Kecerdasan Buatan adalah teknologi yang paling populer saat ini. 2050 adalah tahun yang ditandai oleh para ahli saat kecerdasan buatan akan dapat melakukan setiap jenis aktivitas manusia. Mesin yang sudah cerdas berkontribusi secara signifikan terhadap operasi harian industri besar dan kritis. Seperti misalnya, dunia keamanan informasi selalu kekurangan sumber daya manusia yang terampil yang pada akhirnya membuat sistem rentan terhadap kriminalitas. Tetapi dengan intrusi AI, pemandangan telah berubah secara drastis dengan solusi AI generasi pertama yang memberikan penciptaan nilai dari data besar dan fitur deteksi ancaman.

Kecerdasan Buatan adalah istilah umum yang mencakup teknologi seperti pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, data besar, agen virtual, pengenalan suara, untuk beberapa nama. Sebagian besar upaya kecerdasan buatan awal memanfaatkan pembelajaran mesin yang pada gilirannya membutuhkan banyak data.

Tesla diposisikan tepat di atas untuk pasar mobil otonom karena jumlah data yang dimilikinya. Layanan autopilotnya berada dalam proses pembelajaran yang konstan karena fakta bahwa algoritme dapat terus-menerus menganalisis dan menafsirkan kumpulan data besar dan membuat prediksi yang sesuai. Sebuah model data diisi dengan jutaan mil video mengemudi untuk membuat bank besar di sekitar mengemudi. Teknik visual yang digunakan oleh algoritma untuk menganalisis video dan akibatnya mengenali pola dan bereaksi sesuai dengan situasi.

AI adalah tentang membuat bisnis Anda lebih pintar. Jadi, Anda memerlukan tim ilmuwan data dengan orang-orang yang memahami cara memanfaatkan potensi AI. Ini bukan hanya alat lagi, AI memiliki kekuatan untuk menggulingkan bisnis dalam semalam dan menyusun ulang pemenang dan pecundang. Jadi, pertanyaan yang membara – Apakah sebuah organisasi sekarang membutuhkan Chief AI Officer (CAIO)?

Posisi level C yang berfokus pada teknologi tidak diinginkan dari sudut pandang CIO. Fungsi CIO adalah pemeliharaan infrastruktur teknis organisasi. Secara alami, jika CAIO diperkenalkan, CIO akan merasa terancam. Salah satu cara untuk mengatasinya adalah dengan melibatkan CIO, CTO, pemimpin bisnis fungsional dalam mendesain ulang proses bisnis dan mengambil bagian dalam upaya transformasi digital.

Tim ilmuwan data hanya dapat berinovasi dan mengembangkan layanan dan produk yang dilengkapi AI agar sesuai dengan model bisnis. Tapi di sini kita harus menyadari bahwa AI harus sesuai dengan model dan bukan sebaliknya. Anda tidak perlu mendesain model hanya agar AI mendapat tempat di dalamnya. Merancang model dengan pemahaman lengkap tentang pro dan kontra, menghasilkan strategi dan keputusan terkait alokasi sumber daya bukanlah pekerjaan ilmuwan data. Ilmuwan data adalah bagian dari tim dan tim pada akhirnya membutuhkan kepemimpinan. AI bukan hanya alat lagi, itu akan memaksa seluruh bisnis untuk direstrukturisasi. Seorang CAIO haruslah seseorang yang tidak hanya berspesialisasi dalam satu departemen tetapi dapat memikirkan untuk menggabungkan AI dalam fungsi-fungsi di seluruh perusahaan. Juga,

CIO tidak dapat diharapkan untuk melakukan berbagai tugas mereka saat ini dan melihat kemajuan AI pada saat yang bersamaan. Selain itu, hanya memiliki tim ilmuwan data yang sangat terampil di organisasi Anda tidak akan cukup. Untuk AI, Anda memerlukan kualitas data tertinggi dalam hal akurasi, keandalan, konsistensi, dan kelengkapan. Ilmuwan data sekarang perlu memfokuskan semua upaya mereka untuk mengurangi polusi data. AI sedang dikembangkan untuk menjalankan bisnis real-time di mana transaksi dan analitik dapat terjadi pada saat yang bersamaan. Ini juga akan mengubah indikator kinerja utama (KPI) organisasi dan akibatnya, cara keberhasilan akan diukur.

AI masih merupakan teknologi yang berkembang dan karenanya tidak adil untuk mengharapkan CIO, CTO untuk memahami seluk-beluk aliran ini. Pada saat yang sama, AI bisa sangat mengganggu di pasar teknologi dan tidak banyak waktu yang tersedia bagi para pemimpin bisnis untuk mendapatkan pengetahuan dan kemudian menindaklanjutinya.

Seorang CAIO akan datang dengan pemahaman teknis yang kuat mengetahui bagaimana menciptakan nilai dari sejumlah besar data. Dan pada saat yang sama akan dapat bekerja dengan divisi yang berbeda dalam suatu organisasi dan membantu mereka memanfaatkan AI sehingga menawarkan produk dan layanan baru, meningkatkan peluang organisasi untuk menjadi yang teratas.