Panduan tentang menggunakan analitik bertenaga AI untuk memaksimalkan pertumbuhan perusahaan rintisan

Mempertimbangkan operasi yang efisien, anggaran yang terbatas, dan tekanan pertumbuhan yang sering dihadapi perusahaan rintisan, kecerdasan buatan (AI) dapat memberdayakan organisasi ini dengan kemampuan dan efisiensi yang seringkali terbatas pada perusahaan yang lebih besar dengan modal yang lebih besar.

Ini adalah berita bagus—demokratisasi analitik AI ini membantu para pemimpin perusahaan rintisan untuk menyamakan kedudukan dengan pesaing mereka yang lebih mapan, dan memungkinkan pengambilan keputusan strategis dan membuat wawasan lanjutan tersedia bahkan bagi pengguna non-teknis.

Di bawah ini, tim di Amazon Web Services (AWS) telah mengumpulkan berbagai cara untuk mempelajari cara menggunakan analitik bertenaga AI untuk mengoptimalkan proses dan produk perusahaan rintisan Anda. Kita akan mengeksplorasi contoh berdasarkan industri, dan apa yang harus Anda pertimbangkan ketika memutuskan pendekatan analitik Anda yang paling sesuai.

Analitik data AI adalah bentuk canggih dari kecerdasan bisnis yang menggunakan logika dan penalaran—mirip dengan pemikiran manusia—untuk menganalisis data dalam skala besar dan pada tingkat kompleksitas yang sering tidak dapat didukung oleh alat tradisional.

Solusi yang didukung AI ini bergantung pada teknologi seperti machine learning, jaringan neural, dan pemrosesan bahasa alami untuk mengotomatiskan proses yang sebelumnya membutuhkan intervensi manusia yang signifikan.

Misalnya, Anda dapat menggunakan pengenalan gambar dengan jaringan neural untuk menganalisis pemindaian MRI dalam perawatan kesehatan, menghemat waktu dokter dan meningkatkan akurasi diagnostik. Saat memanfaatkan AWS, Anda dapat memanfaatkan layanan seperti Amazon SageMaker, platform yang membantu membangun, melatih, dan melakukan deployment model machine learning dalam skala besar. SageMaker menyederhanakan seluruh alur kerja machine learning, mulai dari pelabelan data hingga deployment model.

Analitik AI dapat dengan cepat menghasilkan wawasan mendalam untuk meningkatkan pengambilan keputusan perusahaan rintisan Anda. Dengan mengintegrasikan dengan layanan AWS lainnya, seperti Amazon Lex untuk antarmuka percakapan atau Amazon Forecast untuk prakiraan deret waktu, Anda dapat membuka peluang pertumbuhan baru sambil mengurangi biaya dan mempercepat inovasi.

Kemampuan analitik dari setiap solusi analitik bertenaga AI pertama dan utamanya ditentukan oleh model AI yang mendasarinya.

Model yang digunakan untuk membuat solusi analitik AI biasanya termasuk dalam salah satu dari empat kategori berikut:

1.  Machine learning

Sementara algoritma machine learning (ML) dapat diawasi atau tidak diawasi dalam desainnya, analitik machine learning tanpa pengawasan sering kali menawarkan dampak paling signifikan mengenai penghematan waktu, efisiensi, dan nilai keseluruhan.

Machine learning tanpa pengawasan umum digunakan untuk mengidentifikasi pola tersembunyi dalam set data yang dianalisis. (Ini dapat mencakup pola baru yang belum dikenali atau bahkan belum diberi nama oleh perusahaan rintisan Anda.)

