4 Januari 2018 – Machine learning atau pembelajaran mesin akan menjadi teknologi yang menentukan di tahun 2018 ini, yang akan mengubah cara kita hidup dan bekerja, lebih besar dibanding teknologi apa pun setelah internet.

Untuk memahami alasannya, kita perlu menyingkirkan referensi tentang bagaimana robot mencuri pekerjaan manusia. Inovasi dan penggunaan alat untuk menjadikan hidup lebih mudah merupakan kemajuan di dalam sejarah, yang sudah melewati revolusi pertanian dan industri. Kita sekarang berada di era revolusi data, dan seiring waktu berjalan, beberapa peranan memang akan berubah. Tapi kemajuan ini juga membawa lapangan pekerjaan baru, model bisnis baru, dan industri baru. Bukannya membuat kita terkucil, machine learning justru akan memudahkan manusia dan menjadikan kita lebih efektif.

 

Machine learning sudah ada di sekitar kita -termasuk perangkat lunak di telepon kita, di mobil dan rumah, serta di tempat kerja. Perangkat lunak ini membantu kita mengakses informasi dan menghasilkan keputusan yang lebih baik serta terinformasi, bahkan lebih cepat.

 

Menurut Gartner, teknologi AI akan terdapat di hampir semua produk perangkat lunak di tahun 2020 nanti, menjadikannya momen yang seru dan menentukan bagi penyedia perangkat lunak dan perjalanan yang krusial bagi perusahaan yang membeli perangkat lunak ini.

 

Media mungkin tertarik dengan berita tentang robot atau mobil tanpa awal, dan ini memang akan jadi sesuatu yang dikembangkan dalam beberapa tahun ke depan. Tapi machine learning mengubah dunia sekitar kita dalam cara yang sangat signifikan. Kemampuannua untuk mengurangi waktu dan meningkatkan keefektifan keputusan kita mungkin tidak semenarik berita tentang mobil tanpa awal, tapi itulah yang menjadikan machine learning sebagai teknologi penentu.

 

Perusahaan yang memanfaatkan kekuatan machine learning akan maju dengan pesat, karena mereka mampu mengambil keputusan yang lebih cepat dan efisien. Perusahaan tidak bisa lagi hanya duduk dan menunggu, atau mereka bisa tertinggal.

 

“Pengadopsian machine learning tumbuh bersama dengan komputasi cloud, untuk alasan yang bagus. Integrasi aplikasi, platform, dan infrastruktur cloud yang mulus itu penting untuk pertumbuhan dan keefektifan machine learning,” kata Chris Chelliah, Group Vice President and Chief Architect, Core Technology and Cloud, Oracle Asia Pacific. “Integrasi yang mulus ini akan membuka akses machine learning ke kolam data yang lebih luas, menyingkirkan silos, dan menggambar data dari seluruh perusahaan serta jaringannya.”

 

Menerapkan machine learning dengan diam-diam, sama saja seperti menanam tanaman di dalam gelap. Algoritma yang menjalankan machine learning membutuhkan data sebanyak mungkin, dari dari sumber sebanyak mungkin. Semakin banyak data yang diolah, semakin cerdas machine learning itu, sehingga keputusan yang diambil pun lebih baik lagi.

 

Teknologi cloud yang semakin matang menambah alasan mengapa 2018 menjadi tahun yang tepat untuk machine learning. Cloud adalah bagian penting dari semua strategi IT bisnis, mendorong transformasi digital dan kemampuan untuk mengeksploitasi nilai sebuah data.

 

Jika big data menjanjikan banyak hal di dalam transformasi digital, sementara cloud menyediakan fondasi untuk transformasi digital, maka machine learning merupakan alat pertama untuk membuat semua itu berskala.

 

Strategi sangat penting di sini. Kunci untuk mendapatkan manfaat machine learning adalah dengan menggunakan aplikasi yang memberikan nilai strategis jangka panjang, yang mentransformasi proses fungsional atau kritikal di dalam bisnis, bukannya memberikan faktor ‘wow’ yang hanya berlangsung sebentar saja.

 

Mengurangi waktu untuk menciptakan ramalan yang akurat dan terpercaya bisa memberikan dampak yang signifikan, bukan hanya pada perencanaan anggaran dan sumber daya perusahaan, tapi semua manfaat itu akan memberikan manfaatkan finansial bagi perusahaan apa pun.

 

Keindahan machine learning adalah kegunaan yang tanpa batas. Di mana ada nilai dalam menganalisa dan menarik pemahaman data dengan cepat, di situlah peran machine learning. Di mana ada nilai untuk mengidentifikasi tren atau anomali di banyak data, machine learning bisa memberikan efek transformatif, dari riset klinis hingga compliance dan keamanan.

 

Sekarang, machine learning mendorong revolusi di bagian pelayanan pelanggan atau customer service.

 

Di hampir semua industri yang berhadapan langsung dengan pelanggan, ada banyak pertanyaan atau tanggapan mengenai berbagai topik, dan banyak yang sebenarnya mudah diprediksi atau ditanggapi dengan menggunakan chatbot yang diperkuat oleh machine learning yang mengasah kemampuan mereka untuk merespon pelanggan secara akurat. Ini mengurangi waktu menunggu dan rasa frustasi pelanggan, dan menjadikan bisnis lebih efisien. Teknologi ini juga memberikan kesempatan bagian pelayanan pelanggan untuk menangani keluhan lain yang lebih unik dan memang membutuhkan campur tangan manusia.

 

Contoh terakhir ini mungkin yang paling nyata, di mana machine learning meniru cara manusia bekerja. Machine learning tidak akan menggantikan manusia, tapi bisa membantu manusia bekerja lebih baik.

 

Risiko dari machine learning adalah jika kita mengacuhkan teknologi ini. Tahun 2018 adalah tahun yang tepat bagi bisnis untuk mengeksplorasi dan membuka nilai machine learning.