Dampak AI pada Ekspansi Global

Dampak global dari kecerdasan buatan (AI) akan sangat mendalam — sampai batas tertentu, itu sudah terjadi, dan banyak lagi perkembangan yang ada di depan.

Pertumbuhan bisnis internasional, AI, dan ekspansi global sering kali berjalan beriringan. McKinsey Global Institute baru-baru ini menganalisis data ekonomi dari Perserikatan Bangsa-Bangsa, Bank Dunia, dan Forum Ekonomi Dunia dan melaporkan bahwa pada tahun 2030, AI berpotensi menambah 16% — atau sekitar $13 triliun — pada ekonomi global. Hal ini juga dapat meningkatkan produk domestik bruto global hingga 26%.

McKinsey juga melaporkan bahwa pada tahun yang sama, setidaknya 70% perusahaan kemungkinan telah mengadopsi setidaknya satu bentuk teknologi AI — mungkin visi komputer, pembelajaran mesin tingkat lanjut, bahasa alami, otomatisasi proses robotik, atau asisten virtual.

Namun, sebenarnya apa itu AI, dan bagaimana kontribusinya terhadap ekspansi global? Di bawah ini, kami akan menjelaskan cara kerja AI, bagaimana pengaruhnya terhadap pertumbuhan ekonomi, dan bagaimana kemungkinan kontribusinya terhadap ekspansi global baik sekarang maupun di masa depan.

Apa itu Kecerdasan Buatan?

Bapak kecerdasan buatan (AI) secara luas dianggap sebagai Alan Turing, yang mungkin paling terkenal karena komputer pemecah kodenya yang membantu Sekutu selama Perang Dunia II. Turing juga mengusulkan apa yang kemudian dikenal sebagai tes Turing – sebuah tes yang hanya dapat dilewati oleh komputer jika responsnya terhadap pertanyaan tidak dapat dibedakan dari respons manusia.

Sejak tahun 1950an, para pemikir ilmiah telah bingung tentang apa yang dimaksud dengan "berpikir" dan "kecerdasan" dalam hal mesin dan algoritme yang mereka gunakan untuk menginterpretasikan data dan menjawab pertanyaan.

AI bisa jadi sulit didefinisikan, tetapi biasanya, sebuah mesin dianggap memiliki AI jika ia merespons pertanyaan dengan cara yang sama seperti manusia pada umumnya dan jika ia mampu membuat keputusan yang membutuhkan tingkat kecerdasan manusia.

Komponen Utama AI

Sebuah makalah terbaru dari Brookings Institution berpendapat bahwa AI memiliki tiga kualitas utama:

• Intensionalitas: Dalam konteks AI, intensionalitas berarti bahwa sistem tersebut membuat keputusan, bukan sekadar diprogram dengan respons yang telah ditentukan sebelumnya. Intentionalitas mengharuskan AI untuk memahami arti sebuah kueri dan menguraikan data dengan maksud untuk menentukan jawabannya. Untuk melakukan hal tersebut, sistem AI harus menggabungkan data dari berbagai sumber, menganalisisnya secara langsung, dan mengambil tindakan berdasarkan kesimpulan yang diperoleh.
• Kecerdasan: Kecerdasan AI seringkali berasal dari interaksinya dengan program pembelajaran mesin dan analisis data. Kombinasi teknologi ini memungkinkan apa yang kami anggap sebagai pengambilan keputusan yang cerdas. Sebagai contoh, sistem AI yang menugaskan siswa ke sistem sekolah yang berbeda tidak dapat hanya mengandalkan perhitungan hafalan — sistem tersebut juga harus mempertimbangkan nilai-nilai seperti kesetaraan dan keadilan untuk menciptakan hasil yang bermanfaat bagi semua.
• Kemampuan beradaptasi: Kemampuan beradaptasi berarti sistem AI menyesuaikan diri saat menerima data baru, membuat keputusan, dan menafsirkan hasilnya. Jika kondisi keuangan atau lingkungan berubah — atau, dalam kasus mobil otonom, jika kondisi jalan memburuk — AI dapat mempertimbangkan data baru tersebut dan menyesuaikan pengambilan keputusannya sesuai dengan kondisi tersebut.

Selain itu, AI menggabungkan pembelajaran mesin dan jaringan saraf dalam.

