Dampak kecerdasan buatan terhadap 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.

Daftar Isi

1. Apa yang dimaksud dengan Kecerdasan Buatan?
2. Komponen Utama AI
3. Contoh Terkenal dari AI dalam Sejarah
4. Jenis AI
5. Dampak AI pada Ekonomi Dunia
6. Bagaimana AI Membantu Perusahaan Berkembang Secara Global
7. Bagaimana AI Akan Memengaruhi Ekspansi Global di Masa Depan?
8. Pelajari Lebih Lanjut Tentang Platform Ekspansi Global Globalization Partners

Pertumbuhan bisnis internasional, kecerdasan buatan, 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 2030, AI berpotensi menambahkan 16% — atau sekitar $13 triliun — ke ekonomi global. Hal ini juga dapat meningkatkan produk domestik bruto (PDB) 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, penggunaan kata-kata alami, otomatisasi proses robotik, atau asisten virtual.

Namun, apa sebenarnya yang dimaksud dengan AI, dan bagaimana AI berkontribusi terhadap ekspansi global? Di bawah ini, kami akan menjelaskan cara kerja AI, dampaknya terhadap pertumbuhan ekonomi, dan kemungkinan kontribusinya terhadap ekspansi global baik saat ini maupun di masa depan.

Apa yang Dimaksud dengan Kecerdasan Buatan?

Ayah dari kecerdasan buatan secara luas dianggap sebagai Alan Turing, mungkin yang paling terkenal karena komputernya yang memecahkan kode yang membantu Sekutu selama Perang Dunia II. Turing juga mengusulkan apa yang kemudian dikenal sebagai tes Turing - tes yang dapat dilewati komputer hanya jika responsnya terhadap pertanyaan tidak dapat dibedakan dari respons manusia.

Sejak 1950s, pikiran ilmiah telah bingung tentang apa yang merupakan "pemikiran" dan "inteligensi"  ketika berbicara tentang mesin dan algoritma yang mereka gunakan untuk menafsirkan data dan menjawab pertanyaan.

AI dapat sulit didefinisikan, tetapi biasanya, mesin  dianggap memiliki kecerdasan buatan  jika merespons pertanyaan tentang cara manusia secara umum merespons dan jika mampu membuat keputusan yang memerlukan tingkat kecerdasan manusia.

Komponen Utama AI

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

• Kesengajaan: Dalam hal AI, kesengajaan berarti bahwa sistem membuat keputusan, bukan hanya diprogram dengan respons yang sudah ditentukan. Kesengajaan mengharuskan AI untuk memahami arti kueri dan mengurai data dengan maksud untuk menentukan jawabannya. Untuk melakukannya, sistem AI harus menggabungkan data dari berbagai sumber, segera menganalisisnya, dan menindaklanjuti kesimpulan yang diambilnya.
• Kecerdasan: Kecerdasan AI sering kali berasal dari interaksinya dengan program pembelajaran mesin dan analitik data. Kombinasi teknologi ini memungkinkan apa yang kami anggap sebagai pengambilan keputusan yang cerdas. Misalnya, sistem AI yang menugaskan siswa ke sistem sekolah yang berbeda tidak dapat mengandalkan komputasi acak — sistem AI juga harus mempertimbangkan nilai-nilai seperti ekuitas dan keadilan untuk menciptakan hasil yang menguntungkan bagi semua.
• Adaptabilitas: Adaptabilitas berarti sistem AI menyesuaikan saat menerima data baru, mengambil keputusan, dan menafsirkan hasilnya. Jika kondisi keuangan atau lingkungan berubah — atau, dalam hal mobil yang bisa mengemudi sendiri, jika kondisi jalan memburuk — AI dapat mempertimbangkan data baru dan menyesuaikan pengambilan keputusannya dengan tepat.

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

Pembelajaran mesin menggunakan sejumlah besar data dan algoritma komputer canggih untuk membuat prediksi. Jumlah data yang sangat besar sangat penting karena algoritma pembelajaran mesin perlu mengevaluasi sebanyak mungkin hasil masa lalu untuk menghasilkan prediksi yang benar. Saat AI berkembang dan menjadi lebih mampu, kemungkinan AI akan menjadi mampu memprediksi dengan akurasi yang lebih baik.

