Language
Country/Area
No result found
Rahasia Big Data: Apa kekuatan misterius di balik pengambilan keputusan otomatis?
Pengambilan keputusan otomatis (ADM) dengan cepat menjadi bagian penting dari masyarakat saat ini. Baik dalam bisnis, administrasi publik, hukum, perawatan kesehatan, pendidikan, atau transportasi, ADM menggunakan data, mesin, dan algoritma untuk membuat keputusan dalam berbagai situasi. Seiring kemajuan berbagai teknologi, seperti kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, terus membuat sistem ini lebih berpengaruh, isu teknis dan etika di baliknya juga banyak diperdebatkan.
Pengertian pengambilan keputusan otomatis
Seiring berkembangnya teknologi, definisi pengambilan keputusan otomatis telah berubah. Beberapa definisi menganggap ADM sebagai keputusan yang dibuat tanpa campur tangan manusia; aplikasi lain mungkin melibatkan pengambil keputusan manusia yang membuat pilihan dengan bantuan sistem pendukung.
Teknik dan aplikasi ADM hadir dalam berbagai bentuk, mulai dari sistem pendukung keputusan hingga proses pengambilan keputusan yang sepenuhnya otomatis.
Misalnya, keragaman teknologi ini, dari model sederhana berdasarkan pohon keputusan hingga sistem kompleks yang memanfaatkan jaringan saraf dalam, memungkinkan ADM untuk mencakup berbagai bidang mulai dari hiburan hingga pengawasan.
Peran Utama Data
Inti dari pengambilan keputusan otomatis adalah data. Pada dasarnya, sistem ADM menggunakan data dari berbagai jenis dan sumber untuk menganalisis dan mempelajari. Data ini dapat berasal dari media sosial, sensor, catatan medis, dll., yang menjadikan pemrosesan data skala besar sebagai syarat yang diperlukan untuk pengambilan keputusan.
Kualitas data sangat penting untuk dampak hasil, namun banyak kumpulan data yang bias, data yang hilang, dan inkonsistensi.
Kualitas data yang buruk dapat menyebabkan keputusan yang bias, yang merupakan salah satu tantangan yang dihadapi oleh banyak sistem ADM saat ini.
Teknologi pengambilan keputusan otomatis
Pengoperasian sistem ADM bergantung pada berbagai teknologi pengambilan keputusan otomatis. Dari pencocokan data dasar hingga analisis prediktif yang kompleks, pengembangan teknologi ini terus mendorong batasan otomatisasi.
Pembelajaran mesin melibatkan pelatihan program komputer melalui set data besar, yang memungkinkan algoritme untuk terus meningkatkan proses pengambilan keputusannya sendiri.
Dengan kematangan teknologi GPU dan komputasi awan serta pesatnya perkembangan pembelajaran mendalam, cakupan aplikasi pembelajaran mesin juga berkembang pesat, mencakup segala hal mulai dari pengenalan gambar hingga pemrosesan bahasa.
Penerapan pengambilan keputusan otomatis
Sistem pengambilan keputusan otomatis digunakan secara luas di sektor publik dan swasta, didorong oleh keinginan untuk meningkatkan konsistensi, meningkatkan efisiensi, mengurangi biaya, dan menyelesaikan masalah yang kompleks.
Penerapan di bidang hukum
Misalnya, perangkat penilaian risiko digunakan untuk melengkapi atau menggantikan penilaian hakim dan petugas penegak hukum dan, di Amerika Serikat, untuk menentukan risiko terulangnya suatu kejahatan.
Dampak pada bisnis dan keuangan
Di dunia bisnis, audit berkelanjutan menggunakan perangkat analitis canggih untuk mengotomatiskan proses audit, sementara di pasar keuangan, sistem perdagangan otomatis telah menjadi norma, yang dapat membuat dan mengirimkan perintah perdagangan berdasarkan aturan yang telah ditetapkan.
Tantangan dan Perdebatan
Namun, dengan meluasnya penerapan ADM, masalah teknis, hukum, etika, dan sosial yang terkait juga muncul. Misalnya, sistem rekomendasi otomatis pada platform media digital telah menimbulkan kekhawatiran tentang privasi pengguna dan transparansi dalam penggunaan data.
Dalam konteks ini, bagaimana memastikan bahwa pengambilan keputusan otomatis itu adil, jujur, dan transparan telah menjadi masalah yang perlu segera dipecahkan.
Dengan sifat algoritma yang seperti "kotak hitam", semakin banyak orang mulai mengharapkan "hak untuk mendapatkan penjelasan" untuk memahami proses pengambilan keputusan otomatis.
Prospek Masa Depan
Tren pengembangan sistem pengambilan keputusan otomatis akan terus meningkat. Seiring dengan terus berkembangnya tata kelola, kebijakan, dan teknologi, bagaimana menyeimbangkan inovasi dan risiko akan menjadi tantangan besar yang dihadapi masyarakat manusia.
Dalam dunia yang digerakkan oleh data, bagaimana kita dapat memastikan bahwa keputusan otomatis tidak hanya efisien, tetapi juga adil dan etis?
