CALIFORNIA, NEGARA BAGIAN LAIN MENGAKHIRI PENENTANGAN TERHADAP T-MOBILE, MERGER SPRINT
Teknologi

AI TIDAK BISA HANYA MENJADI EKSPERIMEN SAINS, IA HARUS MEMBERIKAN DAMPAK BISNIS: PV KANNAN, CEO, [24] 7.AI

AI TIDAK BISA HANYA MENJADI EKSPERIMEN SAINS, IA HARUS MEMBERIKAN DAMPAK BISNIS: PV KANNAN, CEO, [24] 7.AI

 

CALIFORNIA, NEGARA BAGIAN LAIN MENGAKHIRI PENENTANGAN TERHADAP T-MOBILE, MERGER SPRINT
CALIFORNIA, NEGARA BAGIAN LAIN MENGAKHIRI PENENTANGAN TERHADAP T-MOBILE, MERGER SPRINT

Kecerdasan buatan adalah kata kunci yang dilemparkan seperti permen. Kami melihatnya digunakan hampir sebagai alat pemasaran dalam banyak kasus, tanpa menyadari bahwa apa yang dianggap sebagai AI sebenarnya hanyalah respons yang telah diprogram sebelumnya terhadap input tertentu, yang dicukur dari pembelajaran kontekstual atau intelijen.

Salah satu area yang sering dilihat adalah dengan chatbots. Jika Anda telah berinteraksi dengan chatbot terkait bantuan pelanggan, Anda tahu bahwa percakapannya mengikuti pola tertentu. Jika Anda menanyakan pertanyaan hanya dengan cara tertentu atau dengan serangkaian kalimat tertentu, respons yang sudah diprogram akan muncul saat diminta. Jika Anda menyimpang dari naskah dan mencoba berkomunikasi dalam bahasa alami, lapisan AI berantakan, dan Anda akan merobek rambut Anda dengan frustrasi sampai agen manusia mengambil alih.

PV Kannan, co-founder, dan CEO dari [24] 7.ai mengenali masalah ini sejak awal dan mendirikan perusahaannya pada tahun 2000 untuk memastikan layanan pelanggan yang lebih baik bagi konsumen menggunakan campuran layanan agen pusat kontak dan analisis prediksi data besar. [24] 7.A membanggakan lebih dari 100 paten yang terkait dengan kecerdasan buatan, identifikasi pengguna, bahasa alami, prediksi niat, dan teknologi terkait.

AI tidak bisa hanya menjadi eksperimen sains, ia harus memberikan dampak bisnis: PV Kannan, CEO, [24] 7.ai
PV Kannan, salah satu pendiri [24] 7.ai

Kannan baru-baru ini menulis sebuah buku, The Age of Intent: Menggunakan Kecerdasan Buatan untuk Memberikan Pengalaman Pelanggan yang Unggul . Gagasan di balik buku ini adalah untuk mengeksplorasi pentingnya AI ketika datang untuk memberikan dampak bisnis. Menurut Kannan, AI tidak bisa hanya menjadi eksperimen sains, itu harus memberikan dampak bisnis, dan cara terbaik untuk melakukannya adalah dengan menerapkan AI pada layanan dan dukungan pelanggan. Kannan merasa bahwa banyak bisnis yang mengimplementasikan AI gagal memanfaatkan potensinya untuk memahami maksud pelanggan untuk memberikan solusi optimal. Motivator utama untuk buku ini adalah membantu para pelaku bisnis untuk memahami bagaimana menerapkan AI untuk memberikan pengalaman pelanggan yang unggul.
Niat pelanggan, yaitu, apa yang pelanggan harapkan untuk dicapai dari percakapan obrolan tertentu, adalah area yang [24] 7.ai fokuskan. Dalam ‘AI Percakapan untuk Layanan Pelanggannya, Q2 2019’ , Forrester memilih [24] 7.ai sebagai pemimpin di antara 14 peserta lainnya ketika datang untuk mengimplementasikan AI percakapan. Kami berbicara dengan Kannan tentang filosofi di balik niat pelanggan, chatbots cerdas, penjelasan AI, regulasi AI dan banyak lagi. Kutipan yang diedit dari interaksi ikuti.

Tech2: Chatbots dan asisten perlahan menjadi semakin umum, tetapi apakah Anda melihat tren di dalamnya menjadi lebih cerdas? Dalam kebanyakan kasus, Anda harus mengikuti skrip tertentu ketika Anda berinteraksi dengan chatbots, jika Anda mengatakan sesuatu di luar itu, chatbots menjadi bingung? Pikiran Anda?

PV Kannan:Perusahaan telah bereksperimen dengan chatbot dan agen virtual untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dan mencapai penghematan biaya. Namun, banyak perusahaan telah mengalami keterbatasan serius dari teknologi generasi pertama. Chatbot lama itu tidak cerdas, dan tidak bisa memahami niat konsumen, dan tidak bisa melakukan percakapan alami dengan konteks. Namun, menggunakan teknologi seperti AI dan pemrosesan bahasa alami, generasi teknologi baru dapat berinteraksi dengan konsumen secara alami – dengan cara yang sama dengan agen manusia terbaik perusahaan. Selain itu, manusia dan bot sekarang dapat bekerja bersama. Agen dapat mengambil alih percakapan bot kapan saja, dan mengembalikan percakapan itu ke bot untuk menyelesaikan interaksi. Melalui API terbuka, bot cerdas ini dapat berintegrasi dengan asisten suara seperti Google Home atau Amazon Alexa,Obrolan Bisnis Apple, Facebook Messenger, Obrolan Bisnis Google atau WhatsApp.