Machine learning dapat diawasi atau tidak diawasi.

• Dalam machine learning yang diawasi, data dilengkapi dengan informasi bermanfaat, seperti label atau fakta yang diinterpretasikan — katakan bahwa air membeku pada 0 derajat Celsius — untuk membantu machine learning berkembang lebih cepat.
• Pembelajaran mesin tanpa pengawasan hanya menyediakan data tanpa label atau fakta terkait, sehingga algoritme harus belajar menafsirkan pola dan membuat interpretasi yang benar sendiri. machine learning tanpa pengawasan mencakup apa yang dikenal sebagai pembelajaran penguatan, di mana algoritma memilih dan menghasilkan data mereka sendiri saat mereka belajar

AI juga bekerja menggunakan apa yang dikenal sebagai jaringan saraf dalam, atau DNN. Jaringan saraf dalam menggabungkan beberapa tugas pembelajaran menjadi satu paket untuk membuat pembelajaran mesin serbaguna, atau GPML. Manfaat GPML adalah dapat dengan mudah memahami berbagai masukan, seperti video, audio, dan informasi tekstual.

Contoh Terkenal dari AI dalam Sejarah

Sistem AI telah menjadi tajuk berita selama beberapa dekade terakhir. Komputer Deep Blue IBM dapat mengalahkan grandmaster dalam catur selama bertahun-20tahun yang lalu, dan baru-baru ini, Watson  mengalahkan Jeopardy champions di Jeopardy .

Eksperimen AI IBM telah ada selama beberapa dekade, tetapi secara bertahap semakin canggih dengan pembuatan algoritme yang lebih kuat. 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 komunikasi manusia lainnya yang tak terbatas daripada hanya berstrategi tentang gerakan pada papan

Salah satu alasan program AI begitu mahir dalam catur adalah karena program ini menangani masalah secara berbeda dari yang dilakukan manusia. Saat kita bermain catur, kita biasanya menggunakan campuran pengenalan pola dan intuisi sebagai bagian dari strategi kita. Komputer juga melakukan pengenalan pola, tetapi dalam hitungan detik, ia juga dapat mencari melalui basis data yang besar dari posisi dan hasil yang mungkin untuk mengetahui langkah terbaiknya.

Saat Watson belajar bermain Jeopardy, Watson melakukan hal yang sama — Watson menggunakan  pendekatan berorientasi statistik dan aturan  untuk menafsirkan pertanyaan dan mempersempit jawaban. Kemudian menggabungkan umpan balik dari hasil yang didapatkan — sehingga secara bertahap dapat menentukan algoritme mana yang paling efektif dan dalam keadaan apa. “Pembelajaran” ini membantu sistem menemukan jawaban dengan lebih akurat di masa mendatang.

Tentu saja, sebagian besar bisnis tidak memerlukan komputer untuk bermain catur atau memenangkan permainan trivia. Tetapi kualitas yang sama yang membantu AI memenangkan pertandingan catur dan game Jeopardy juga dapat diterjemahkan ke dalam aplikasi profesional

Misalnya, mengganti dokter dengan sistem AI tidak mungkin dilakukan karena banyak nuansa diagnosis, pengobatan penyakit, dan hubungan pasien-dokter sulit untuk dienkapsulasi dalam set data. Tetapi AI dapat memberikan pelengkap yang bermanfaat bagi dokter manusia.

Program AI dapat menggulir ratusan ribu diagnosis potensial atau protokol pengobatan dan menawarkan saran dalam pengaturan medis. Watson telah terbukti berguna dengan cara ini karena  kemampuan pengenalan ucapan dan penglihatan mesinnya . Alat ini dapat menganalisis gambar radiologi, misalnya, dan mengomunikasikan temuannya kepada dokter.

Jenis AI

AI dapat dipecah menjadi dua jenis:  Kecerdasan Buatan yang sempit dan Kecerdasan Buatan umum.

