Dalam beberapa tahun terakhir, kuantitas data teks digital tumbuh secara eksponensial dan terus tumbuh sebesar 55-65% setiap tahun (IDC). Dari postingan media sosial hingga transaksi pelanggan, komunitas online, survei, ulasan, obrolan, email, dan lainnya, bisnis lintas industri menghadapi tantangan untuk memantau berbagai sumber dan mengekstraksi data yang paling relevan.
Kecerdasan buatan (terbuka di tab baru) (AI) dan pembelajaran mesin (ML) membantu bisnis memilah data yang tidak terstruktur dengan lebih akurat. Namun, penerapan AI dan ML tradisional memerlukan tenaga tambahan dan keahlian materi pelajaran serta dapat memakan waktu dan biaya. Dengan munculnya teknologi baru dan pertumbuhan data, bisnis yang dapat mengekstraksi informasi dan membuat wawasan yang dapat ditindaklanjuti dengan cepat dan dalam skala besar akan memiliki pengaruh paling besar dalam lanskap persaingan.
Tentang Penulis
Anshul Pandey adalah salah satu pendiri dan CTO Accern Corporation (terbuka di tab baru)
AI dan otomatisasi tradisional
Persyaratan Kecerdasan buatan dan Otomatisasi sering digunakan secara bergantian. Mereka memungkinkan bisnis dan tim untuk beroperasi lebih efisien dan efektif. Namun, keduanya sangat kompleks pada dua level yang berbeda. Otomasi adalah penerapan teknologi, program, robotika, atau proses untuk menghasilkan barang atau jasa dan mencapai hasil dengan bantuan manusia yang minimal. Di sisi lain, AI adalah proses sains dan rekayasa yang memungkinkan mesin belajar dari pengalaman, menyesuaikan diri dengan input baru dan data real-time, serta melakukan tugas pada level manusia atau lebih tinggi.
Implementasi tradisional AI membutuhkan keterampilan teknis dan pemrograman yang berat. Jawa, Piton (terbuka di tab baru), Lisp, Prolog, dan C++ adalah bahasa pemrograman AI utama yang digunakan AI untuk memenuhi berbagai kebutuhan dan untuk mengembangkan serta merancang berbagai aplikasi untuk proses bisnis. Untuk pengguna akhir bisnis biasa, penerapan AI tidak mungkin dilakukan dengan keahlian dan pengetahuan teknis yang diperlukan untuk membangun proses AI. Pergerakan tanpa kode memungkinkan untuk melihat pergerakan yang lebih luas menuju implementasi AI sekarang.
Apa itu AI tanpa kode?
Munculnya gerakan tanpa kode telah memungkinkan bisnis di semua industri untuk mengevaluasi kembali proses dan kebutuhan teknis mereka. Organisasi dapat dengan mudah menerapkan strategi pengembangan yang gesit menggunakan alat tanpa kode, sekaligus mencapai hasil yang serupa dan terkadang bahkan lebih baik serta meningkatkan produktivitas. Tidak ada alat kode yang paling dikenal untuk pengembangan web dan aplikasi tetapi juga dapat mengembangkan dan membuat model AI dan ML. Tanpa kode memungkinkan pengguna mengubah proses bisnis dengan mengembangkan solusi baru dengan cepat untuk memenuhi kebutuhan pelanggan dan telah menarik banyak perusahaan jasa keuangan untuk mengadopsi AI tanpa kode ke dalam alur kerja mereka.
AI digunakan dalam industri jasa keuangan untuk merampingkan dan mengoptimalkan proses mulai dari memantau risiko kredit, membangun algoritme perdagangan kuantitatif, mengelola risiko keuangan, memberikan pengalaman klien yang lebih baik, dan banyak lagi. Sebelum munculnya AI tanpa kode, manajer risiko, penjamin emisi, pemberi pinjaman, manajer aset, dan analis bisnis mengandalkan ilmuwan data dan tim TI mereka untuk membuat model proses otomatis bagi mereka. Namun, membuat dan menerapkan satu solusi otomatis dapat memakan waktu berbulan-bulan atau bahkan bertahun-tahun, karena proses penulisan kode, pembersihan data, pengkategorian, dan penataan data yang memakan waktu.