Tech2: Apa tren yang telah Anda lihat di bidang AI selama bertahun-tahun sejak Anda membentuk perusahaan Anda?

Kannan: Dalam beberapa tahun terakhir, AI menjadi lebih demokratis. Ada banyak upaya untuk membuatnya lebih

mudah diakses oleh orang yang bukan ilmuwan data. Kami melihat lebih banyak alat pengembangan, dan alat pemodelan yang membuka teknologi, dan kami melihat teknologi AI menjadi jauh lebih baik. Contohnya termasuk pengenalan ucapan, pemrosesan bahasa alami dan klasifikasi maksud, yang benar-benar meningkat selama dekade terakhir. Untuk beberapa domain, AI mendekati kinerja mirip manusia. Misalnya, dengan pengenalan ucapan, menjadi semakin sulit untuk mengatakan apakah Anda berbicara dengan mesin atau manusia.

Tech2: Kami terus mendengar bagaimana algoritma AI seperti kotak hitam. Ada banyak pembicaraan seputar AI yang Dapat Dijelaskan dan bagaimana algoritma harus terbuka untuk diteliti. Tidakkah Anda berpikir itu akan mengurangi insentif untuk berinovasi dengan AI jika algoritme yang mendasarinya harus diperiksa?

Kannan: Inti dari AI yang Dapat Dijelaskan adalah untuk memastikan bahwa perusahaan dapat menjelaskan bagaimana keputusan dibuat. Sebagian besar algoritma terkenal di seluruh industri, sehingga tidak banyak tentang algoritma seperti tentang kumpulan data. Dalam kebanyakan kasus, kumpulan data yang merupakan hak milik. Karena itu, saya tidak berpikir bahwa pemeriksaan algoritma mengurangi insentif untuk berinovasi. Jika ada, itu berarti Anda harus lebih berhati-hati untuk memastikan bahwa data yang Anda gunakan mewakili populasi untuk memastikan tidak ada bias.

Tech2: Ada banyak pembicaraan seputar regulasi AI. Di dunia di mana kita memiliki Cina beroperasi dalam silo sejauh menyangkut internet secara umum, seberapa besar kemungkinan menurut Anda akan ada konsensus global tentang AI?

Kannan: Pertama, ada perbedaan besar antara AI dan Internet. AI adalah teknologi, dan karena algoritma sangat umum, semuanya tergantung pada data. Dunia sedang berkumpul tentang bagaimana orang akan mengendalikan data mereka, dan di dunia Barat, ada sebagian besar konsensus mengenai hal ini. Anda melihat pemerintah mengatur data yang digunakan untuk alasan privasi. Namun, konsensus itu mungkin tidak pernah meluas ke setiap negara. Di Cina, misalnya, ini masalah yang berbeda karena pemerintah mengontrol data mana yang digunakan.

Tech2: Bias AI adalah nyata. Sebagian besar penelitian mutakhir yang terjadi dalam pelatihan model AI terjadi di

luar negeri, di mana basis data tidak benar-benar menyajikan semua titik data bervariasi yang bisa diharapkan. India tidak ada dalam daftar 10 negara teratas dalam hal aplikasi paten AI – yang berarti model AI yang dilatih tentang data di India terbatas. Apa solusi untuk perbedaan ini?

Kannan: Karena algoritmanya diterbitkan, jika seseorang ingin menerapkannya pada kumpulan data India, mereka bisa. Semuanya bermuara pada kasus bisnis untuk melakukannya. Jika perusahaan melihat peluang untuk menghasilkan uang dengan menerapkan ini ke pasar India, itulah yang akan mendorong solusinya.

Tech2: Apa pandangan Anda tentang keseluruhan debat ‘AI vs Future of work’? Di India, sudah diketahui bahwa banyak pekerjaan manual dilakukan oleh cukup banyak orang – misalnya, 10-an orang berjaga di pintu tol, ke operator entri data, dan sebagainya. Bagaimana India siap menghadapi kehilangan pekerjaan yang akhirnya akan diambil alih AI?

Kannan: Alasan mengapa AI tidak diluncurkan sebanyak di India seperti di pasar lain adalah karena biaya tenaga

kerja yang murah. Seringkali lebih murah untuk melakukan sesuatu dengan manusia daripada dengan teknologi. Namun, seiring waktu, intinya adalah untuk mengotomatiskan pekerjaan yang kurang terampil, lebih rutin sehingga populasi pekerja dapat condong ke pekerjaan yang lebih terampil. Ini mungkin memakan waktu lebih lama di India karena biaya tenaga kerja, tetapi pada akhirnya, akan ada pekerjaan dengan keterampilan lebih tinggi, upah lebih tinggi, dan AI akan mendorong banyak hal itu. Meskipun ada perubahan ini, akan selalu ada peran bagi manusia, khususnya dalam menyediakan layanan pelanggan yang hebat.

Sumber:

https://apkmod.co.id/seva-mobil-bekas/