Bagaimana AWS dapat membantu perusahaan rintisan menerapkan:

●  Ambil perusahaan rintisan keamanan siber, sebagai contoh. Perusahaan ini dapat menggunakan Amazon SageMaker untuk menganalisis data lalu lintas jaringan hampir dalam waktu nyata, mengidentifikasi anomali yang mungkin mengindikasikan pelanggaran keamanan. Pendekatan proaktif ini menghemat waktu dan mengurangi pengawasan manual, memungkinkan pendiri untuk fokus pada pertumbuhan bisnis inti.	●  Amazon SageMaker menyediakan platform terkelola penuh untuk membangun, melatih, dan melakukan deployment model ML dalam skala besar. (Ini sangat membantu untuk tim ramping yang harus menyiapkan pipeline ML dengan cepat dan andal.)
●  Amazon Personalize: Membantu membuat rekomendasi pengguna yang dipersonalisasi secara waktu nyata, yang dapat sangat berharga bagi perusahaan rintisan e-commerce atau media yang ingin meningkatkan keterlibatan dan konversi.	●  Alur kerja ML dan MLOps: AWS menawarkan alat terkelola (misalnya, Amazon SageMaker Model Monitor) untuk mengotomatiskan pelacakan performa dan memberi tahu Anda saat model bergeser dan memerlukan pelatihan ulang.

2.  Metode berbasis pengetahuan dan penalaran

Model analitik ini menghasilkan wawasan dan kesimpulan dari data berdasarkan kendala yang ditetapkan oleh aturan logika if/then dan penalaran berdasarkan basis pengetahuan yang ada.

Pendekatan analitik AI ini bertujuan untuk menyusun wawasan dan penalaran dalam parameter yang ditetapkan untuk mencapai kecepatan dan konsistensi yang lebih besar, serta membantu analis manusia daripada mencoba menerapkan penalaran berbasis kendala secara independen. Pendekatan ini dapat dengan mudah diterapkan ketika sistem chatbot membantu dengan dukungan pelanggan. Menggunakan basis pengetahuan tentang produk dan layanan, chatbot dapat menanggapi pertanyaan pelanggan dengan cepat dan konsisten.

Bagaimana AWS dapat membantu perusahaan rintisan menerapkan:

●  Amazon Lex memungkinkan perusahaan rintisan membangun antarmuka AI percakapan seperti chatbot dan asisten suara. Dengan mengintegrasikan basis pengetahuan Anda yang ada, Anda dapat menangani pertanyaan pelanggan dalam skala besar. (Misalnya, platform dukungan pelanggan SaaS dapat menggunakan Amazon Lex untuk menangani pertanyaan pengguna dan menarik informasi dari basis pengetahuan produk. Hal ini mengurangi beban agen langsung dan memberikan tanggapan yang cepat dan konsisten—meningkatkan kepuasan pengguna.)

●  Dipicu sesuai permintaan, AWS Lambda dapat menjalankan pemeriksaan logika atau mengambil data dari repositori pengetahuan untuk memberikan respons yang konsisten dan terkini dalam waktu nyata.

●  Anda dapat mengotomatiskan dan memiliki orkestrasi nirserver untuk aplikasi modern dengan AWS Step Functions. Ini mengorkestrasi tugas dan layanan ke dalam alur kerja otomatis, yang berguna ketika sistem berbasis pengetahuan perusahaan rintisan Anda perlu menghubungkan beberapa pemeriksaan logika. (Misalnya, memverifikasi detail pesanan dan kemudian mengambil pembaruan pengiriman.)

3.  Algoritma pengambilan keputusan

Algoritma pengambilan keputusan dirancang untuk menganalisis data dan menghasilkan wawasan yang selaras dengan keputusan yang perlu dibuat oleh pengguna manusia. Ini memanfaatkan teknik berbasis data seperti machine learning untuk memproses informasi, dan merekomendasikan tindakan atau pilihan yang konsisten dengan tujuan yang telah ditentukan.

Algoritma pengambilan keputusan sering direkayasa untuk mengidentifikasi keputusan yang direkomendasikan atau memberikan skor kuantitatif untuk menginformasikan pilihan akhir. Misalnya, perusahaan rintisan teknologi keuangan dapat mengembangkan algoritma penilaian kredit untuk mengevaluasi risiko kredit pemohon pinjaman.

