Sejarah singkat Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin

Jika Anda sudah familiar dengan istilah-istilah seperti Kecerdasan Buatan, Pembelajaran Mesin, dan Pembelajaran Mendalam, silakan langsung mempelajari bagaimana AI memengaruhi analisis data. Namun, jika Anda bukan ahli AI, kami akan memandu Anda melalui hal terpenting yang harus Anda ketahui tentang kecerdasan buatan. 'AI' mengacu pada perangkat keras atau perangkat lunak yang menunjukkan perilaku “cerdas”. Sistem Kecerdasan Buatan dasar pertama dikembangkan pada tahun 1950an. Sistem ini 'berbasis aturan', artinya mengikuti serangkaian aturan yang ditulis oleh manusia. Hal ini menimbulkan banyak keterbatasan, karena sistem tersebut tidak dapat melakukan tugas yang lebih canggih, seperti pengenalan gambar. Kecerdasan Buatan seperti yang kita kenal sekarang mulai mendapatkan daya tarik ketika bagian dari AI – Pembelajaran Mesin – diperkenalkan.

Alih-alih berbasis aturan, Machine Learning beroperasi berdasarkan 'pelatihan' perangkat lunak Kecerdasan Buatan yang berkelanjutan. Berkat itu, Machine Learning dapat melakukan tugas-tugas yang sulit dan sangat kompleks , terutama dalam analisis data. Pembelajaran Mesin diterapkan pada berbagai macam tugas yang memerlukan prediksi dan pengoptimalan, untuk menentukan kemungkinan terjadinya peristiwa tertentu. Pembelajaran Mendalam adalah bagian dari Pembelajaran Mesin yang memberikan hasil terobosan di berbagai bidang termasuk visi komputer dan bahasa. Strukturnya terinspirasi oleh struktur dan fungsi otak manusia, dan menyandang nama 'jaringan syaraf tiruan'.

Mayoritas bisnis menggunakan AI untuk analisis data – inilah alasannya

Berkat teknologi AI, kita dapat melewati keterbatasan kemampuan manusia , baik dengan cara yang murah maupun sangat efektif . Kecerdasan buatan sangat berguna dalam analisis data, karena meningkatkan kecepatan dan keakuratan pemrosesan data, pemahaman, dan penentuan hasil. Meskipun Artificial Intelligence dan Machine Learning didorong oleh teknologi murni, namun keduanya justru membantu bisnis Anda menjadi lebih 'manusiawi'. Personalisasi prediktif secara drastis meningkatkan pengalaman pelanggan Anda. Oleh karena itu, kebutuhan untuk memperoleh data yang lebih ringkas dalam bidang ini mendorong investasi pada perangkat lunak Pengalaman Pengguna yang didukung AI. Perusahaan ingin memanfaatkan Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin untuk menganalisis data pengguna dalam jumlah besar dengan cepat dan tepat sasaran . Akurasi, efisiensi, dan kualitas analisis data yang disediakan oleh kecerdasan buatan tidak ada bandingannya.

Kecerdasan Buatan meningkatkan efisiensi dalam analisis data

Jika kita ingin membayangkan bagaimana Ai membantu meningkatkan efisiensi, bayangkan Anda mengoperasikan situs web dengan rata-rata 10 pengunjung per hari. Sekarang, Anda tentu ingin mengumpulkan sebanyak mungkin data tentang pengunjung Anda. Mengumpulkan, mengelompokkan, dan memperoleh wawasan dari data 10 orang secara manual dapat dilakukan. Namun apa jadinya bila jumlahnya bertambah sepuluh kali lipat? Lalu lagi? Pada titik ini, proses tersebut akan menjadi sangat memakan waktu, bahkan mustahil untuk dilaksanakan. Meski kita benci untuk mengakuinya, manusia tidak maha tahu dan mahakuasa. Namun kita cukup pintar untuk mengembangkan solusi yang dapat mengatasi kekurangan tersebut dan menjadikannya berarti. Kecerdasan Buatan dapat mengotomatiskan proses pengumpulan dan sintesis data dalam jumlah besar untuk menemukan pola perilaku pengguna , dan segera memahaminya.

Kecerdasan Buatan meningkatkan kualitas analisis data

Kemampuan Kecerdasan Buatan dalam bekerja secara ahli dengan analisis data menjadikan Kecerdasan Buatan dan data besar tidak dapat dipisahkan. Penelitian menunjukkan bahwa rata-rata perusahaan mengalami kerugian sebesar $12,9 juta per tahun karena kualitas data yang buruk . Hal ini menunjukkan betapa pentingnya kualitas bagi bisnis berbasis data. Dengan menggunakan pengambilan data otomatis, AI dapat mengidentifikasi data yang mengalir dari berbagai sumber dan ke tujuan berbeda. Hal ini memastikan bahwa tidak ada masukan atau rangkaian data yang luput dari perhatian. Kecerdasan Buatan bekerja secara ahli dalam menghilangkan kesalahan terkecil sekalipun dalam kumpulan data, yang dapat memengaruhi kualitas dan kegunaan data. Tingkat presisi ini tidak dapat ditiru dengan pemantauan data manual, tidak ada yang lolos dengan AI canggih yang menjaga jalannya.