• AI Persempit, yang ada di banyak aplikasi saat ini, adalah AI yang dibuat untuk menyelesaikan tugas spesifik yang ditentukan. Mesin ini dapat ditemukan dalam chatbot, program pengenalan ucapan, layanan terjemahan otomatis, dan mobil yang bisa mengemudi sendiri. Komputer di perusahaan seperti Amazon, Google, dan Netflix juga menggunakan AI untuk menganalisis pola penelusuran, pembelian, dan tontonan konsumen serta menggunakan pola tersebut untuk membuat rekomendasi yang dipersonalisasi.
• AI umum, yang berpotensi kami kembangkan menjadi alat bantu yang lebih tangguh di masa depan, mencakup sistem pembelajaran mesin yang dapat digunakan dalam berbagai aplikasi. Dalam bentuk idealnya, AI umum dapat belajar lebih cepat daripada manusia, dan kemampuannya dapat melampaui kemampuan manusia pada 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. Namun mereka menawarkan banyak keuntungan dalam situasi profesional.

Dampak AI pada Ekonomi Dunia

Dampak ekonomi global AI sudah cukup besar. AI memengaruhi pertumbuhan ekonomi dengan berbagai cara:

• Meningkatkan produktivitas dan peluang perdagangan: Salah satu dampak AI pada pertumbuhan ekonomi muncul melalui efek makroekonominya. Misalnya, ketika AI meningkatkan pertumbuhan produktivitas, pertumbuhan produktivitas juga meningkatkan pertumbuhan ekonomi. Ini juga meningkatkan peluang perdagangan internasional.
• Manajemen unit produksi yang kompleks yang lebih baik: AI membantu bisnis menangani unit produksi yang kompleks dan luas dengan menyediakan sistem manajemen terpusat. Misalnya, bisnis dapat menggunakan AI untuk mengelola gudangnya secara lebih efisien, memprediksi permintaan konsumen, dan meningkatkan keakuratan sistem perputaran dan pengiriman yang cepat.
• Perluasan platform digital: Perdagangan melalui platform digital dimungkinkan karena teknologi AI. Situs lelang online eBay, misalnya, menggunakan AI untuk mengotomatiskan operasinya.

Bagaimana AI Membantu Perusahaan Berkembang Secara Global

Ekspansi global dan AI telah memiliki kemitraan yang bermanfaat. AI membantu perusahaan berkembang secara global dalam berbagai cara:

• Ekspansi mudah melalui platform digital: Otomatisasi AI melalui platform digital memberikan cara mudah bagi perusahaan untuk melakukan ekspansi internasional. Di Amerika Serikat, 97% bisnis kecil yang aktif di eBay, yang menggunakan AI, mengekspor beberapa produk mereka. Sebagai perbandingan, hanya 4% bisnis offline yang tidak menggunakan AI mengekspor produk mereka.
• Layanan penerjemahan yang akurat: AI juga menyediakan layanan penerjemahan seketika dan akurat yang meningkatkan dialog, mengurangi kesalahan komunikasi, dan membuat kerja sama internasional jauh lebih efisien dan efektif. Menggunakan terjemahan AI dalam bisnis telah terbukti berdampak positif pada pendapatan perdagangan — efek yang setara dengan mengurangi jarak antara negara-negara  tersebut sebesar lebih dari 35%.
• Meningkatkan negosiasi dagang: AI tidak hanya meningkatkan komunikasi — tetapi juga meningkatkan hasil akhir mereka. AI dapat digunakan untuk menganalisis jalur ekonomi mitra negosiasi dalam berbagai skenario, memprediksi bagaimana variabel yang berbeda dalam skenario perdagangan akan memengaruhi hasil, dan memprediksi respons perdagangan dari negara-negara yang bukan merupakan pihak dalam negosiasi. Brasil, misalnya, telah mengembangkan Prakarsa Teknologi + Perdagangan Cerdas yang menekankan menyertakan AI sebagai komponen negosiasi perdagangan.
• Manajemen rantai pasokan: Sistem AI juga dapat merespons rantai pasokan secara real time. Mereka dapat mendeteksi pola dan tren, dan mereka dapat memprediksi di mana dan kapan permintaan akan meningkat. Mereka juga dapat secara otomatis meningkatkan produksi untuk memenuhi permintaan tersebut — atau mereka dapat menurunkan produksi untuk menanggapi permintaan yang menurun, sehingga mengurangi pemborosan tenaga kerja dan inventaris surplus. Untuk memperluas bisnis yang memerlukan cara untuk mengetahui cara memasok jumlah produk optimal ke pasar baru, AI telah terbukti tak ternilai.
• Mengotomatiskan tugas rutin: Ketika perusahaan berkembang, mereka biasanya ingin memfokuskan energi mereka pada tugas tingkat lebih tinggi seperti strategi dan lebih sedikit pada tugas tingkat lebih rendah seperti masalah birokrasi. AI dapat membantu dengan mengotomatiskan tugas rutin dan birokrasi. Misalnya, karena perusahaan menggabungkan pekerja baru di berbagai negara, mereka mungkin kesulitan untuk mengelola tugas seperti penggajian dan memberikan tunjangan. AI dapat membantu mengotomatiskan tugas ini dan menyelamatkan pekerja manusia dari kerepotan dan frustrasi.
• Peningkatan efisiensi dan akurasi: AI juga dapat merampingkan proses yang berbeda dalam perusahaan dengan membuatnya lebih efisien dan akurat. Jika karyawan manusia melakukan tugas penggajian atau mendaftarkan karyawan dalam program asuransi kesehatan, dia mungkin membuat satu atau dua kesalahan, yang menyebabkan penundaan, pembayaran yang salah, atau kurangnya pertanggungan. Dengan sistem otomatis yang tidak pernah lelah atau terganggu, kemungkinan kesalahan menjadi jauh lebih kecil. Algoritme AI juga dapat menyelesaikan komputasi dan entri datanya lebih cepat dari yang dapat dilakukan karyawan manusia, sehingga meningkatkan efisiensi.

