Pembelajaran mesin telah meledak dalam popularitas dalam beberapa tahun terakhir sebagai hasil dari berbagai peneliti akademis dan industri yang merilis teknologi baru yang menarik.
Akibatnya, banyak pemangku kepentingan tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang pembelajaran mesin.
Algoritme pembelajaran mesin digunakan dalam berbagai alat intelijen bisnis dan aplikasi perangkat lunak perusahaan untuk memperkirakan tren dan pola di masa depan.
Dengan membantu analis dalam menemukan wawasan tersembunyi dan mendeteksi pola halus dan varians dalam jumlah besar data, pembelajaran mesin membuka alam semesta baru bagi mereka.
Garis Besar Konten
Statistik & Tren Pembelajaran Mesin yang Menakjubkan 2024
1. Pembelajaran mesin memiliki banyak potensi dalam analitik bisnis, dengan satu dari setiap tiga eksekutif TI ingin mengadopsinya. (Statistik)
Karena bisnis membuat gigabyte data setiap detik, penggunaan pembelajaran mesin dalam bisnis menjadi penting.
Akibatnya, berbagai aplikasi yang menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk membantu individu memahami apa arti data tertentu dalam hal bisnis bermunculan.
2. Tampaknya tidak ada penghematan biaya yang substansial saat menggunakan pembelajaran mesin. Peningkatan pendapatan, di sisi lain, biasanya dilaporkan, dengan 80 persen dari mereka yang disurvei mengklaim bahwa AI dan ML membantu dalam hal ini. (McKinsey)
Saat menggunakan teknik pembelajaran mesin, orang akan mengharapkan pengurangan biaya yang signifikan. Sebaliknya, sebenarnya teknologi ini menghasilkan peningkatan pendapatan.
Meskipun ini bukan hal yang mengerikan, beberapa orang mungkin terkejut bahwa kedua peristiwa tersebut tidak terjadi pada saat yang bersamaan.
Kabar baiknya adalah bahwa 80 persen bisnis yang telah menggunakan pembelajaran mesin merasa itu telah membantu mereka meningkatkan pendapatan.
3. Keamanan adalah kekhawatiran utama bagi perusahaan mana pun, dan 25% dari eksekutif TI ingin menggunakan pembelajaran mesin untuk membantu dalam hal ini. 16% lainnya percaya bahwa pembelajaran mesin bermanfaat untuk pemasaran dan penjualan. (Statistik)
Keamanan adalah salah satu perhatian terpenting bagi setiap perusahaan, tidak terkecuali eksekutif TI.
Peretas menemukan cara baru untuk mengakali mesin saat mereka menjadi lebih pintar.
Metode pembelajaran mesin, di sisi lain, tampaknya dapat membantu mengatasi masalah ini.
Banyak organisasi mulai menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk pemasaran yang dipersonalisasi, yang telah terbukti jauh lebih efektif daripada iklan menyeluruh.
4. Pasar pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam di Amerika Serikat akan bernilai $80 juta pada tahun 2025. (Statista)
Pada tahun 2025, pasar pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam di Amerika Serikat masing-masing akan bernilai lebih dari $80 juta.
Meskipun jumlah ini saat ini sangat besar, diperkirakan akan tumbuh lebih banyak karena lebih banyak bisnis mulai menggunakan algoritme untuk keuntungan mereka.
Pembelajaran mendalam adalah algoritme pembelajaran mesin paling canggih yang tersedia, dan sekarang digunakan untuk meningkatkan organisasi, tanpa tanda-tanda tren ini melambat.
5. Dari 2019 hingga 2026, pasar perangkat keras AI diprediksi tumbuh pada CAGR 37.60 persen, sehingga total pendapatan menjadi $87.68 miliar. (NeighborWebSJ)
Selama tujuh tahun ini, tingkat pertumbuhan tahunan gabungan pasar perangkat keras (CAGR) diperkirakan 37.60 persen.
Sementara kebanyakan orang mengidentifikasi kecerdasan buatan dengan perangkat lunak, komponen perangkat keras sama pentingnya.
Aplikasi AI saat ini (dari chatbot hingga mesin pabrik) sangat bergantung pada daya komputasi, dan perangkat keras ini diproyeksikan menjadi semakin penting di masa depan.
6. COVID-19 telah mengakibatkan 12% penurunan di industri manufaktur chip AI. (Perkiraan Data Pasar 2020)
Sampai batas tertentu, pandemi global telah menunda perluasan industri pembuatan chip pembelajaran mesin.
Dengan penjualan keseluruhan turun 13%, beberapa orang mungkin memperkirakan penurunan yang lebih besar di pasar AI.
Pada saat yang sama, penurunan yang cukup besar terlihat di banyak pasar lain, jadi tidak mengherankan jika terjadi perlambatan.