Kecerdasan Buatan meningkatkan akurasi analisis data

Akurasi harus menjadi pertimbangan utama dalam otomatisasi. Ini berarti kumpulan data yang lebih besar, analisis real-time, dan algoritma yang adaptif secara dinamis. Untuk mencapai hal ini, bisnis memerlukan perangkat lunak berkinerja tinggi yang tidak hanya memberikan kinerja real-time. Teknologi AI yang canggih juga memungkinkan peningkatan akurasi dengan cara yang tidak mungkin dilakukan dengan proses manual. Dengan menggunakan AI untuk mengumpulkan data dan menentukan kegagalan perjalanan, misalnya dengan aplikasi selulernya, Comcast dengan cepat mengatasi masalah pengalaman. Selain itu, hanya analitik tingkat lanjut dengan pengukuran akurat, seperti yang disediakan oleh AI, yang dapat membantu Anda mengembangkan profil pengguna terpadu. Memberikan pengalaman yang dipersonalisasi kepada pengguna Anda adalah kunci untuk meningkatkan tingkat konversi Anda dalam jangka panjang.

Bagaimana cux.io menggunakan Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin untuk mempercepat analisis data

CUX adalah alat Analisis & Otomatisasi UX yang pertama, yang memungkinkan penggunanya memperoleh wawasan mendalam tentang perilaku penggunanya dan menjadi bisnis berbasis data dengan bantuan Pembelajaran Mesin. CUX bekerja dengan mendeteksi pola perilaku dalam produk digital untuk menyederhanakan pengambilan keputusan di balik optimalisasi UX. Solusi ini mencakup semua manfaat utama Kecerdasan Buatan dalam analisis data.

Bagaimana CUX meningkatkan efisiensi analisis data?

CUX menggunakan Machine Learning untuk analisis kualitatif prediktif guna membantu perusahaan menghemat waktu, yang sebelumnya akan dihabiskan untuk melakukan analisis data manual yang memakan waktu. CUX membuat proses penelitian menjadi lebih cepat dan efisien. Hal ini dicapai dengan mengotomatiskan aktivitas berulang dan berfokus pada pengambilan keputusan yang mengandalkan wawasan berbasis data. Algoritme CUX mampu mendeteksi titik kesulitan dan frustrasi pengguna Anda hanya dalam 2 menit, berdasarkan analisis pola perilaku pengguna. Setelah itu, hal tersebut dipecah menjadi frustrasi tertentu , yang mungkin menghambat tingkat konversi Anda.

Bagaimana CUX meningkatkan kualitas analisis data?

Dengan CUX Anda dapat menganalisis wawasan data kuantitatif dan kualitatif yang dihasilkan oleh pengguna Anda. Seperti yang kami sebutkan sebelumnya, kualitas data akan sangat bergantung pada hasil yang dicapai bisnis Anda dengan data tersebut. CUX menggabungkan Rekaman Kunjungan dan Peta Panas untuk mengumpulkan gambaran data paling komprehensif tentang pengalaman pengguna Anda.

Bagaimana CUX meningkatkan akurasi analisis data?

CUX menggunakan AI untuk memastikan bahwa Anda membuat keputusan berdasarkan data untuk meningkatkan skala bisnis Anda secara efisien. Untuk memaksimalkan akurasi, pengguna dapat menyiapkan Sasaran Bisnis spesifik yang ingin mereka fokuskan. CUX tidak hanya akan memberi Anda data persis yang Anda perlukan, tetapi yang terpenting, menafsirkan data tersebut sehubungan dengan tujuan bisnis Anda. Hal ini memungkinkan Anda untuk fokus pada tujuan yang membutuhkan perhatian penuh Anda. Baik itu meningkatkan konversi, menurunkan tingkat pengabaian keranjang , atau apa pun di antaranya.

Bagaimana cara meningkatkan Pengalaman Pelanggan Anda dengan analisis data berbasis AI?

Teknologi Kecerdasan Buatan dan analisis data adalah sumber kehidupan bisnis yang sukses. Tidak ada keraguan bahwa AI dan Machine Learning akan mengambil lebih banyak ruang dalam berbagai solusi dalam industri pemasaran digital. Seiring dengan semakin maraknya pemasaran berbasis data, yang dibuktikan dengan hasil luar biasa yang dihasilkannya, memiliki seperangkat perangkat lunak yang didukung AI untuk memanfaatkan data Anda semaksimal mungkin adalah kunci tidak hanya bagi kelangsungan bisnis Anda namun juga supremasinya.

sumber: https://cux.io/blog/how-does-ai-improve-the-efficiency-quality-and-accuracy-of-data-analytics/