Bagaimana AWS dapat membantu perusahaan rintisan menerapkan:

●  Sebuah perusahaan rintisan teknologi keuangan yang bertujuan untuk mengevaluasi pengajuan pinjaman dengan lebih akurat dapat mengintegrasikan Amazon Fraud Detector ke dalam platformnya, mengotomatiskan proses penilaian risiko. Sementara itu, Amazon Forecast dapat membantu perusahaan rintisan yang sama dalam memprediksi kebutuhan modal dan bersiap untuk fluktuasi pasar.	●  Amazon Forecast: Memberikan prakiraan deret waktu dengan memeriksa data historis secara otomatis. Ini dapat berguna untuk perencanaan inventaris, proyeksi pendapatan, atau manajemen rantai pasokan.
●  Amazon Fraud Detector: Menggunakan ML untuk mengidentifikasi aktivitas yang berpotensi penipuan. Anda dapat menyematkan wawasan ini langsung ke alur kerja aplikasi Anda untuk mengotomatiskan persetujuan atau memicu tinjauan lebih lanjut.	●  Menggabungkan beberapa layanan AWS: Anda dapat memusatkan analisis data dan merampingkan pengambilan keputusan dengan mengintegrasikan Amazon Forecast atau Fraud Detector dengan alat data AWS seperti Amazon Redshift atau Amazon S3.

4.  Metode pencarian dan teori pengoptimalan

Model analitik AI ini menarik wawasan dari set data besar untuk mengusulkan solusi yang mungkin untuk masalah tertentu. Masalah tersebut menetapkan batasan untuk memandu proses pencarian AI saat mencoba menemukan solusi optimal.

Metode pencarian dan teori pengoptimalan sering digunakan untuk mengidentifikasi strategi yang lebih efisien, produktif, atau memiliki performa tinggi. Meningkatkan efisiensi energi, alokasi sumber daya, dan hasil pelanggan adalah semua tujuan yang mungkin untuk menggunakan pendekatan analitik AI ini.

Bagaimana AWS dapat membantu perusahaan rintisan menerapkan:

●  Perusahaan rintisan logistik dapat mengintegrasikan AWS IoT untuk pelacakan kendaraan waktu nyata dan Amazon EMR untuk memproses sejumlah besar data rute. Kemudian, ia dapat menggunakan algoritma pengoptimalan khusus untuk menghasilkan rute hemat biaya dan hemat waktu.	●  Amazon Kendra: Layanan pencarian cerdas yang menggunakan ML untuk memberikan hasil pencarian yang sangat akurat dari dokumen internal atau repositori pengetahuan.
●  AWS IoT: Untuk perusahaan rintisan yang mengandalkan data sensor (logistik, manufaktur, atau solusi energi), layanan AWS IoT memasukkan metrik waktu nyata ke dalam algoritma pengoptimalan Anda, menginformasikan hasil pencarian yang lebih baik.

Seperti investasi teknologi lainnya, analitik AI harus mengatasi hasil yang tidak dapat dicapai organisasi Anda dengan cara lain. Saat Anda mengevaluasi opsi untuk melengkapi organisasi Anda dengan solusi analitik AI, Anda mungkin ingin terlebih dahulu menentukan hasil potensial mana yang menjadi prioritas utama.

