan bagi perusahaan dalam ukuran berapa pun."

Ini termasuk hal-hal seperti menggabungkan data eksternal dan internal untuk menambah pengetahuan bahwa teknologi intelijen augmented menggunakan untuk membuat keputusan bisnis. Misalnya, dengan menggabungkan pola belanja lokal dan data cuaca eksternal dengan data pola belanja pelanggan, perusahaan e-commerce dapat mengirimkan kampanye yang sangat personal. Dalam skenario ini, seorang ilmuwan data akan membantu tetapi tidak perlu, dan segudang data pelanggan akan membuat kampanye lebih kuat. Tapi itu tidak akan menghentikan kampanye dari menjadi lebih kuat daripada seharusnya tanpa kombinasi sumber data internal dan eksternal.