Mengapa Menggunakan AI dan ML untuk Meningkatkan Proses Entri Data Anda?

Entri data adalah elemen penting dari proses manajemen data perusahaan. Namun, entri data manual memakan waktu dan rawan kesalahan, membuatnya menantang untuk menangani skala dan kompleksitas kumpulan data besar. Selain itu, karena volume data terus tumbuh secara eksponensial, entri data manusia menjadi semakin tidak efisien dan tidak praktis.

Untuk mengatasi tantangan ini, bisnis beralih ke otomatisasi melalui teknologi Kecerdasan Buatan (AI) dan Bahasa Mesin (ML). Dengan mengotomatiskan entri data, bisnis dapat meningkatkan akurasi, mempercepat pemrosesan data, dan mengurangi biaya yang terkait dengan tenaga kerja manual.

Posting ini merinci mengapa Anda harus memilih proses entri data berbasis AI dan ML dengan memaparkan manfaat yang ditawarkan, kemungkinan tantangan yang mungkin dihadapi, dan bagaimana memilih penyedia layanan entri data eksternal mungkin diperlukan untuk memaksimalkan manfaat sepenuhnya pendekatan entri data otomatis.

Manfaat Menggunakan AI dan ML untuk Entri Data

Pengenalan kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) telah membuka pintu bagi sistem entri data otomatis, menawarkan banyak keuntungan.

Berikut adalah beberapa manfaat signifikan yang dapat diperoleh organisasi dengan memanfaatkan alat otomatis untuk entri data.

• Akurasi yang tak ada bandingannya

Jika ada satu hal yang dikenal dengan otomasi, itu adalah keakuratannya dalam menjalankan fungsi dengan parameter yang telah ditentukan. Dan itulah yang membuat entri data menjadi baik. Entri data otomatis menggunakan AI memastikan akurasi dan ketepatan yang tinggi, mengurangi risiko kesalahan yang umum terjadi dalam operasi entri data manual. Sistem otomatis dilatih untuk mengenali pola & anomali dan menyesuaikan proses entri datanya. Kemampuan beradaptasi ini memungkinkan sistem untuk menjaga akurasi bahkan dalam lingkungan data yang dinamis.

• Peningkatan Efisiensi

Entri data manual adalah proses yang memakan waktu yang membutuhkan banyak tenaga kerja. Bisnis dapat mengurangi waktu yang diperlukan untuk memasukkan data dengan menggunakan sistem otomatis yang dapat memasukkan data dalam jumlah besar dengan cepat dan akurat. Ini membebaskan waktu bagi karyawan untuk fokus pada tugas penting lainnya yang membutuhkan perhatian manusia. Dengan mengotomatiskan proses entri data, bisnis dapat meningkatkan produktivitas dan efisiensinya.

• Pengurangan biaya

Metode entri data manual tradisional mahal, terutama untuk bisnis yang berurusan dengan volume data yang besar. Mempekerjakan tim karyawan untuk memasukkan data bisa jadi mahal, dan biayanya meningkat seiring dengan volume data. Namun, mengotomatiskan proses menawarkan solusi yang hemat biaya karena persyaratan intervensi manusia yang minimal, yang mengurangi kebutuhan akan tim ahli data yang besar.

• Peningkatan Kualitas Data

Sistem yang mendukung AI menawarkan manfaat yang signifikan dalam hal meminimalkan risiko kesalahan manusia yang melekat dalam proses entri data manual. Proses entri data otomatis menerapkan fungsi pembersihan dan pengayaan data untuk mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan, duplikat, dan ketidakkonsistenan dalam database. Pendekatan sistematis ini menghasilkan data yang lebih bersih dan andal, sehingga meningkatkan kualitas data secara keseluruhan.