Berikut adalah beberapa cara paling umum perusahaan rintisan lain menggunakan analitik bertenaga AI:

Pengambilan Keputusan yang Lebih Cepat	Sistem AI—terutama yang dibangun dengan Amazon SageMaker atau layanan AI AWS lainnya—menganalisis set data besar dalam sepersekian waktu yang dibutuhkan tim manusia. Analisis yang lebih cepat diterjemahkan ke dalam pengambilan keputusan yang lebih lincah. Misalnya, perusahaan rintisan e-commerce sering mengandalkan Amazon Personalize untuk rekomendasi produk dan strategi penetapan harga dalam waktu nyata.
Operasi yang Dioptimalkan	Metode pencarian dan solusi AI lainnya dapat menawarkan efisiensi operasional harian. Perusahaan rintisan transportasi mungkin mengandalkan data dari sensor dan peristiwa waktu nyata untuk menentukan rute yang optimal. Anda dapat mengatur wawasan ini dengan biaya overhead infrastruktur minimal dengan memanfaatkan teknologi nirserver AWS seperti AWS Lambda atau AWS Step Functions.
Dukungan untuk Pertumbuhan yang Cepat	Karena analitik yang didukung AI dapat mengelola set data yang besar dan kompleks, mereka dapat dengan mudah menskalakan bersama perusahaan rintisan Anda yang sedang berkembang. Jika Anda memanfaatkan solusi berbasis cloud, sistem Anda dapat menangani lonjakan penyerapan data tanpa hambatan performa. Kelincahan ini terutama sangat berharga di industri yang berkembang pesat seperti fintech, teknologi kesehatan, atau aplikasi marketplace.
Antisipasi Tren Pertumbuhan	Model prediktif—seperti yang dibuat dengan Amazon Forecast—membantu perusahaan rintisan Anda merencanakan perubahan mendatang dalam permintaan sumber daya, biaya, dan keamanan data. Anda dapat secara proaktif menyesuaikan strategi atau pivot dengan mengantisipasi tren bisnis untuk memenuhi kondisi pasar yang berkembang.

Solusi analitik AI yang paling cocok tidak akan sama untuk masing-masing kasus penggunaan. Saat memilih model AI untuk mendukung analitik Anda, Anda harus mengevaluasi solusi-solusi ini di empat faktor utama yang memengaruhi performa model tersebut dan nilainya bagi organisasi Anda dari waktu ke waktu:

1. Integritas analitik yang dapat diskalakan

Meskipun teknologi yang mendukung analitik AI secara teoritis mudah untuk diskalakan, kasus penggunaan untuk analitik dan set data yang digunakan dapat memengaruhi skalabilitasnya dan menciptakan keterbatasan atau komplikasi saat menggunakan solusi ini.

Misalnya, model yang menggunakan metode berbasis pengetahuan dan penalaran mungkin mengalami kesulitan pertumbuhan ketika pelanggan baru, titik data, dan pengetahuan dimasukkan ke dalam solusi. Jika analitik tidak dilatih ulang dengan benar, ini dapat mengubah kualitas dan akurasi wawasan analitik.

2. Efisiensi pemrosesan

Semakin banyak pengawasan, rekayasa, dan manajemen yang dibutuhkan oleh analitik AI, semakin kurang efisien pemrosesannya. Pengawasan manusia mungkin merupakan komitmen sumber daya yang diperlukan dalam banyak kasus penggunaan yang berbeda, seperti mematuhi kepatuhan terhadap peraturan atau menghindari bias. Namun, keterlibatan ini akan menciptakan tambahan waktu dan biaya tenaga kerja yang akan berdampak pada efisiensi investasi analitik Anda.

3. Akurasi dan presisi

Rekayasa model AI, kemampuan prediktifnya, dan tingkat kejadian kesalahan data semuanya berdampak pada akurasi keseluruhan wawasannya. Instans analitik AI tertentu mungkin mengalami tingkat kesalahan yang lebih tinggi daripada yang lain.

Machine learning tanpa pengawasan, misalnya, mencapai efisiensi dengan meminimalkan pengawasan analis manusia, tetapi ini mungkin berisiko menghasilkan wawasan yang kurang akurat. Pertimbangkan jaminan kualitas data, pemilihan algoritma, dan pemantauan berkelanjutan untuk presisi dan efisiensi.