Bagaimana AI Akan Memengaruhi Ekspansi Global di Masa Depan?

AI kemungkinan akan berdampak pada ekspansi global di masa depan dengan jauh lebih kuat dibandingkan saat ini. Salah satu alasannya adalah bahwa mengadopsi teknologi baru dan menggabungkannya secara efektif membutuhkan waktu. Karena perusahaan lebih banyak menggunakan AI dan lebih memahami hal yang dapat dilakukan AI untuk mereka, mereka akan dapat memanfaatkan kemampuannya dengan lebih efektif.

Dan seiring peningkatan AI, dampaknya juga akan meningkat. McKinsey Global Institute memperkirakan bahwa karena efek AI cenderung menunjukkan pertumbuhan logistik, yang meningkat seiring kurva berbentuk S, dampak AI pada ekonomi global akan menjadi tiga kali lebih tinggi2030 dibandingkan saat ini.

Di masa depan, AI kemungkinan akan berdampak pada ekspansi global dengan cara berikut:

• Meningkatkan prediksi tren masa depan: Sebagian besar keberhasilan bisnis internasional didasarkan pada kemampuannya untuk memprediksi dan menanggapi tren masa depan. AI dapat membantu dalam bidang ini dengan memperkirakan tren tersebut secara akurat dengan pemodelan prediktif dan memungkinkan perusahaan untuk membuat keputusan yang lebih matang saat mereka memperluas ke pasar internasional.
• Peningkatan manufaktur pintar: Manufaktur pintar membutuhkan interkonektivitas antara sistem sensor, sistem siber, dan mesin fisik. Saat AI menjadi lebih canggih, AI dapat meningkatkan manufaktur cerdas secara luar biasa dengan mengkhususkan dan merampingkan proses tertentu. AI juga memungkinkan produksi konstan, setiap jam, baik siang maupun malam, untuk meningkatkan produktivitas. Dan sistem sensoriknya — bersama dengan penurunan ketergantungannya pada operator manusia — juga dapat meningkatkan keselamatan di lantai produksi.
• Peningkatan kemampuan untuk menguraikan bukti dan membuat kesimpulan: Di masa depan, AI dapat digunakan untuk membaca dan menafsirkan data dalam volume besar. Dalam bidang hukum, misalnya, AI dapat berfungsi seperti yang dilakukan paralegal, tetapi pada kecepatan yang jauh lebih tinggi — membaca kasus preseden dalam jumlah besar dan mengumpulkan informasi yang relevan untuk digunakan pada kasus saat ini.
• Peningkatan otomatisasi tugas: Dalam proses sumber daya manusia (SDM), misalnya, otomatisasi dapat membantu merampingkan perekrutan, orientasi, pelatihan, penggajian, dan memberikan tunjangan. Dan bentuk AI yang lebih canggih kemungkinan akan mampu menguraikan hukum pajak dan peraturan internasional jauh lebih cepat dan efektif daripada yang dapat dilakukan manusia. Dengan begitu, mengotomatisasi proses ini melalui AI akan membantu perusahaan menghemat waktu dan tenaga kerja serta mengurangi kerentanan mereka terhadap sanksi.