• Skalabilitas

Karena bisnis menghasilkan dan menangani volume data yang lebih besar, bekerja dengan metode manual tradisional bisa sangat melelahkan dan tidak efisien. Teknologi AI dan ML menawarkan kemampuan untuk memproses data dalam jumlah besar dengan cepat dan akurat, tanpa mengorbankan kualitas atau kecepatan. Skalabilitas ini memberdayakan bisnis untuk menangani pertumbuhan data secara efektif, mendukung ekspansi dan kebutuhan operasional mereka.

• Adaptasi Tipe Multi Data

Lama pergi adalah hari-hari ketika data hanya berarti informasi tekstual. Di era multimedia saat ini, perusahaan mengandalkan berbagai jenis data untuk mendorong pemenuhan tujuan mereka. Dan entri data juga disesuaikan dengan persyaratan ini dengan mengaktifkan penyertaan audio, video, animasi, gambar, halaman web HTML, dan jenis data lainnya ke dalam bidangnya. Di sisi otomatisasi, terdapat model AI dan algoritma Ml yang dapat membantu memudahkan proses memasukkan semua jenis data. Model AI yang dikembangkan khusus dapat disesuaikan untuk membaca dan secara akurat memasukkan beragam tipe data menggunakan anotasi data.

Tantangan Menggunakan AI dan ML untuk Entri Data

Meskipun teknologi AI dan ML berfungsi sebagai keuntungan untuk entri data otomatis, mereka disertai dengan tantangan tertentu. Oleh karena itu, tanpa penerapan alat AI dan ML yang tepat untuk entri data dengan mempertimbangkan keterbatasannya, Anda dapat mengalami masalah yang tidak terduga.

• Integrasi dengan Sistem Legacy

Banyak organisasi memiliki sistem lama yang tidak dirancang untuk bekerja dengan teknologi AI dan ML. Mengintegrasikan AI dan ML ke dalam sistem ini dapat menjadi tantangan dan memerlukan investasi waktu dan sumber daya yang signifikan. Organisasi harus mengevaluasi kompatibilitas sistem yang ada dengan alat otomasi sebelum implementasi.

• Biaya Implementasi

Mengotomatiskan proses entri data dapat disertai dengan investasi awal yang signifikan dalam teknologi dan implementasi. Organisasi harus berinvestasi dalam perangkat keras, perangkat lunak, dan sumber daya manusia untuk menyebarkan proses secara efektif. Selain itu, mungkin ada biaya pemeliharaan berkelanjutan untuk memastikan bahwa sistem tetap up-to-date dan aman.

• Kurangnya Pengawasan Manusia

Otomasi menawarkan banyak keuntungan, termasuk peningkatan efisiensi, waktu pemrosesan lebih cepat, dan pengurangan biaya. Namun, ada potensi kerugian jika hanya mengandalkan otomatisasi: tidak adanya pengawasan manusia. Tanpa pengawasan manusia, ada risiko kesalahan atau keputusan yang salah tidak terdeteksi. Untuk mencapai keseimbangan, organisasi perlu mengintegrasikan intervensi manual untuk menerapkan tindakan pengendalian kualitas, seperti audit rutin, pemeriksaan validasi data, dan prosedur verifikasi.

• Data Pelatihan Berkualitas Buruk

Salah satu tantangan utama menggunakan AI dan ML untuk entri data adalah kualitas data yang digunakan untuk melatih model. Performa dan akurasi model ini sangat bergantung pada data yang dilatihkan. Jika data pelatihan tidak cukup mencakup rentang tipe data, struktur, dan variasi yang ditemui dalam skenario dunia nyata, model mungkin kesulitan untuk menafsirkan dan memproses data secara akurat selama fase entri. Selain itu, tanpa pemantauan dan pelatihan ulang yang tepat, model dapat menjadi usang, menyebabkan penurunan akurasi entri data.