Anda dapat menerapkan Amazon SageMaker Model Monitor untuk memeriksa pergeseran model dan masalah data. Memastikan kualitas data di awal—ditambah penyetelan berkelanjutan—membantu menjaga akurasi tinggi dalam keputusan berbasis AI Anda.

4. Privasi data

Sebelum menerapkan solusi analitik AI, periksa kebijakan privasi datanya. Perusahaan rintisan Anda harus memahami dengan tepat bagaimana penyedia pihak ketiga mengumpulkan, memproses, dan menyimpan informasi ini.

Anda mungkin juga ingin mengevaluasi jenis data mana yang diizinkan untuk dibagikan dengan solusi analitik. Dalam beberapa kasus, pembatasan pada jenis data yang ingin Anda bagikan dapat memengaruhi kegunaan teknologi ini.

Mengatasi privasi data sejak hari pertama. Pertimbangkan:

●  Enkripsi: Gunakan AWS Key Management Service (AWS KMS) untuk mengenkripsi data diam. Keamanan Lapisan Pengangkutan (TLS) menangani enkripsi data dalam transit.

●  Manajemen identitas dan akses: AWS Identity and Access Management (IAM) dan AWS Identity Center memungkinkan Anda menentukan izin terperinci.

Banyak layanan AWS, termasuk Amazon S3, mendukung enkripsi saat diam dan dalam transit menggunakan AWS Key Management Service (KMS). Untuk kontrol akses, pertimbangkan untuk menggunakan AWS Identity and Access Management (IAM) atau AWS Identity Center untuk menyempurnakan izin. Selalu tinjau kebijakan penanganan data spesifik dari setiap layanan AI yang Anda adopsi.

Berikut adalah beberapa inspirasi saat Anda mempertimbangkan kemungkinan penggunaan analitik bertenaga AI dalam organisasi Anda:

Pengembangan produk dan aplikasi	Analisis data penggunaan produk, interaksi pengguna, dan metrik performa untuk mengidentifikasi area peningkatan dalam produk Anda. Anda dapat menambahkan fitur atau mengatasi masalah apa pun yang disorot oleh solusi analitik AI Anda. Solusi Pengembangan Aplikasi AI di AWS membantu perusahaan rintisan merampingkan arsitektur dan proses produksi mereka serta menggunakan model fondasi dan augmentasi. Dengan hal tersebut, Anda dapat mengembangkan produk dan layanan yang didukung AI/ML dengan andal.
Deteksi penipuan & ancaman dalam layanan keuangan	Gunakan deteksi pola anomali untuk mengidentifikasi kemungkinan aktivitas penipuan atau pembelian yang tidak sah. Tindakan pemicu otomatis dapat diterapkan untuk mengurangi risiko menggunakan faktor-faktor seperti pola pengeluaran atau volume transaksi. Amazon Fraud Detector mendukung penilaian transaksi waktu nyata, menghemat waktu dan sumber daya tim Anda yang berharga.
Optimalisasi rantai pasokan dalam transportasi & logistik	Armada pengiriman dan rantai pasokan dapat menggunakan analitik AI untuk merampingkan operasi, mengurangi biaya pengiriman, mempercepat pemenuhan, dan/atau menanggapi potensi gangguan dan penundaan. Pelajari lebih lanjut dengan panduan kami tentang mengoptimalkan proses rantai pasokan Anda dengan AI generatif di AWS.
Analitik prediktif dalam perawatan kesehatan	Profesional kesehatan sudah menggunakan analitik AI untuk memperhitungkan data dari rekam kesehatan elektronik (EHR) dan sumber lain ketika mengembangkan rencana perawatan dan memfasilitasi perawatan pasien. Menggunakan layanan AWS yang memenuhi syarat HIPAA—seperti Amazon SageMaker—Anda dapat mempertahankan kepatuhan sambil berinovasi dengan AI.
Pemeliharaan preventif untuk peralatan manufaktur	Sensor Internet untuk Segala (IoT) dapat mengumpulkan data tentang performa peralatan manufaktur dan memasukkannya ke dalam solusi analitik AI. AI dapat merekomendasikan pemeliharaan sebelum masalah meningkat, mengurangi waktu henti. Layanan AWS IoT terintegrasi dengan analitik AI untuk memfasilitasi pemeliharaan prediktif dan pengoptimalan sumber daya.
Inisiatif energi & keberlanjutan	Latih metode pencarian dan model pengoptimalan untuk mengidentifikasi pendekatan konsumsi energi yang lebih efisien, mengurangi biaya energi, dan membantu perusahaan rintisan Anda memenuhi tujuan keberlanjutan internal dan eksternal.