• Kendaraan otonom yang lebih andal: Kendaraan otonom, atau mobil tanpa pengemudi, memiliki banyak sensor — khususnya radar dan detektor cahaya — yang mengumpulkan informasi tentang objek di sekitar kendaraan. Sistem AI menggunakan data ini untuk membuat keputusan seketika tentang seberapa dekat benda, apakah ada bahaya di jalan, dan jalur apa yang perlu diambil untuk menghindarinya. Kendaraan otonom dapat membantu perusahaan menghemat uang saat mereka berkembang — mereka tidak perlu membayar pengemudi. Mereka juga tidak perlu melatih karyawan untuk mempelajari aturan jalan baru di berbagai negara karena sistem AI dapat langsung mempelajarinya. Dan pengembangan AI dapat membuat kendaraan ini lebih aman dan meningkatkan kehadirannya di jalan
• Peningkatan akurasi dan efisiensi: Kami mungkin berpikir proses AI kami sekarang relatif efisien, tetapi ada beberapa bug di sistem AI. Pernahkah Anda menghubungi lini farmasi otomatis untuk mengisi ulang resep, hanya agar sistem AI menjadi bingung dan mengalihkan Anda ke manusia untuk meluruskan masalah? Atau pernahkah Anda berinteraksi dengan chatbot yang tidak dapat memberikan informasi bermanfaat? Di masa depan, sistem yang lebih canggih akan menghasilkan peningkatan kinerja yang hampir menyerupai manusia serta pengurangan kesalahan dan batasan.
• Peningkatan fokus pada inovasi bisnis: Ketika perusahaan harus kurang fokus pada proses rutin sehari-hari, sumber daya mental dan kreatif mereka menjadi bebas untuk melakukan pekerjaan di tingkat yang lebih tinggi. Di masa depan, saat AI menjadi lebih canggih, AI akan mengambil lebih banyak peran administratif dalam perusahaan. Jadi, teknologi akan membebaskan kemampuan otak perusahaan untuk menghadapi lebih banyak tantangan intelektual dan membuat lompatan kreatif. Peningkatan fokus pada visi dan kreativitas kemungkinan akan membawa kesuksesan internasional.
• Efektivitas biaya: AI lebih hemat biaya daripada karyawan manusia karena hanya memerlukan biaya pembelian. Tidak memerlukan gaji, kenaikan gaji, tunjangan kesehatan, atau kontribusi pensiun. Ini juga tidak pernah jatuh sakit, melewatkan pekerjaan, atau mengalami kehilangan produktivitas. Seiring semakin banyaknya perusahaan yang menggunakan AI, biaya operasional mereka akan berkurang dan laba melambung. Kedua fakta ini digabungkan dengan modal gratis yang sangat dibutuhkan untuk usaha ekspansi global.

Pelajari Lebih Lanjut Tentang Globalization Partners’ Platform Ekspansi Global

Saat Anda siap menggunakan teknologi AI untuk mengotomatiskan proses SDM Anda dan memotong birokrasi hukum dengan mudah, beralihlah ke organisasi pemberi kerja profesional (PEO) seperti Globalization Partners .

Platform Ekspansi Global kami— dapat melakukan perekrutan, penggajian, dan tugas-tugas tunjangan secara efisien dan akurat, sehingga orang-orang yang berpengaruh dan berpikiran baik dapat kembali ke tugas penting Anda dalam menyusun strategi dan mengembangkan ide-ide baru yang kreatif untuk membantu Anda berkembang.

Hubungi kami hari ini untuk mempelajari selengkapnya. Untuk kiat lebih lanjut mengenai ekspansi internasional, pastikan untuk mengunduh panduan kami mengenai 10 Kesalahan Ekspansi Internasional teratas yang Harus Dihindari

Unduh eBook