• Menangani Kepatuhan Data

Mengotomatiskan entri data memerlukan kepatuhan terhadap peraturan penanganan data dan undang-undang privasi, seperti Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR) atau Undang-Undang Privasi Konsumen California (CCPA). Organisasi harus memastikan bahwa proses otomatis dirancang untuk mematuhi peraturan ini, termasuk memperoleh persetujuan yang diperlukan, menerapkan kontrol akses data, dan memberikan transparansi kepada individu terkait penggunaan data mereka.

• Bias dalam Data

Model AI dan ML yang digunakan untuk entri data otomatis mengandalkan data pelatihan untuk mempelajari pola dan mengambil keputusan. Jika data pelatihan bias atau mengandung prasangka yang melekat, sistem otomatis dapat mereplikasi dan melanggengkan bias tersebut selama entri data. Misalnya, jika data historis bias terhadap demografis tertentu atau mengecualikan kelompok tertentu, sistem otomatis mungkin secara tidak sengaja mendiskriminasikan data yang sama. Oleh karena itu, organisasi harus menyewa anotator data berpengalaman untuk memberi label dan melatih model.

Bagaimana Mengatasi Tantangan Entri Data Otomatis?

Untuk mengatasi tantangan yang dihadapi selama entri data otomatis, ada dua pendekatan yang perlu dipertimbangkan. Salah satu opsinya adalah membentuk tim pakar internal yang berdedikasi untuk melatih model AI/ML yang disesuaikan dengan persyaratan khusus organisasi. Alternatifnya adalah mengalihdayakan proses entri data otomatis ke perusahaan terkemuka. Sementara kedua solusi memiliki kelebihan dan kekurangan, outsourcing terbukti menjadi pilihan terbaik bagi organisasi yang ingin merampingkan operasi dan meminimalkan biaya yang terkait dengan membangun tim internal.

Berikut adalah manfaat outsourcing proses entri data otomatis:

• Keahlian profesional pihak ketiga dalam menangani alat AI dan ML membantu mempercepat pekerjaan. Dengan tim internal, Anda mungkin perlu menempatkan mereka melalui fase pelatihan, yang dapat menghabiskan banyak uang dan waktu.
• Ini mengurangi waktu penyelesaian karena kemungkinan agen pihak ketiga bekerja lintas zona waktu.
• Penyedia layanan entri data eksternal memiliki kerahasiaan data yang ketat dan langkah-langkah privasi, dan karenanya dapat mengatasi masalah keamanan data yang terkait dengan penggunaan alat AI dan ML.
• Dengan outsourcing, bisnis dapat menghemat waktu dan sumber daya, memungkinkan mereka untuk fokus pada aktivitas inti sementara pakar entri data menangani beban kerja manajemen data.
• Penyedia layanan entri data ahli memastikan tingkat akurasi dan kualitas yang tinggi dalam tugas entri data, meminimalkan kesalahan, dan menjaga integritas data.
• Entri data outsourcing membantu dalam penskalaan operasi secara efektif, karena bisnis dapat dengan mudah menambah atau mengurangi volume tugas entri data berdasarkan kebutuhan mereka.
• Pakar entri data menggunakan alat dan teknologi canggih untuk merampingkan proses, menghasilkan peningkatan efisiensi dan waktu penyelesaian yang lebih cepat.

Kesimpulan

Ranah entri data sedang mengalami transformasi cepat dengan integrasi alat AI dan ML. Otomatisasi ini memberdayakan perusahaan untuk merampingkan operasi mereka dan menyesuaikan diri dengan standar industri, mencapai peningkatan kinerja. Dengan merangkul otomatisasi entri data, perusahaan Anda dapat membuka banyak keuntungan yang ditawarkan oleh teknologi terbaru, termasuk waktu pemrosesan yang dipercepat dan akurasi yang ditingkatkan. Manfaat ini, pada gilirannya, mendukung proses pengambilan keputusan Anda dan membuka jalan untuk peningkatan efisiensi dan produktivitas. Jadi, rangkul potensi AI dan ML dalam entri data untuk memajukan bisnis Anda dan tetap terdepan dalam lanskap dinamis saat ini