Kolom Kecerdasan Buatan

KREATIVITAS MANUSIA DAN AI ANALITIS — KOMBINASI YANG BERKELANJUTAN
 

Kecerdasan buatan (AI) membuka kemungkinan-kemungkinan baru bagi kita baik di bidang swasta maupun industri. Aplikasi dengan asisten bahasa cerdas atau superkomputer untuk menghitung dan menganalisis tugas-tugas yang tidak dapat diselesaikan kini telah berhasil menunjukkan potensi besar dan memiliki kemampuan melampaui kapasitas manusia dalam memproses data dalam jumlah besar. Namun apakah teknologi ini cukup maju untuk menggantikan manusia dan keahlian profesional mereka? Atau bisakah mesin melampaui hal ini dan mengembangkan kapasitas mentalnya yang inovatif dan kreatif?

Peningkatan produktivitas versus kurangnya kreativitas

Saat ini, sistem AI dapat memproses data dan informasi dalam jumlah besar dan, dengan menerapkan algoritma yang kompleks, mampu memilih dari keputusan-keputusan yang sudah lazim digunakan sebelumnya. Hal ini memungkinkan mereka untuk memberikan rekomendasi tindakan dan dengan demikian mendukung proses pengambilan keputusan. Oleh karena itu, sistem tersebut melakukan pekerjaan yang sebelumnya dianggap hanya dilakukan oleh manusia saja. Salah satu keuntungan yang tidak dapat disangkal adalah bahwa mereka sering kali bekerja lebih presisi dan dengan keandalan yang tidak berubah-ubah. Hal ini menghasilkan peningkatan produktivitas yang besar, namun juga membawa perubahan radikal terkait berbagai keputusan di dunia profesional. Meskipun mesin semakin mempunyai kapasitas intelektual, kapasitas untuk berpikir inovatif dan kreatif di luar pendekatan yang diketahui terhadap sebuah solusi tetaplah unik bagi manusia. Sebagaimana diakui oleh banyak ahli, AI masih dalam tahap awal pengembangannya. Dibandingkan dengan kehidupan manusia, AI masih dalam tahap awal hingga saat ini AI mampu membedakan konsep dasar (“ibu”, “ayah”) untuk pertama kalinya dengan kata kunci untuk pengenalan gambar atau pola. Mesin sekarang mampu memecahkan masalah yang lebih kompleks setelah diinstruksikan dengan tepat dan berdasarkan data pelatihan; manusia memandu sistem dan “mengajarkannya”.

Kinerja yang lebih baik di gudang

Di bidang logistik, sistem belajar mandiri sudah menjalankan tugas dalam layanan pelanggan. Bot, misalnya, mengelola proses logistik dengan menerapkan algoritme pengoptimalan dan juga memungkinkan pengenalan dini risiko dalam rantai pasokan berdasarkan evaluasi holistik terhadap berbagai faktor. Dan terdapat pembenaran untuk memperkirakan bahwa AI akan membawa proses intralogistik ke tingkat yang baru dan lebih fleksibel. Karena otomatisasi dan peluang digitalisasi yang luas, produktivitas di gudang akan meningkat secara signifikan. Teknologi AI juga mengoptimalkan kinerja pengambilan berkat perkiraan yang lebih andal dan penyesuaian tingkat stok. Sistem cerdas mempunyai efek positif pada kinerja pengambilan karena robot yang dikendalikan AI mempersingkat waktu pengambilan dan meningkatkan keandalan. Oleh karena itu, hal ini meningkatkan kinerja seluruh gudang ke tingkat yang baru. Pada saat yang sama, integrasi AI memerlukan banyak kekuatan pemrosesan serta pengembangan awal dan pemrograman, yang banyak perusahaan belum (belum) bersedia atau mampu membiayainya. Hal ini memerlukan investasi besar pada staf dan teknologi serta perubahan perspektif dalam penanganan proyek. Apakah hal ini akan membuahkan hasil dalam setiap kasus masih harus dilihat. Perusahaan kecil dan menengah khususnya sebaiknya mempekerjakan penyedia layanan eksternal yang dapat membantu mereka mendapatkan manfaat dari AI (mirip dengan penggunaan teknologi cloud) sambil mempertimbangkan kapasitas pribadi dan keuangan mereka.

Pendekatan holistik untuk sukses dengan AI

SSI SCHAEFER, sama seperti banyak perusahaan lainnya, menganggap AI sebagai bagian penting dari strategi perusahaannya dan merupakan faktor penentu bagi bisnis inti masa depan dan munculnya gelombang digitalisasi baru. Pendekatan holistik terutama diterapkan di sini. Hanya dengan memantau semua antarmuka dan teknologi, kita dapat memastikan bahwa sistem pembelajaran mandiri memiliki informasi yang cukup untuk pengambilan keputusan. Penyedia layanan lengkap seperti SSI SCHAEFER menawarkan opsi integrasi horizontal dan vertikal seluruh komponen dan bagian sistem sebagai dasar penerapan teknologi AI baru. Interaksi komponen perangkat keras dan perangkat lunak yang terkait berfungsi sebagai dasar yang memungkinkan mesin dalam aliran barang saling belajar – termasuk di berbagai tingkatan – dan memastikan kontrol cerdas (lokal) tanpa mengorbankan kualitas atau kinerja. Terlepas dari kemajuan teknologi ini, tingkat keberhasilan yang dicapai AI dalam memastikan pengendalian (lokal) selalu ditentukan oleh manfaat individu yang diperoleh pelanggan dari optimalisasi, fleksibilitas, dan dinamisme yang lebih besar dalam pengoperasian gudang.

Pelajari lebih lanjut tentang Kecerdasan Buatan di Whitepaper kami.