Apa yang dilakukan pakar kecerdasan buatan? | AI dalam bisnis #64

Kecerdasan buatan mempengaruhi lebih banyak bidang kehidupan kita dan permintaan akan profesional di bidang ini terus meningkat. Pekerjaan di bidang AI tidak terbatas – jumlahnya banyak. Mulai dari algoritme rekomendasi di toko online, mobil otonom, hingga diagnosa medis cerdas, para spesialis AI punya banyak pekerjaan.

Baik di perusahaan besar maupun usaha kecil, terdapat peningkatan permintaan akan para ahli yang merancang dan menerapkan algoritma canggih dan analisis data untuk memungkinkan perusahaan beroperasi lebih efisien. Namun seperti apa pekerjaan spesialis pekerjaan AI, dan mengapa berinvestasi pada talenta seperti itu layak dilakukan?

Spesialis AI. Definisi dan tanggung jawab

Spesialis kecerdasan buatan adalah orang yang menggabungkan pengetahuan pemrograman dengan keterampilan analisis data, menerapkan teknologi pembelajaran mesin (ML) dan pembelajaran mendalam (DL) modern. Tanggung jawab mereka termasuk membuat algoritme untuk mengotomatisasi proses atau menganalisis kumpulan data besar.

Meskipun kecerdasan buatan adalah bidang teknis, tidak ada kekurangan orang dengan bakat yang kurang menuntut di kalangan profesional AI. Selain insinyur, beberapa di antaranya berspesialisasi dalam etika dan hukum AI, serta pengembang yang menggunakan alat AI untuk membuat konten pemasaran atau chatbots. Pekerjaan AI juga mencakup manajemen proyek, serta aktivitas pendidikan dan pelatihan yang memungkinkan orang lain menggunakan alat AI secara lebih efisien.

Namun, mari kita fokus pada profesi yang merupakan pusat spesialis AI terdekat.

Insinyur AI

Insinyur AI adalah orang yang merancang, membangun, dan menguji sistem berdasarkan kecerdasan buatan, seperti chatbot, asisten suara, atau permainan komputer.

Fokusnya adalah pada pengembangan alat, sistem, dan proses yang memungkinkan AI diterapkan pada permasalahan di dunia nyata. Gaji rata-rata di AS adalah sekitar $113.000 per tahun (Menurut Glassdoor, 2022).

Contoh tanggung jawab insinyur AI meliputi:

• pembuatan dan pengelolaan infrastruktur pengembangan dan produksi AI – misalnya, sistem manajemen data yang bertujuan untuk meningkatkan algoritme kecerdasan buatan yang digunakan dalam aplikasi pengenalan suara,
• melakukan analisis statistik dan menafsirkan hasilnya untuk meningkatkan proses pengambilan keputusan organisasi – misalnya, mengidentifikasi pola penggunaan aplikasi seluler untuk meningkatkan algoritme rekomendasi,
• mengotomatiskan infrastruktur AI untuk tim ilmu data – misalnya, membuat skrip dan alat yang mengotomatiskan proses penerapan model AI, sehingga memungkinkan inovasi yang lebih cepat dalam produksi.

Sumber: DALL-E 3, petunjuk: Marta M. Kania

(https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Insinyur pembelajaran mesin

Apa saja pekerjaan AI bagi para insinyur pembelajaran mesin (ML)? ML terlibat dalam perancangan sistem AI yang bertanggung jawab atas pembelajaran mesin serta memelihara dan meningkatkannya. Dengan kata lain, mereka membuat dan mengoptimalkan algoritma yang belajar dari data dan secara otomatis meningkatkan kinerjanya. Di antara tanggung jawab mereka adalah:

• Penerapan algoritme pembelajaran mesin – misalnya, pengembangan dan penerapan algoritme pembelajaran mesin tingkat lanjut untuk sistem rekomendasi produk e-niaga,
• Melakukan eksperimen dan pengujian dengan sistem AI – misalnya, mengatur pengujian A/B untuk berbagai model prediktif guna menilai model mana yang paling baik dalam memprediksi perilaku pelanggan,
• Desain dan pengembangan sistem pembelajaran mesin – misalnya, menciptakan sistem pembelajaran mesin baru yang secara otomatis menyesuaikan strategi pemasaran secara real-time berdasarkan analisis data pasar.