Pembelajaran mesin menggunakan sejumlah besar data dan algoritma komputer yang canggih untuk membuat prediksi. Sejumlah besar data sangat penting karena algoritma pembelajaran mesin perlu mengevaluasi sebanyak mungkin hasil masa lalu untuk menghasilkan prediksi yang akurat. Seiring perkembangan dan peningkatan kemampuan AI, kemungkinan besar AI akan mampu memprediksi dengan akurasi yang semakin baik.

Pembelajaran mesin dapat diawasi atau tidak diawasi.

• Dalam pembelajaran mesin yang diawasi, data dilengkapi dengan informasi yang berguna, seperti label atau fakta yang ditafsirkan - misalnya air membeku pada suhu 0 derajat Celcius - untuk membantu pembelajaran mesin berjalan lebih cepat.
• Pembelajaran mesin tanpa pengawasan hanya menyediakan data tanpa label atau fakta yang terkait, sehingga algoritme harus belajar menafsirkan pola dan membuat interpretasi yang benar dengan sendirinya. Pembelajaran mesin tanpa pengawasan mencakup apa yang dikenal sebagai pembelajaran penguatan, di mana algoritme memilih dan menghasilkan data mereka sendiri saat mereka belajar.

AI juga bekerja dengan menggunakan apa yang dikenal sebagai jaringan saraf dalam, atau DNN. Jaringan saraf dalam (deep neural networks) menggabungkan beberapa tugas pembelajaran ke dalam satu paket untuk menciptakan pembelajaran mesin tujuan umum, atau GPML. Keunggulan GPML adalah kemampuannya untuk dengan mudah memahami berbagai macam input, seperti informasi video, audio, dan teks.

Contoh-contoh Terkenal AI dalam Sejarah

Sistem AI telah menjadi berita utama selama beberapa dekade terakhir. Komputer Deep Blue milik IBM dapat mengalahkan para grandmaster dalam permainan catur lebih dari 20 tahun yang lalu, dan baru-baru ini, Watson-nya telah mengalahkan para juara Jeopardy di Jeopardy.

Eksperimen AI IBM telah ada selama beberapa dekade, tetapi secara bertahap menjadi lebih canggih dengan terciptanya algoritma yang lebih ampuh. Menang di Jeopardy, misalnya, adalah tantangan yang lebih besar daripada menang di catur karena Jeopardy adalah permainan berbasis bahasa. Jadi, mesin harus mengurai nuansa bahasa, idiom, referensi budaya, dan aspek lain dari komunikasi manusia yang tak terbatas, bukan sekadar menyusun strategi tentang gerakan di papan tulis.

Salah satu alasan mengapa program AI sangat mahir dalam catur adalah karena mereka mendekati masalah ini dengan cara yang berbeda dari manusia. Saat bermain catur, kita biasanya menggunakan campuran pengenalan pola dan intuisi sebagai bagian dari strategi. Komputer juga melakukan pengenalan pola, tetapi dalam hitungan detik, komputer juga dapat mencari melalui database yang sangat besar tentang posisi dan hasil yang mungkin untuk mengetahui langkah terbaiknya.

Ketika Watson belajar bermain Jeopardy, ia melakukan hal yang hampir sama — ia menggunakan pendekatan statistik dan berorientasi aturan untuk menafsirkan pertanyaan dan mempersempit pilihan jawaban. Kemudian, sistem tersebut menggabungkan umpan balik dari hasil yang diperolehnya — sehingga secara bertahap dapat menentukan algoritma mana yang bekerja paling baik dan dalam kondisi apa. “Pembelajaran” ini membantu sistem menemukan jawaban dengan lebih akurat di masa mendatang.

Tentu saja, sebagian besar bisnis tidak membutuhkan komputer mereka untuk bermain catur atau memenangkan permainan kuis. Namun, kualitas yang sama yang membantu AI memenangkan pertandingan catur dan permainan Jeopardy juga dapat diterapkan dalam aplikasi profesional.

Sebagai contoh, menggantikan dokter dengan sistem AI tidak mungkin terjadi karena banyak nuansa diagnosis, pengobatan penyakit, dan hubungan pasien-dokter sulit untuk dirangkum dalam sebuah kumpulan data. Namun, AI dapat memberikan pelengkap yang bermanfaat bagi dokter manusia.

Program AI dapat menelusuri ratusan ribu potensi diagnosis atau protokol pengobatan dan menawarkan saran dalam konteks medis. Watson telah terbukti bermanfaat dalam hal ini berkat kemampuan pengenalan suara dan penglihatan mesinnya . Alat ini dapat menganalisis gambar radiologi, misalnya, dan mengkomunikasikan temuannya kepada dokter.