7. Kecerdasan buatan telah meningkatkan produktivitas perusahaan tingkat tinggi hingga 54%. (Oberlo)
Algoritma pembelajaran mesin memiliki banyak potensi di bidang produktivitas bisnis.
AI bertanggung jawab untuk meningkatkan efisiensi perusahaan tingkat tinggi hingga 54 persen, menurut sebuah studi oleh Oberlo.
Dengan kata lain, pembelajaran mesin membantu staf perusahaan ini menjadi lebih efisien, yang mengarah pada peningkatan pendapatan dan produksi pendapatan.
8. Eksekutif tingkat C secara individual bertanggung jawab atas 75% dari semua proyek AI di perusahaan mereka. (Harta benda)
Eksekutif puncak (yang bertanggung jawab membuat keputusan di seluruh perusahaan) secara langsung mengawasi 75 persen dari semua proyek AI di perusahaan mereka.
Banyak eksekutif puncak bahkan tidak tahu apa itu pembelajaran mesin, apalagi apa yang terjadi dengan algoritme pembelajaran mesin di perusahaan mereka di masa lalu.
Situasi telah berubah secara radikal sebagai akibat dari semua desas-desus seputar teknologi ini.
Para pemimpin puncak tidak bisa lagi mengabaikan apa yang terjadi di dunia kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin.
9. Kecerdasan Buatan (AI) Investasi Bisnis adalah sesuatu yang dilakukan oleh 91.5 persen perusahaan paling sukses di dunia.(Businesswire)
Perangkat lunak investasi kecerdasan buatan (AI) menjadi semakin umum dari hari ke hari.
Menurut analisis BusinessWire, lebih dari 91 persen perusahaan besar terlibat dalam bentuk investasi ini.
Yang lebih mengesankan adalah kenyataan bahwa jumlah kelompok tampaknya terus bertambah dari tahun ke tahun.
Banyak perusahaan besar melihat manfaat dari algoritme pembelajaran mesin dan memberikan sumber daya yang lebih besar untuk teknologi yang sedang berkembang ini.
10. Layanan pelanggan dan kecerdasan buatan berjalan beriringan – lebih dari 80% bisnis akan mengadopsi AI di sektor ini. (B2C)
Klien menuntut nilai yang lebih besar dari setiap keterlibatan bisnis, dan terbukti bahwa bisnis perlu beradaptasi jika mereka ingin tetap kompetitif.
Lebih dari 80% perusahaan berharap untuk mengintegrasikan kecerdasan buatan di departemen layanan pelanggan mereka di beberapa titik, memungkinkan mereka untuk memberikan dukungan yang lebih baik dan menciptakan produk berkualitas tinggi yang akan disukai klien.
AI juga dapat membantu bisnis dalam meningkatkan pengalaman klien dengan mengotomatiskan beberapa bagian dari proses.
Algoritme pembelajaran mesin tampaknya menjadi elemen besar dari transformasi dalam cara perusahaan berkomunikasi dengan pelanggan mereka.
11. Hanya sekitar seperempat dari semua organisasi yang mengklaim mereka akan menggunakan kecerdasan buatan dalam produksi massal. (kawat bisnis)
Ketika datang ke barang-barang manufaktur, hanya sejumlah kecil perusahaan di seluruh dunia yang tampaknya menggunakan kecerdasan buatan.
Meskipun ini mungkin tampak sebagai angka yang sederhana, ini masih lebih tinggi dari yang diharapkan pada tahap ini, terutama mengingat fakta bahwa bisnis pembelajaran mesin masih relatif baru.
12. Tesla telah melaju lebih dari 1.88 miliar mil secara mandiri pada kuartal keempat 2019. (Forbes)
Mengingat reputasi Tesla untuk mobil self-driving, menarik untuk melihat bagaimana teknik pembelajaran mesin yang lebih luas diterapkan pada bisnis ini.
Tesla telah menempuh lebih dari 1.88 miliar mil secara mandiri pada akhir 2019, menurut laporan Forbes.
Angka ini, yang baru berumur beberapa tahun, bahkan lebih mencengangkan jika Anda mempertimbangkan sudah berapa lama sejak itu dicatat.
Kabar baiknya adalah, dengan begitu banyak mil yang telah ditempuh, mobil-mobil self-driving ini telah diuji secara menyeluruh dalam skala luas.
Semua ini berarti bahwa kendaraan Tesla memiliki dampak lingkungan yang lebih rendah dan, idealnya, membuat jalan kita lebih aman.
Kesimpulan
Mengingat cakupan aplikasinya yang luas, tidak mengherankan jika pembelajaran mesin dengan cepat menyusup ke banyak aspek industri perawatan kesehatan.
Sekitar 80% orang yang telah memanfaatkan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin mengklaim bahwa pendapatan mereka meningkat sebagai hasil dari penggunaan teknologi ini.
Jika jumlahnya terus meningkat, pembelajaran mesin dan AI hampir pasti akan menjadi arus utama di dunia korporat.