Berkat kerja mereka, kita dapat menikmati, misalnya, asisten suara yang semakin berfungsi dengan baik seperti Siri dan Alexa. Gaji mereka rata-rata sekitar $123.000 per tahun.

Insinyur Data

Insinyur data membangun infrastruktur yang diperlukan untuk mengumpulkan dan memproses sejumlah besar informasi serta mengawasi aliran dan analisisnya untuk mengekstrak informasi dan pengetahuan berharga darinya. Dengan bidang kerja AI ini, toko online dapat mengoptimalkan inventaris mereka berdasarkan perkiraan penjualan yang dihasilkan oleh sistem pemasaran berbasis data.

Insinyur data, atau insinyur data, membangun sistem yang mengumpulkan, mengelola, dan mengubah data mentah menjadi informasi berguna bagi analis bisnis dan profesional lain yang terlibat dalam menafsirkan data untuk tujuan bisnis.

Gaji tahunan rata-rata di sini adalah $104,000.

Insinyur robotika

Insinyur robotika berupaya membuat dan memprogram robot yang dapat melakukan berbagai tugas di lingkungan fisik.

Pekerjaan AI mereka digunakan di banyak industri. Salah satu contoh yang paling terkenal adalah robot yang digunakan untuk merakit mobil di jalur produksi raksasa otomotif seperti Tesla dan General Motors. Oleh karena itu, efisiensi insinyur robotika diterjemahkan ke dalam kualitas dan keselamatan kendaraan bagi pengemudi dan penumpang mobil. Gaji tahunan biasanya sekitar $99.000.

Sumber: DALL-E 3, petunjuk: Marta M. Kania

(https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Ilmuwan data

Apakah mungkin untuk sekaligus menjadi programmer hebat, ahli statistik berpengalaman, dan memiliki pemahaman mendalam tentang industri tempat perusahaan beroperasi? Selain itu, dapatkah orang yang bekerja di bidang AI ini menunjukkan keterampilan komunikasi yang sangat baik, menyajikan analisis dan perkiraannya dengan infografis dan grafik yang menarik?

Inilah tuntutan banyak perusahaan terhadap data scientist.

Dengan data, pakar data dapat membantu perusahaan keuangan mengungkap pola tersembunyi penipuan kredit atau menginvestasikan modal di mana data historis menunjukkan kemungkinan pengembalian investasi tertinggi. Pakar seperti itu memiliki gaji rata-rata $113,000 per tahun.

Spesialis Etika AI

Spesialis etika AI menangani masalah moralitas dan regulasi terkait kecerdasan buatan. Bidang minat utama seseorang yang melakukan pekerjaan tersebut di AI adalah:

• Mempelajari dan mengevaluasi dampak kecerdasan buatan terhadap manusia, masyarakat, lingkungan,
• Mengembangkan prinsip dan standar etika untuk bidangnya,
• Pembuatan kebijakan dan peraturan AI perusahaan untuk penggunaan alat yang disediakan oleh perusahaan kepada pengguna akhir,
• Memastikan legalitas keputusan yang dikembangkan oleh organisasi.

Dukungan dari spesialis tersebut sangat berharga ketika mengintegrasikan teknologi baru, sehingga memungkinkan organisasi untuk menghindari risiko PR dan seringkali masalah hukum yang dapat timbul ketika solusi berbasis AI diterapkan secara tidak tepat. Rata-rata, seorang ahli menghasilkan sekitar $100.000 per tahun.

Insinyur petunjuk

Insinyur yang cepat adalah orang yang membuat dan menyesuaikan teks atau pertanyaan yang digunakan untuk berkomunikasi dengan sistem berbasis kecerdasan buatan atau untuk merangsang kreativitas mereka.

Posisi yang relatif baru ini melibatkan perkembangan terkini dalam AI generatif, seperti model bahasa (misalnya GPT-4). Insinyur yang cepat bertanggung jawab untuk “berbicara” dengan model-model ini untuk menghasilkan respons yang diinginkan, bermakna, dan etis.

Bagaimana spesialis pekerjaan AI dapat berkontribusi pada pertumbuhan bisnis Anda?

Membuat solusi Anda sendiri atau menerapkan solusi siap pakai berdasarkan kecerdasan buatan dapat dengan cepat mengubah perusahaan Anda menjadi organisasi yang sangat modern. Bekerja di AI adalah bidang yang sulit, sehingga gaji spesialis kecerdasan buatan sangat besar.