Jenis-jenis AI

AI dapat dibagi menjadi dua jenis: AI sempit dan AI umum.

• AI sempit, yang ada di banyak aplikasi saat ini, adalah AI yang dibangun untuk menyelesaikan tugas-tugas spesifik dan terdefinisi. Hal ini dapat ditemukan di chatbot, program pengenalan suara, layanan penerjemahan otomatis, dan mobil tanpa pengemudi. Komputer di perusahaan seperti Amazon, Google, dan Netflix juga menggunakan AI untuk menganalisis pola penelusuran, pembelian, dan tontonan konsumen, serta menggunakan pola tersebut untuk memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi.
• Kecerdasan Buatan Umum (General AI), yang berpotensi kita kembangkan menjadi alat yang lebih ampuh di masa depan, mencakup sistem pembelajaran mesin yang dapat digunakan dalam berbagai macam aplikasi. Dalam bentuk idealnya, AI umum dapat belajar lebih cepat daripada manusia, dan kemampuannya dapat melampaui kemampuan manusia dalam tugas-tugas intelektual dan kinerja.

Komputer saat ini tidak dapat berkomunikasi persis seperti manusia, dan mereka juga memiliki keterbatasan dalam hal seberapa baik mereka dapat "menjelaskan" pilihan atau rekomendasi mereka ketika ditanya. Tetapi, kamera ini menawarkan banyak keuntungan dalam pengaturan profesional.

Dampak AI terhadap Ekonomi Dunia

Dampak ekonomi global dari AI sudah sangat besar. AI memengaruhi pertumbuhan ekonomi dalam berbagai cara:

• Meningkatkan produktivitas dan peluang perdagangan: Salah satu dampak AI terhadap pertumbuhan ekonomi datang melalui efek makroekonominya. Sebagai contoh, ketika AI meningkatkan pertumbuhan produktivitas, pertumbuhan produktivitas tersebut juga meningkatkan pertumbuhan ekonomi. Hal ini juga meningkatkan peluang perdagangan internasional.
• Pengelolaan unit produksi kompleks yang lebih baik: AI membantu bisnis menangani unit produksi yang kompleks dan tersebar luas dengan lebih baik melalui sistem manajemen terpusat. Sebagai contoh, sebuah bisnis dapat menggunakan AI untuk mengelola gudangnya secara lebih efisien, memprediksi permintaan konsumen, dan meningkatkan akurasi sistem pengiriman dan perputaran cepatnya.
• Ekspansi platform digital: Perdagangan melalui platform digital dimungkinkan berkat teknologi AI. Situs lelang online eBay, misalnya, menggunakan AI untuk mengotomatiskan operasinya.

Bagaimana AI Membantu Perusahaan Berekspansi Secara Global

Ekspansi global dan AI telah menjalin kemitraan yang membuahkan hasil. AI membantu perusahaan berekspansi secara global dalam berbagai cara:

• Ekspansi mudah melalui platform digital: Otomatisasi AI melalui platform digital menyediakan cara yang nyaman bagi perusahaan untuk berekspansi secara internasional. Di Amerika Serikat, 97% usaha kecil yang aktif di eBay, yang menggunakan AI, mengekspor sebagian produk mereka. Sebagai perbandingan, hanya 4% bisnis offline yang tidak menggunakan AI mengekspor produk mereka.
• Layanan penerjemahan akurat: AI juga menyediakan layanan penerjemahan instan dan akurat yang meningkatkan dialog, mengurangi kesalahpahaman, dan membuat kerja sama internasional jauh lebih efisien dan efektif. Penggunaan terjemahan AI dalam bisnis telah terbukti memiliki efek positif pada pendapatan perdagangan — efek yang setara dengan mengurangi jarak antar negara lebih dari 35%.
• Meningkatkan negosiasi perdagangan: AI tidak hanya meningkatkan komunikasi — tetapi juga meningkatkan hasilnya. AI dapat digunakan untuk menganalisis jalur ekonomi mitra negosiasi dalam berbagai skenario, memprediksi bagaimana berbagai variabel dalam skenario perdagangan akan memengaruhi hasilnya, dan memprediksi respons perdagangan dari negara-negara yang bukan pihak dalam negosiasi. Brasil, misalnya, telah mengembangkan Inisiatif Teknologi Cerdas + Perdagangan yang menekankan pentingnya memasukkan AI sebagai komponen dalam negosiasi perdagangan.
• Manajemen rantai pasokan: Sistem AI juga dapat merespons rantai pasokan secara real-time. Mereka dapat mendeteksi pola dan tren, serta dapat memprediksi di mana dan kapan permintaan akan meningkat. Mereka juga dapat secara otomatis meningkatkan produksi untuk memenuhi permintaan tersebut — atau mereka dapat mengurangi produksi untuk menanggapi penurunan permintaan, sehingga mengurangi pemborosan tenaga kerja dan kelebihan persediaan. Bagi bisnis yang sedang berkembang dan membutuhkan cara untuk menentukan jumlah produk optimal yang dibutuhkan untuk pasar baru, AI telah terbukti sangat berharga.
• Mengotomatiskan tugas rutin: Ketika perusahaan berkembang, mereka biasanya ingin memfokuskan energi mereka pada tugas-tugas tingkat tinggi seperti strategi dan mengurangi fokus pada tugas-tugas tingkat rendah seperti urusan birokrasi. AI dapat membantu dengan mengotomatiskan tugas-tugas rutin dan birokrasi. Sebagai contoh, ketika perusahaan merekrut pekerja baru di berbagai negara, mereka mungkin kesulitan mengelola tugas-tugas seperti penggajian dan pemberian tunjangan. AI dapat membantu mengotomatiskan tugas-tugas ini dan menyelamatkan pekerja manusia dari kerepotan dan frustrasi.
• Peningkatan efisiensi dan akurasi: AI juga dapat menyederhanakan berbagai proses dalam perusahaan dengan membuatnya lebih efisien dan akurat. Jika seorang karyawan manusia melakukan tugas penggajian atau mendaftarkan karyawan ke dalam program asuransi kesehatan, ia mungkin melakukan satu atau dua kesalahan, yang menyebabkan penundaan, pembayaran yang salah, atau kurangnya perlindungan. Dengan sistem otomatis yang tidak pernah lelah atau terganggu, kemungkinan terjadinya kesalahan menjadi jauh lebih kecil. Algoritma AI juga dapat menyelesaikan perhitungan dan entri datanya lebih cepat daripada karyawan manusia, sehingga meningkatkan efisiensi.

Bagaimana AI Akan Mempengaruhi Ekspansi Global di Masa Depan?

AI kemungkinan akan memberikan dampak yang jauh lebih kuat terhadap ekspansi global di masa depan dibandingkan saat ini. Salah satu alasannya adalah mengadopsi teknologi baru dan mengintegrasikannya secara efektif membutuhkan waktu. Seiring perusahaan semakin banyak menggunakan AI dan semakin memahami apa yang dapat dilakukan AI untuk mereka, mereka akan mampu memanfaatkan kemampuannya dengan lebih efektif.

Dan seiring dengan peningkatan AI, dampaknya pun akan meningkat. McKinsey Global Institute memperkirakan bahwa karena efek AI cenderung menunjukkan pertumbuhan logistik, meningkat mengikuti kurva berbentuk S, dampak AI pada ekonomi global akan tiga kali lebih tinggi pada tahun 2030 dibandingkan saat ini.

Di masa depan, AI kemungkinan akan memengaruhi ekspansi global dengan cara-cara berikut:

• Meningkatkan prediksi tren masa depan: Sebagian besar keberhasilan bisnis internasional bergantung pada kemampuannya untuk memprediksi dan menanggapi tren masa depan. AI dapat membantu dalam hal ini dengan memprediksi tren tersebut secara akurat melalui pemodelan prediktif dan memungkinkan perusahaan untuk membuat keputusan yang lebih tepat saat mereka berekspansi ke pasar internasional.
• Peningkatan manufaktur cerdas: Manufaktur cerdas membutuhkan interkonektivitas antara sistem sensor, sistem siber, dan mesin fisik. Seiring dengan semakin canggihnya AI, teknologi ini dapat meningkatkan manufaktur cerdas secara luar biasa dengan mengkhususkan dan menyederhanakan proses-proses tertentu. AI juga memungkinkan produksi terus-menerus, kapan pun siang atau malam, untuk meningkatkan produktivitas. Dan sistem sensornya — bersama dengan berkurangnya ketergantungan pada operator manusia — juga dapat meningkatkan keselamatan di lantai produksi.
• Peningkatan kemampuan untuk menganalisis bukti dan menarik kesimpulan: Di masa depan, AI mungkin akan digunakan untuk membaca dan menafsirkan data dalam jumlah besar. Di bidang hukum, misalnya, AI dapat berfungsi hampir sama seperti seorang asisten hukum, tetapi dengan kecepatan yang jauh lebih tinggi — membaca sejumlah besar preseden kasus dan mengumpulkan informasi yang relevan untuk digunakan pada kasus-kasus saat ini.
• Peningkatan otomatisasi tugas: Dalam proses sumber daya manusia (SUMBER DAYA MANUSIA), misalnya, otomatisasi dapat membantu menyederhanakan perekrutan, orientasi, pelatihan, penggajian, dan pemberian tunjangan. Dan bentuk AI yang lebih canggih kemungkinan akan mampu menganalisis hukum pajak dan peraturan internasional jauh lebih cepat dan efektif daripada yang dapat dilakukan manusia. Jadi, mengotomatiskan proses-proses ini melalui AI akan membantu perusahaan menghemat waktu dan tenaga serta mengurangi kerentanan mereka terhadap sanksi.
• Kendaraan otonom yang lebih andal: Kendaraan otonom, atau mobil swakemudi, memiliki banyak sensor - khususnya, radar dan detektor cahaya - yang mengumpulkan informasi tentang objek di sekitar kendaraan. Sistem AI menggunakan data ini untuk membuat keputusan secara instan tentang seberapa dekat objek-objek tersebut, apakah ada bahaya di jalan raya, dan jalur mana yang perlu diambil untuk menghindarinya. Kendaraan otonom dapat membantu perusahaan menghemat uang saat mereka berekspansi - mereka tidak perlu membayar pengemudi. Mereka juga tidak perlu melatih karyawan untuk mempelajari peraturan lalu lintas baru di berbagai negara karena sistem AI dapat mempelajarinya secara instan. Dan perkembangan dalam AI dapat membuat kendaraan-kendaraan ini lebih aman dan meningkatkan keberadaan mereka di jalan raya.
• Peningkatan akurasi dan efisiensi: Kita mungkin berpikir proses AI kita relatif efisien saat ini, tetapi beberapa bug masih ada dalam sistem AI. Pernahkah Anda menelepon layanan apotek otomatis untuk mengisi ulang resep, hanya untuk mendapati sistem AI tersebut bingung dan mengalihkan Anda ke petugas manusia untuk menyelesaikan masalah? Atau pernahkah Anda berinteraksi dengan chatbot yang tidak dapat memberikan informasi yang bermanfaat? Di masa depan, sistem yang lebih canggih akan menghasilkan kinerja yang lebih baik dan hampir menyerupai manusia serta mengurangi kesalahan dan keterbatasan.
• Peningkatan fokus pada inovasi bisnis: Ketika perusahaan harus lebih sedikit berfokus pada proses rutin sehari-hari, sumber daya mental dan kreatif mereka menjadi lebih bebas untuk melakukan pekerjaan yang lebih tinggi. Di masa depan, seiring dengan semakin canggihnya AI, ia akan mengambil alih semakin banyak peran administratif dalam sebuah perusahaan. Dengan demikian, hal ini akan membebaskan kemampuan intelektual perusahaan untuk menangani tantangan intelektual yang lebih besar dan membuat lompatan kreatif. Peningkatan fokus pada visi dan kreativitas kemungkinan besar akan mengarah pada kesuksesan internasional.
• Efektivitas biaya: AI lebih hemat biaya daripada karyawan manusia karena hanya membutuhkan biaya pembelian. Pekerjaan ini tidak memerlukan gaji, kenaikan gaji, tunjangan kesehatan, atau kontribusi pensiun. Ia juga tidak pernah sakit, absen kerja, atau mengalami penurunan produktivitas. Seiring semakin banyaknya perusahaan yang mengadopsi AI, kemungkinan besar mereka akan melihat penurunan biaya operasional dan peningkatan keuntungan yang signifikan. Kedua fakta ini digabungkan untuk membebaskan modal yang sangat dibutuhkan untuk usaha ekspansi global.

Pelajari lebih lanjut tentang G-P

Saat Anda siap menggunakan teknologi AI untuk mengotomatiskan proses SUMBER DAYA MANUSIA Anda dan mempermudah proses birokrasi hukum, beralihlah ke perusahaan pencatat seperti G-P Employer of Record.

Global Employment Platform™ kami dapat melakukan tugas-tugas orientasi, penggajian, dan tunjangan secara efisien dan akurat, sehingga para penggerak dan pemikir terbaik Anda dapat kembali ke pekerjaan penting dalam menyusun strategi dan mengembangkan ide-ide baru yang kreatif untuk membantu Anda berkembang.

Hubungi kami hari ini untuk mempelajari lebih lanjut.