Labkom99.com – Penggunaan Kecerdasan Buatan Untuk Analisis Prediktif. Menggunakan kecerdasan buatan (AI) untuk analisis prediktif dapat membantu perusahaan memprediksi hasil di masa depan berdasarkan data historis, sehingga meningkatkan efisiensi dan hasil operasional.
Analisis prediktif menggunakan data, algoritma statistik, dan teknik pembelajaran mesin untuk menentukan kemungkinan hasil di masa mendatang berdasarkan data historis. Hal ini dapat membantu organisasi mengevaluasi apa yang mungkin terjadi di masa depan berdasarkan informasi yang tersedia dan membantu mereka membuat keputusan yang lebih baik.
Dengan menggabungkan teknologi canggih seperti kecerdasan buatan, analisis prediktif dapat lebih ditingkatkan. Saat ini, analisis prediktif telah menemukan aplikasi di hampir setiap industri. Dalam artikel ini, Labkom99 akan fokus pada tiga bidang utama, yaitu kesehatan, pendidikan, dan e-commerce. Bagaimana kecerdasan buatan digunakan untuk analisis prediktif untuk menguntungkan mereka.
Fakta telah membuktikan bahwa menggunakan kecerdasan buatan untuk analisis prediktif bermanfaat bagi banyak industri. Inilah cara kecerdasan buatan mengubah industri besar seperti layanan kesehatan, pendidikan, dan e-commerce.
Baca Juga :
- Kontribusi Kecerdasan Buatan (AI) Dalam Kehidupan Nyata
- Apakah Kecerdasan Buatan (AI) Menimbulkan Ancaman Bagi Manusia?
Industri yang dapat mengambil manfaat dari penggunaan kecerdasan buatan untuk analisis prediktif
1. Kesehatan
Analisis prediktif kecerdasan buatan memiliki banyak aplikasi dalam industri kesehatan. analisis prediktif berkontribusi pada diagnosis dini dan prognosis masing-masing penyakit.
Berdasarkan catatan medis historis, alat analisis prediktif kecerdasan buatan dapat membantu mendiagnosis penyakit dengan lebih akurat. Demikian pula, ini dapat membantu dokter menentukan pengobatan terbaik untuk individu dan membuka jalan bagi pengobatan yang lebih tepat.
Selain itu, penggunaan kecerdasan buatan dalam analisis prediktif dapat membantu mencegah orang melakukan bunuh diri atau melukai diri sendiri. Alat kecerdasan buatan prediktif dapat menganalisis upaya bunuh diri. Jika sebelumnya seseorang kecanduan dan melakukan penyalahgunaan obat terlarang kecerdasaan buatan dapat membantu memprediksi situasi seperti itu di masa depan.
Oleh karena itu, hal ini dapat membantu menyelamatkan nyawa yang potensial karena orang-orang tersebut dapat dikonsultasikan sebelum mengambil langkah-langkah ekstrem.
Rantai pasokan kesehatan juga akan mendapat manfaat besar dari analisis prediktif dan penggunaan kecerdasan buatan. Solusi analitis dapat membantu rumah sakit untuk mencatat obat berdasarkan riwayat permintaan. Ini juga membantu mengurangi pengeluaran dan inventaris yang tidak perlu.
2. Pendidikan
Analisis prediktif berbasis kecerdasan buatan dapat digunakan untuk memantau perhatian dan perhatian siswa selama kuliah. Ini dapat membantu menilai apakah siswa terganggu di kelas. Dan dapat membantu memprediksi perilaku masa depan siswa dalam kursus serupa. Oleh karena itu, guru dapat membimbing siswa tersebut pada tahap awal untuk merangsang motivasi belajar mereka.
Jika sebagian besar siswa tampaknya tidak berpartisipasi dalam kursus tertentu, metode pembelajaran adaptif dapat digunakan untuk menjembatani kesenjangan pembelajaran dan meningkatkan partisipasi siswa di kelas.
3. E-commerce
Pasar e-commerce akan menjadi salah satu penerima manfaat terbesar kecerdasan buatan dan analisis prediktif . Alat analisis dapat digunakan untuk menganalisis catatan pencarian dan pembelian pelanggan.
Berdasarkan data ini, pelanggan dapat diberikan rekomendasi produk, yang kemungkinan akan mencapai konversi penjualan. Demikian pula, alat ini juga dapat membantu memahami metode pemasaran yang disukai pelanggan.
Misalnya, pelanggan mungkin lebih suka menonton video tentang produk baru daripada deskripsi foto atau pemberitahuan teks. Karenanya, hanya iklan video tentang produk masa depan yang ditampilkan kepada pelanggan tersebut. Analisis prediktif mengubah banyak departemen dengan cara besar.
Jika organisasi perlu meningkatkan efisiensi operasional dan rencana yang lebih baik untuk masa depan, menjadi perlu untuk memiliki solusi analisis prediktif.