Namun, berkat mereka Anda bisa:

• mengotomatiskan proses bisnis, inovatif dan kreatif, menghemat waktu dan uang, dan meningkatkan efisiensi operasi,
• mengumpulkan, mengatur, dan menganalisis data untuk lebih memahami pelanggan mereka, serta detail proses produksi atau logistik mereka,
• menyimpulkan data , dan dengan demikian membuat keputusan bisnis yang lebih akurat, menghemat uang.

Berikut beberapa contohnya:

1. Memprediksi permintaan dan mengoptimalkan rantai pasokan – memungkinkan manajemen inventaris lebih efisien dan mengurangi biaya,
2. Otomatisasi pemasaran dan penjualan, seperti penargetan iklan – meningkatkan efektivitas kampanye dan meningkatkan ROI,
3. Analisis kebutuhan dan kepuasan pelanggan – membantu menyesuaikan penawaran dengan ekspektasi pasar,
4. Deteksi penipuan dan analisis risiko – melindungi terhadap kerugian finansial dan penipuan,
5. Otomatisasi layanan pelanggan (chatbots) – meningkatkan layanan pelanggan dengan biaya lebih rendah,
6. Personalisasi konten dan rekomendasi – meningkatkan keterlibatan dan penjualan melalui penawaran yang dipersonalisasi,
7. Membuat perpustakaan unik berisi petunjuk untuk menghasilkan konten PR dengan cepat untuk organisasi – menjadikan komunikasi eksternal lebih mudah dan cepat.

Sebaiknya pertimbangkan di mana perusahaan Anda dapat menerapkan pekerjaan AI untuk mengoptimalkan proses atau layanannya bagi pelanggan.

Mempekerjakan atau melakukan outsourcing – bagaimana cara mengelola talenta AI dengan lebih efektif?

Analisis kinerja biaya menunjukkan bahwa bagi banyak perusahaan kecil, bekerja dengan pekerja lepas atau perusahaan luar mungkin lebih menguntungkan daripada mempekerjakan dan membuat departemen TI internal penuh waktu untuk mendukung sistem berbasis AI.

Kolaborasi dengan spesialis independen tampaknya sangat menarik pada tahap awal pengerjaan AI. Hal ini karena mereka menghindari investasi awal yang besar di bidang teknologi dan sumber daya manusia. Pada saat yang sama, mereka memberikan akses ke spesialis tingkat tinggi dan solusi siap pakai yang dapat dengan mudah berkembang seiring pertumbuhan perusahaan.

Namun, ada baiknya mempertimbangkan strategi jangka panjang. Jika sebuah perusahaan memperluas penggunaan kecerdasan buatan di banyak bidang bisnis, pada titik tertentu mungkin akan lebih hemat biaya untuk membangun tim internal yang memiliki kendali penuh atas proses bisnis utama.

Pekerjaan AI – ringkasan

Kecerdasan buatan membuka peluang karir baru yang menjanjikan bagi para profesional yang keterampilannya menggabungkan pengetahuan teknis tingkat lanjut dengan pemahaman tentang kebutuhan bisnis dan pelanggan.

Permintaan akan talenta tersebut akan meningkat seiring dengan semakin meluasnya penerapan AI di berbagai industri. Kombinasi unik antara keterampilan teknik dan bisnis menjadikan bekerja di AI salah satu hal paling menarik di bidang teknologi baru.

Jika Anda tertarik bekerja di bidang AI, sekarang adalah waktu yang tepat untuk mulai mempelajari dan membangun portofolio proyek Anda.

Jika Anda menyukai konten kami, bergabunglah dengan komunitas lebah kami yang sibuk di Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Penulis: Robert Whitney

Pakar JavaScript dan instruktur yang melatih departemen TI. Tujuan utamanya adalah meningkatkan produktivitas tim dengan mengajari orang lain cara bekerja sama secara efektif saat membuat kode.

