Dari Ritel Hingga Transportasi: Bagaimana AI Mengubah Setiap Sudut Ekonomi – Perlombaan profil tinggi untuk meningkatkan produk pencarian mereka telah menggarisbawahi pentingnya kecerdasan buatan untuk Google dan Microsoft – dan juga perekonomian lainnya.
Dari Ritel Hingga Transportasi: Bagaimana AI Mengubah Setiap Sudut Ekonomi
piercecountycd.org – Dua perusahaan teknologi terbesar di dunia mengumumkan rencana untuk pencarian yang ditingkatkan AI bulan ini, meningkatkan pergumulan untuk supremasi di ruang kecerdasan buatan.
Namun, debut chatbot baru Google, Bard, gagal ketika muncul kesalahan, menjatuhkan $163 miliar (£137 miliar) dari harga saham perusahaan induk Alphabet . Anjloknya saham menunjukkan betapa pentingnya menurut investor AI bagi masa depan Google.
Namun, semakin menonjolnya AI memiliki implikasi untuk setiap sudut ekonomi. Dari ritel hingga transportasi, inilah janji AI untuk mengantarkan gelombang perubahan di seluruh industri.
Pertanian
Memantau pola cuaca, mengelola hama dan penyakit, memenuhi kebutuhan irigasi tambahan, atau bahkan tanaman mana yang akan ditanam: banyak petani percaya bahwa pertanian adalah lahan subur untuk kecerdasan buatan.
Baca Juga : Penggundulan Hutan Amazon Terkait Dengan Berkurangnya Salju Tibet
Banyak produsen makanan menggunakan AI untuk mengumpulkan dan menganalisis data dalam upaya mereka meningkatkan produktivitas dan profitabilitas.
Kapasitas AI untuk menggabungkan dan menganalisis kumpulan data besar sudah memberi petani informasi waktu nyata tentang cara meningkatkan kesehatan tanaman mereka dan meningkatkan hasil panen.
Drone dan sensor dalam tanah dapat berperan dalam mengamati tanaman yang tumbuh dan kondisi tanah di ratusan hektar lahan, termasuk memeriksa apakah mereka membutuhkan lebih banyak air, pupuk, atau herbisida dan apakah tanaman tersebut terkena penyakit atau dihancurkan oleh hewan.
Ali Capper, yang menanam apel dan hop di pertanian keluarganya di perbatasan Herefordshire dan Worcestershire, telah berinvestasi dalam teknologi baru, termasuk penyemprot kebun otomatis, untuk digunakan bersamaan dengan pemetaan tanah digital yang dia gunakan sejak 2017.
“Banyak inovasi agri-tech akan membantu kita menjadi lebih ramah terhadap lingkungan pertanian serta lebih efisien dan menguntungkan,” kata Capper.
Dalam menghadapi kekurangan tenaga kerja, terutama yang akut sejak Brexit, para petani telah lama berharap bahwa kemajuan dalam robotika – “agribots” – akan membantu memastikan panen dapat dipetik tepat waktu. Kurangnya pekerja menyebabkan £ 60 juta makanan terbuang sia-sia pada tahun 2022 saja , menurut Serikat Petani Nasional.
Sementara robot berlengan empat, yang dirancang untuk pekerjaan rumit memetik buah lunak , sedang dikembangkan, robot dengan ketangkasan tangan manusia, yang mampu memetik dengan cepat tanpa merusak buah seperti raspberry, mungkin masih satu dekade lagi untuk digunakan secara luas.
Meskipun demikian, otomatisasi telah mengubah beberapa pekerjaan yang paling melelahkan dalam pertanian, dari mengebor benih menjadi menyemprot dan menyiram tanaman. Joanna Partridge
Media berita
Perusahaan media telah menerapkan pembelajaran mesin untuk meningkatkan langganan dan iklan serta untuk membantu membuat keputusan tentang cerita yang akan dipromosikan.
Organisasi berita mempekerjakan ilmuwan data dengan gaji enam digit untuk mengumpulkan data guna melacak pelanggan dan membimbing mereka menuju produk tertentu, sambil juga menyediakan alat bagi pekerja untuk menyelesaikan pekerjaan kasar dalam menemukan dan menulis cerita.
Lisa Gibbs, direktur kemitraan berita di Associated Press, mengatakan dalam studi London School of Economics bahwa organisasinya dapat “menemukan berita lebih cepat dan menyampaikan berita lebih cepat” dengan bantuan AI.
Organisasi media menggunakan analis data untuk membuat konten bertarget yang menghasilkan langganan dan pendapatan iklan yang lebih tinggi.