Baru mengenal analitik AI? Berikut adalah beberapa langkah awal untuk membantu Anda memulai perjalanan Anda:

●  Jelajahi layanan AI AWS: Mulailah dengan meninjau ikhtisar AWS AI untuk melihat penawaran mana yang sesuai dengan kebutuhan Anda, baik itu Amazon SageMaker untuk machine learning atau Amazon Kendra untuk pencarian cerdas.

●  Coba solusi yang sudah dibuat sebelumnya: Lihat Amazon SageMaker JumpStart untuk model AI yang siap di-deploy, termasuk AI generatif.

●  Manfaatkan sumber daya yang berfokus pada perusahaan rintisan: Portal AWS Startups menyediakan berbagai alat, panduan, dan kredit. Jika Anda memenuhi syarat, AWS Activate menawarkan kredit dan pelatihan teknis.

●  Menerapkan praktik terbaik: Kembangkan pipeline integrasi berkelanjutan dan pengiriman berkelanjutan (CI/CD) menggunakan AWS CodePipeline atau alur kerja berbasis GiT. Latih ulang model secara teratur untuk mengimbangi perubahan perilaku pengguna atau input data.

Perusahaan rintisan memiliki peluang yang belum pernah ada sebelumnya untuk memanfaatkan kekuatan analitik bertenaga AI untuk pertumbuhan dan inovasi yang berkelanjutan. Dengan memanfaatkan sumber daya dukungan yang berfokus pada pendiri yang tersedia melalui AWS Activate, AWS Startup Partner Solutions, dan banyak lagi, perusahaan rintisan Anda dapat mulai menerapkan solusi analitik AI canggih dengan cepat. Baik Anda berfokus pada efisiensi operasional, pengalaman pelanggan, atau pengembangan produk, jalan menuju kesuksesan yang digerakkan oleh AI lebih mudah diakses dari sebelumnya. 

Jika Anda siap untuk menjelajahi solusi analitik AI, kunjungi AWS Startups untuk mendapatkan sumber daya dan panduan yang dibuat khusus untuk para pendiri. Anda juga dapat memanfaatkan AWS Activate untuk mendapatkan kredit potensial atau bergabung dengan program akselerator. Dan jika Anda memerlukan dukungan khusus, lihat direktori Solusi Partner AWS Startup untuk partner yang dapat membantu mewujudkan visi analitik AI Anda.

Sumber Daya Tambahan: 

●  Perusahaan rintisan yang memenuhi syarat dapat mengajukan AWS Activate, yang menawarkan kredit dan dukungan teknis untuk memulai adopsi cloud secara cepat, termasuk AI dan proyek ML.

●  Jelajahi partner khusus yang membantu perusahaan rintisan menerapkan analitik berbasis AI di halaman Solusi Partner AWS Startup.

●  Di halaman AWS Data for Startups, temukan alat dan panduan tentang penataan dan pengelolaan data secara efektif—prasyarat penting untuk kesuksesan AI.

●  Dapatkan inspirasi dengan mempelajari cara membangun pengalaman berbasis AI melalui halaman sumber daya Aplikasi AI Generatif.

●  Belajarlah dari contoh dunia nyata tentang menskalakan solusi nirserver dengan menjelajahi studi kasus yang dioptimalkan cloud ini.