Kecerdasan buatan (AI) sedang menggemparkan berbagai industri, mulai dari perawatan kesehatan hingga keuangan. Namun, terlepas dari potensinya, 70% proyek AI gagal. Angka ini mungkin terdengar mengkhawatirkan, tetapi memahami jebakan umum dapat membimbing Anda menuju kesuksesan. Blog ini membahas mengapa begitu banyak inisiatif AI gagal dan memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk membantu Anda menghindari jebakan umum.
Kurangnya Tujuan Bisnis yang Jelas
Salah satu alasan utama kegagalan proyek AI adalah tidak adanya tujuan bisnis yang jelas. Inisiatif AI sering kali dimulai dengan daya tarik teknologi itu sendiri, alih-alih berfokus pada masalah yang ingin mereka selesaikan. Tanpa visi yang jelas tentang bagaimana AI selaras dengan tujuan bisnis, proyek dapat kehilangan arah. Untuk menghindari hal ini, pastikan proyek AI Anda terkait dengan hasil bisnis yang terukur. Menetapkan tujuan spesifik, seperti meningkatkan pengalaman pelanggan atau mengoptimalkan efisiensi operasional, memberikan kerangka kerja yang jelas untuk keberhasilan.
Kualitas Data Buruk
Model AI berkembang pesat berkat data, tetapi data berkualitas buruk dapat menggagalkan algoritma yang paling canggih sekalipun. Kumpulan data yang tidak lengkap, usang, atau bias dapat menyebabkan prediksi yang tidak akurat dan model yang tidak efektif. Sistem AI membutuhkan aliran data terstruktur berkualitas tinggi yang stabil untuk belajar dan berkembang seiring waktu. Sangat penting untuk membersihkan dan memproses data sebelum memasukkannya ke dalam sistem AI Anda. Audit dan pembaruan rutin untuk memastikan kesegaran data dapat mencegah kesalahan umum ini. Tata kelola data dan pemantauan berkelanjutan sangat penting untuk menjaga kualitas dan keandalan.
Meremehkan Kompleksitas Model AI
Alasan utama lain mengapa proyek AI gagal adalah meremehkan kompleksitas pengembangan dan penerapan model AI. Banyak organisasi melebih-lebihkan kesiapan solusi AI, dengan asumsi bahwa setelah algoritma dibangun, masalah akan terpecahkan. Namun, model AI membutuhkan penyetelan, pelatihan, dan penyempurnaan terus-menerus untuk menghasilkan hasil yang akurat. Kompleksitas model dapat meningkat dengan cepat, dan penskalaan solusi AI tanpa sumber daya dan keahlian yang tepat dapat menyebabkan kerusakan. Untuk mengatasi tantangan ini, libatkan praktisi AI berpengalaman yang dapat membantu menyempurnakan model dan menyesuaikannya dengan kebutuhan yang terus berkembang.
Kurangnya Talenta Terampil
Proyek AI membutuhkan kombinasi keterampilan, termasuk ilmu data, rekayasa perangkat lunak, dan keahlian khusus bidang tertentu. Banyak organisasi kesulitan merekrut dan mempertahankan talenta yang diperlukan untuk mengimplementasikan proyek AI dengan sukses. Kekurangan ilmuwan data dan insinyur AI yang berkualitas merupakan masalah yang meluas. Selain itu, tim yang ada mungkin kurang memiliki pengalaman yang dibutuhkan untuk menangani kompleksitas AI. Menjembatani kesenjangan ini membutuhkan investasi dalam akuisisi talenta dan pelatihan. Anda juga harus menumbuhkan budaya pembelajaran berkelanjutan, mendorong tim Anda untuk selalu mengikuti perkembangan AI terbaru.
Manajemen Perubahan yang Tidak Memadai
Implementasi AI sering kali memicu perubahan signifikan dalam proses bisnis, alur kerja, dan struktur organisasi. Tanpa manajemen perubahan yang tepat, karyawan mungkin menolak integrasi alat AI, yang menyebabkan gangguan operasional. Banyak organisasi mengabaikan pentingnya menumbuhkan budaya yang merangkul inovasi dan teknologi baru. Karyawan harus dilatih tentang bagaimana AI dapat meningkatkan peran mereka dan bagaimana menggunakan alat tersebut secara efektif. Dengan cara ini, mereka dapat menjadi peserta aktif dalam perjalanan AI daripada merasa terancam olehnya. Membangun budaya kesiapan AI di dalam organisasi merupakan faktor penting dalam keberhasilan proyek.