Jane Barrett, editor berita global di unit strategi media Reuters, mengatakan kepada LSE: “AI akan membantu kami mendapatkan konten yang tepat untuk orang yang tepat.” Phillip Inman
Energi
Ada kemungkinan aplikasi AI di setiap sudut industri energi
: mulai dari memprediksi dan mengidentifikasi kesalahan di pembangkit listrik hingga
menggunakan prakiraan cuaca untuk merencanakan proyek ladang angin lepas pantai.
Dengan margin yang ketat di sektor di mana hampir 30 perusahaan bangkrut selama krisis energi, pemasok energi ritel diharapkan meningkatkan penggunaan AI untuk mengurangi waktu panggilan. Chatbot digunakan untuk mengajukan pertanyaan dasar sebelum pelanggan berbicara dengan penasihat manusia.
Pada akhirnya, pemasok membayangkan AI akan memainkan peran sentral dalam “smart grids” di masa depan, yang memungkinkan pasokan dan permintaan menjadi lebih selaras, dengan perangkat generasi baru dari meteran pintar dan kendaraan listrik hingga panel surya dan pompa panas yang dapat meningkatkan efisiensi. Pekerjaan untuk insinyur, pembaca meteran, dan analis pasokan paling terancam.
AI juga berharga untuk melacak emisi karbon. Boston Consulting Group memperkirakan penerapan AI pada rencana keberlanjutan perusahaan multinasional dapat bernilai $1,3 triliun hingga $2,6 triliun melalui pendapatan tambahan dan penghematan biaya pada tahun 2030. Akhir tahun lalu, pemerintah meluncurkan program £1,5 juta untuk mempelajari penggunaan AI untuk mengurangi emisi karbon Inggris. Alex Lawson
Manufaktur
Veteran manufaktur tahu betul bagaimana otomatisasi dapat menyapu industri. Pada 2019, Kantor Statistik Nasional Inggris mengatakan hampir dua pertiga operator mesin pengerjaan logam berisiko.
Bagian dari penggerak otomasi adalah untuk efisiensi. Algoritme pembelajaran mesin sudah diterapkan pada tumpukan data yang berkembang yang diproduksi di pabrik-pabrik besar untuk “pemeliharaan prediktif” – mengganti suku cadang sebelum rusak dan berpotensi membutuhkan lebih sedikit teknisi.
Tetapi peningkatan pesat kecerdasan buatan generatif menunjukkan bahwa tidak hanya orang-orang di lini pabrik yang akan terpengaruh. AI generatif sudah digunakan untuk merancang produk jauh lebih cepat, mengujinya secara virtual sebagai “kembaran digital”, dan memproduksinya jauh lebih cepat.
Dikombinasikan dengan inovasi seperti pencetakan 3D, ini dapat menurunkan biaya pengembangan secara dramatis dan akan membutuhkan lebih sedikit insinyur di bidang kedirgantaraan, otomotif, dan elektronik konsumen.
Salah satu ujung logisnya adalah sesuatu seperti replikator Star Trek, bot yang mendesain dan membuat apa pun yang diinginkan penggunanya dari permintaan teks – tanpa keterlibatan manusia. Jasper Jolly
Pemerintah
Menjalankan negara berarti pemerintah mengumpulkan sejumlah besar data pribadi dan bisnis, yang semuanya dapat dihubungkan ke kecerdasan buatan dan sistem pembelajaran mesin untuk meningkatkan efisiensi pembuatan kebijakan dan penyampaian layanan.
Segala sesuatu mulai dari pengumpulan bin, pusat panggilan, dan analisis data hingga memprioritaskan pengeluaran dapat ditargetkan untuk peningkatan. Namun, ini bukannya tanpa tantangan dan kontroversi – paling tidak tentang bagaimana algoritme dimintai pertanggungjawaban.
Mantan kepala pamong praja, Mark Sedwill, mengatakan penggunaan AI dan otomatisasi yang lebih besar mungkin akan menyebabkan pengurangan jumlah pegawai.
Ada kekhawatiran di pemerintah bahwa sistem AI dapat membangun bias manusia, mempertaruhkan stereotip dan diskriminasi yang terus berlanjut. Sementara itu, mengandalkan model komputer telah menimbulkan ketakutan di masa lalu bahwa beberapa prioritas publik diabaikan, termasuk investasi di Inggris utara dan proyek hijau .
