Machine Learning, memberikan banyak ‘janji’ insight yang dapat membantu meningkatkan bisnis, menghindari terjadi penipuan, dan bahkan memberikan antisipasi permintaan produk atau layanan berdasarkan analisis data.

Namun, menerapkan teknologi canggih ini Machine Learning tidaklah mudah dan bahkan bisa dikatakan cukup sulit. Meskipun begitu banyak manfaat dari Machine Learning dalam bisnis, hambatan yang paling jelas dan mungkin menjadi paling utama yaitu membutuhkan ilmu data dan talent Machine Learning. Kira-kira hambatan dan tantangan seperti apa lagi ya dalam pengadopsian Machine Learning di bisnis? Yuk, simak selengkapnya dibawah ini!

1. Infrastruktur yang Membutuhkan Pengujian

Sebagian besar bisnis menghadapi tantangan Machine Learning yaitu tidak memiliki infrastruktur yang memadai untuk pemodelan. Infrastruktur yang tepat dapat membantu pengujian dengan menggunakan berbagai tools. Semakin sering melakukan pengujian yang dilakukan, maka akan menghasilkan hasil yang terbaik dan diinginkan. 

Baca juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

Metode stratifikasi biasanya digunakan untuk menguji algoritma Machine Learning, dengan metode ini dapat mengambil sampel acak dari kumpulan data yang merupakan representasi dari populasi sebenarnya. 

2. Data yang Tidak Dapat Diakses & Keamanan Data

Tantangan lainnya yang paling umum adalah ketersediaan data. Ketersediaan data mentah sangatlah penting bagi bisnis untuk menerapkan Machine Learning karena data jumlah besar digunakan melatih algoritma Machine Learning. Tidak hanya ketersediaan atau akses data saja, kekhawatiran pada keamanan data juga merupakan salah satu masalah yang sering dihadapi dalam Machine Learning. 

Setelah bisnis melakukan penggalian pada data, maka keamanan adalah aspek yang penting dan sangat dijaga dengan membedakan data sensitif dan data tidak sensitif. Hal tersebut agar pengaplikasian Machine Learning benar dan efisien.

3. Memakan Waktu

Untuk mendapatkan hasil yang maksimal, tentu akan membutuhkan waktu yang tidak singkat. Dalam hal ini sangat tepat untuk Machine Learning dan sudah menjadi hambatan yang paling umum, ketidaksabaran. Mengingat perkembangan akan terus berjalan dan muncul berbagai trend baru, bisnis tentu harus bisa mengikuti perkembangan serta trend tersebut menggunakan Machine Learning. 

Namun, terkadang, pengaplikasiannya penuh dengan ketidakpastian dan bahkan membutuhkan waktu yang cukup lama agar mendapatkan hasil Machine Learning yang akurat. Oleh karena itu, sangat penting untuk memiliki kesabaran dan pendekatan pada saat mengerjakan suatu proyek menggunakan Machine Learning.

4. Pengetahuan Domain & Talenta Data

Tantangan yang paling mengkhawatirkan oleh para pemangku bisnis dan hingga kini masih dihadapi yaitu memiliki pengetahuan domain, ilmu Machine Learning, serta talenta data digital mempunyai skill Machine Learning. Meskipun semakin meningkat minat pembelajaran Machine Learning, namun masih diperlukan waktu untuk mencapai angka yang sama dengan praktisi data profesional Machine Learning lainnya di industri.

Baca juga: 3 Bootcamp DQLab, Persiapkan Kamu Jadi Data Analyst

Mengingat AI dan Machine Learning merupakan teknologi yang cukup terbilang muda di industri teknologi canggih, maka dibutuhkannya talenta data memahami dan menerapkan algoritma Machine Learning yang sangat kompleks dan terbatas ini.

Kamu bisa mulai belajar AI & Machine Learning bersama DQLab melalui program Bootcamp Machine Learning & AI, dimana belajar terstruktur dan dibimbing langsung oleh mentor sekaligus praktisi data profesional di Industri. Informasi lebih lengkapnya kunjungi https://dqlab.id/bootcamp-machine-learning-and-ai-for-beginner. 

• Editor: Dewi Shinta N