Ketergantungan Berlebihan pada Otomatisasi
AI sering dianggap sebagai obat mujarab untuk semua masalah, tetapi ketergantungan yang berlebihan pada otomatisasi dapat merugikan. Tidak setiap aspek proses bisnis dapat atau harus diotomatisasi. AI harus digunakan sebagai alat untuk melengkapi pengambilan keputusan manusia, bukan menggantikannya sepenuhnya. Ketika AI diterapkan pada tugas-tugas yang membutuhkan kreativitas, intuisi, atau empati, hasilnya dapat mengecewakan. Sangat penting untuk mencapai keseimbangan antara otomatisasi dan keterlibatan manusia, memastikan bahwa AI berfungsi sebagai pelengkap dan bukan pengganti keterampilan manusia.
Ekspektasi yang Tidak Realistis
Ekspektasi yang tidak realistis tentang kemampuan AI juga berkontribusi pada kegagalan proyek. Banyak organisasi mengharapkan AI untuk memberikan hasil transformatif secara langsung. Namun, pengembangan AI membutuhkan waktu, dan kemajuannya bisa lambat. Membangun sistem AI yang dapat menghasilkan wawasan berharga dan dapat diterapkan di seluruh organisasi membutuhkan perencanaan yang cermat, iterasi, dan kesabaran. Menetapkan tonggak pencapaian yang realistis dan menyesuaikan jadwal berdasarkan umpan balik sangat penting untuk mengelola ekspektasi. AI harus dipandang sebagai investasi jangka panjang, dengan peningkatan bertahap yang mengarah pada hasil bisnis yang bermakna dari waktu ke waktu.
Pendanaan dan Sumber Daya yang Tidak Mencukupi
Proyek AI membutuhkan investasi finansial yang besar, tetapi pendanaan yang tidak mencukupi merupakan alasan utama kegagalan. Organisasi mungkin meremehkan biaya yang terlibat dalam melatih model, mengumpulkan data, merekrut talenta, dan memelihara infrastruktur AI. Model AI juga membutuhkan sumber daya komputasi yang signifikan, yang dapat menambah beban finansial. Mengalokasikan anggaran dengan tepat dan memastikan sumber daya yang memadai untuk seluruh siklus hidup proyek sangat penting untuk keberhasilan. Memiliki pemahaman yang jelas tentang komitmen finansial membantu memastikan proyek tidak kehilangan momentum karena masalah pendanaan.
Pertimbangan Etika dan Bias
Kekhawatiran etis dan bias dalam model AI tidak hanya dapat menyebabkan hasil yang tidak akurat, tetapi juga merusak reputasi organisasi. Model AI hanya akan tidak bias sejauh data yang digunakan untuk melatihnya akurat. Jika data tersebut mencerminkan bias masyarakat atau ketidakadilan historis, model AI dapat melanggengkan masalah-masalah ini. Memastikan keadilan dan transparansi dalam sistem AI sangat penting. Hal ini melibatkan penggunaan kumpulan data yang beragam, mengaudit algoritma untuk mengetahui adanya bias, dan menerapkan pedoman etika. Perusahaan harus tetap waspada dalam menangani masalah etika untuk membangun kepercayaan dengan pengguna dan pemangku kepentingan.
Baca juga: Membangun Keunggulan Kompetitif dengan Deep Learning
Cara Menghindari Jebakan-Jebakan Ini
Untuk berhasil menavigasi lanskap AI, Anda harus mendekati proyek AI secara strategis. Mulailah dengan tujuan bisnis yang jelas dan harapan yang realistis. Investasikan pada data berkualitas tinggi, talenta terampil, dan infrastruktur yang diperlukan untuk mendukung siklus hidup AI. Kembangkan budaya yang merangkul perubahan dan pembelajaran berkelanjutan, dan pastikan pengelolaan implikasi etis AI yang tepat. Yang terpenting, ingatlah bahwa AI adalah alat yang membutuhkan waktu dan kesabaran.