Lebih banyak penggunaan AI dapat meningkatkan efisiensi tetapi pihak berwenang perlu memeriksa efeknya dengan hati-hati. Seperti yang dikatakan oleh presiden AS pascaperang Harry Truman: “Ketika Anda memiliki pemerintahan yang efisien, Anda memiliki kediktatoran.” Richard Partington
Layanan keuangan
Sektor jasa keuangan berisiko lebih besar kehilangan pekerjaan akibat AI daripada sektor lain, menurut perkiraan pemerintah, tetapi para ahli mengatakan ini sebagian karena mengejar ketertinggalan.
“Industri lain telah melakukan pemotongan ini,” kata Sarah Kocianski, konsultan fintech independen.
Misalnya, bank dan manajer kekayaan akan membutuhkan lebih sedikit staf untuk mendapatkan klien baru karena mereka mengotomatiskan lebih banyak pemeriksaan latar belakang pelanggan mereka dan akan lebih mengandalkan AI untuk mendeteksi dan menandai potensi penipuan dan risiko pencucian uang.
Mereka juga akan dapat memasukkan pedoman baru dari regulator ke dalam program pembelajaran mesin tersebut, untuk menandai potensi pelanggaran atau kekurangan dalam sistem perusahaan, daripada mengandalkan manusia untuk melakukan tinjauan awal.
Tetapi sistem ini masih membutuhkan pengawasan manusia, tidak hanya untuk membangun dan memprogram teknologinya, tetapi juga untuk melakukan pemeriksaan tambahan dan menyelesaikan masalah yang lebih kompleks.
“Risiko kritisnya adalah perusahaan menyerah pada godaan untuk memercayai AI untuk membuat keputusan pinjaman atau asuransi yang lebih cerdas tanpa memahami proses penalaran, dan terlalu bergantung pada sistem AI tanpa benar-benar menguji kesesuaiannya dengan tujuan,” kata Karishma Brahmbhatt, seorang pengacara data dan teknologi di Allen & Overy.
Di samping meningkatnya permintaan akan staf teknologi untuk membuat dan memantau program AI, perusahaan akan bersaing untuk mendapatkan staf berketerampilan lebih tinggi yang dapat melakukan pekerjaan forensik jika mereka mencurigai adanya penipuan atau kesalahan, atau memberikan dukungan yang dipesan lebih dahulu kepada pelanggan. “Anda membutuhkan lebih banyak orang yang disesuaikan, tetapi Anda membutuhkan lebih sedikit orang,” kata Kocianski. Kalyeena Makortoff
Pengecer
Hampir sepertiga dari pekerjaan ritel dapat digantikan oleh teknologi pada tahun 2030 dibandingkan dengan level tahun 2017, karena mesin pengolah otomatis, robot gudang, dan alat perencanaan berbasis AI memengaruhi perusahaan terbesar di Inggris.
Perubahan yang paling jelas bagi pembelanja mana pun adalah meningkatnya penggunaan sistem pembayaran mandiri dan pemindaian mandiri di supermarket dalam lima tahun terakhir. Perubahan didorong oleh pandemi ketika tenaga kerja menjadi lebih mahal dan sulit ditemukan sementara pembeli menjadi waspada terhadap interaksi dengan staf.
Analis di firma penasehat McKinsey memperkirakan bahwa jumlah kasir bisa hampir setengahnya antara tahun 2017 dan 2030 karena teknologi ini diluncurkan. Bryan Roberts dari badan industri IGD mengatakan mayoritas penjualan di sebagian besar supermarket Inggris sekarang dilakukan dengan pemindaian sendiri atau mesin otomatis.
Meningkatnya biaya tenaga kerja juga menyebabkan pengecer non-makanan mencoba teknologi ini. Rantai pakaian milik Jepang Uniqlo memperkenalkan sistem yang terhubung dengan tag identifikasi frekuensi radio beberapa tahun yang lalu.
Langkah selanjutnya adalah toko bebas pembayaran, dipimpin oleh Amazon Fresh, di mana kamera dan sensor rak berarti bahwa pembelian pembeli secara otomatis didaftarkan pada aplikasi di ponsel mereka sehingga memungkinkan mereka untuk keluar dan membayar nanti.
Teknologi tidak berhenti di kasir. Pengecer sedang bereksperimen dengan robot atau sistem bertenaga AI untuk menemukan celah di rak – dengan Marks & Spencer menguji sistem yang menggunakan kamera tetap. Yang lain telah bereksperimen dengan mesin tipe Dalek yang melaju di lorong.
Label elektronik di rak, sehingga harga dapat diubah secara otomatis dari kantor pusat, di samping teknologi yang dipimpin AI untuk memandu keputusan pembelian dan lebih banyak robot untuk mengambil dan mengemas produk di gudang juga akan memengaruhi ribuan pekerjaan. Sarah Butler