AI tanpa kode memberi tim layanan keuangan solusi yang lebih efisien untuk proses penelitian, ekstraksi, dan analisis data manual yang memakan waktu. Alat bertenaga AI sekarang dapat berjalan pada backend yang dikembangkan sebelumnya dan antarmuka pengguna front-end yang fleksibel, yang berarti bahwa perusahaan keuangan dapat menjadi lebih gesit, membuat keputusan lebih cepat dan lebih baik, serta menghemat waktu dan uang, sambil menerapkan solusi AI yang sesuai dengan bisnis mereka kebutuhan.
Dengan kata lain, tanpa kode mendemokratisasi AI sehingga analis dan pemimpin bisnis, penjamin emisi, serta manajer produk dan risiko, dapat membuat model mereka sendiri, dengan cepat dan efisien, melewati kemacetan TI. Ilmuwan data kemudian bebas mengerjakan proyek yang sangat canggih, dan pengguna bisnis bisa jauh lebih efisien. AI tanpa kode menghilangkan keterampilan teknis dan pengkodean yang kompleks dari metode tradisional, memungkinkan siapa saja untuk membuat model AI.
Tiga hal yang perlu dipertimbangkan dengan AI tanpa kode
Sementara pengguna bisnis sekarang akrab dengan konsep AI dan pembelajaran mesin, mereka bukanlah ahli teknologi yang dapat menulis kode untuk membuat kasus penggunaan baru untuk AI. Agar layanan keuangan dapat memperoleh manfaat yang dapat diberikan AI pada efisiensi dan ROI, mereka perlu memberdayakan pengguna bisnis untuk memimpin. Proses kerja kecerdasan buatan tanpa kode memungkinkan pengguna untuk fokus pada memaksimalkan hasil, daripada menjalankan proses manual.
Melalui perintah sederhana dan antarmuka pengguna yang mudah dipahami, pengguna bisnis dapat dengan cepat memperoleh manfaat kecerdasan buatan dan otomatisasi tanpa penundaan waktu, batasan tenaga kerja, dan kurva pembelajaran yang besar. AI tanpa kode mengubah permainan industri jasa keuangan dengan meningkatkan efisiensi dan ROI serta membebaskan waktu tim teknologi. Perusahaan yang cepat mengadopsi metode baru ini akan mendapatkan keunggulan kompetitif.
Tidak semua perusahaan cocok untuk teknologi baru ini. Organisasi yang tertarik dengan solusi tanpa kode harus menentukan apakah perusahaan mereka cocok. Mereka yang sudah memiliki banyak proses manual, tim ilmuwan data yang terstruktur, dan ingin menskalakan dengan cepat mungkin tidak ingin menghabiskan waktu dalam restrukturisasi untuk menerapkan AI tanpa kode. Selain itu, perusahaan dengan tim besar ahli teknis tingkat lanjut yang terbiasa dengan pengkodean aktual dan berharap untuk melakukan konfigurasi ulang, dan mengubah kode mungkin merasa bahwa bermigrasi ke platform tanpa kode tidak cocok untuk organisasi mereka.
Karena AI semakin berdampak pada dunia dan bisnis kita, penting untuk menjadikannya sebagai bisnis dan ramah pengguna seperti teknologi yang mengganggu dan inovatif lainnya saat ini. Seperti email (terbuka di tab baru)Excel (terbuka di tab baru) spreadsheet, dan internet berkecepatan tinggi, AI siap mengubah cara dunia berbisnis. Dengan AI tanpa kode, pengguna akhir bisnis dapat membuat solusi baru tanpa harus membuat kode, meningkatkan efisiensi bisnis, produktivitas, ROI, dan retensi pelanggan.