Lihat semua postingan

AI dalam bisnis:

1. Ancaman dan peluang AI dalam bisnis (bagian 1)
2. Ancaman dan peluang AI dalam bisnis (bagian 2)
3. Aplikasi AI dalam bisnis - ikhtisar
4. Chatbot teks yang dibantu AI
5. Bisnis NLP hari ini dan besok
6. Peran AI dalam pengambilan keputusan bisnis
7. Menjadwalkan posting media sosial. Bagaimana AI dapat membantu?
8. Postingan media sosial otomatis
9. Layanan dan produk baru yang beroperasi dengan AI
10. Apa kelemahan ide bisnis saya? Sesi brainstorming dengan ChatGPT
11. Menggunakan ChatGPT dalam bisnis
12. Aktor sintetik. 3 generator video AI teratas
13. 3 alat desain grafis AI yang berguna. AI generatif dalam bisnis
14. 3 penulis AI hebat yang harus Anda coba hari ini
15. Menjelajahi kekuatan AI dalam penciptaan musik
16. Menavigasi peluang bisnis baru dengan ChatGPT-4
17. Alat AI untuk manajer
18. 6 plugin ChatGTP mengagumkan yang akan membuat hidup Anda lebih mudah
19. 3 grafik AI. Menghasilkan kecerdasan dalam bisnis
20. Bagaimana masa depan AI menurut McKinsey Global Institute?
21. Kecerdasan buatan dalam bisnis - Pendahuluan
22. Apa itu NLP, atau pemrosesan bahasa alami dalam bisnis
23. Pemrosesan dokumen otomatis
24. Google Terjemahan vs DeepL. 5 aplikasi terjemahan mesin untuk bisnis
25. Pengoperasian dan aplikasi bisnis voicebots
26. Teknologi asisten virtual, atau bagaimana cara berbicara dengan AI?
27. Apa itu Intelijen Bisnis?
28. Akankah kecerdasan buatan menggantikan analis bisnis?
29. Bagaimana kecerdasan buatan dapat membantu mengatasi BPM?
30. AI dan media sosial – apa pendapat mereka tentang kita?
31. Kecerdasan buatan dalam manajemen konten
32. AI kreatif hari ini dan masa depan
33. AI multimodal dan penerapannya dalam bisnis
34. Interaksi baru. Bagaimana AI mengubah cara kita mengoperasikan perangkat?
35. RPA dan API di perusahaan digital
36. Pasar kerja masa depan dan profesi yang akan datang
37. AI di EdTech. 3 contoh perusahaan yang memanfaatkan potensi kecerdasan buatan
38. Kecerdasan buatan dan lingkungan. 3 solusi AI untuk membantu Anda membangun bisnis yang berkelanjutan
39. Detektor konten AI. Apakah itu layak?
40. ObrolanGPT vs Bard vs Bing. Chatbot AI manakah yang memimpin persaingan?
41. Apakah chatbot AI merupakan pesaing pencarian Google?
42. Perintah ChatGPT yang Efektif untuk SDM dan Rekrutmen
43. Rekayasa yang cepat. Apa yang dilakukan seorang insinyur yang cepat?
44. Pembuat AI Mockup. 4 alat teratas
45. AI dan apa lagi? Tren teknologi teratas untuk bisnis pada tahun 2024
46. AI dan etika bisnis. Mengapa Anda harus berinvestasi pada solusi etis
47. Meta AI. Apa yang perlu Anda ketahui tentang fitur-fitur yang didukung AI di Facebook dan Instagram?
48. Regulasi AI. Apa yang perlu Anda ketahui sebagai seorang wirausaha?
49. 5 penggunaan baru AI dalam bisnis
50. Produk dan proyek AI - apa bedanya dengan yang lain?
51. Otomatisasi proses yang dibantu AI. Mulai dari mana?
52. Bagaimana Anda mencocokkan solusi AI dengan masalah bisnis?
53. AI sebagai ahli di tim Anda
54. Tim AI vs. pembagian peran
55. Bagaimana cara memilih bidang karir di AI?
56. Apakah selalu ada gunanya menambahkan kecerdasan buatan ke dalam proses pengembangan produk?
57. AI dalam SDM: Bagaimana otomatisasi perekrutan memengaruhi pengembangan SDM dan tim
58. 6 alat AI paling menarik di tahun 2023
59. 6 kecelakaan bisnis terbesar yang disebabkan oleh AI
60. Apa analisis kematangan AI perusahaan?
61. AI untuk personalisasi B2B
62. Kasus penggunaan ChatGPT. 18 contoh cara meningkatkan bisnis Anda dengan ChatGPT pada tahun 2024
63. Pembelajaran mikro. Cara cepat untuk mendapatkan keterampilan baru
64. Implementasi AI paling menarik di perusahaan pada tahun 2024
65. Apa yang dilakukan pakar kecerdasan buatan?