Cara Menghasilkan Uang Dengan AI

TokoDaring.Com – Cara Menghasilkan Uang Dengan AI. Cara yang bisa dilakukan wirausaha untuk membangun dan memonetisasi AI adalah dengan menyediakan layanan seperti pengembangan/konsultasi, menjual produk/aplikasi AI, meningkatkan bisnis dengan AI, berinvestasi di perusahaan AI, dan menyediakan infrastruktur data/komputasi.

Artikel Lainnya:

10 Bahasa Pemrograman yang digunakan oleh NASA

Kenapa AI

Peluang utama ada dalam pemanfaatan AI untuk analisis prediktif, personalisasi, otomatisasi, antarmuka percakapan, dan pengembangan aplikasi inovatif.

AI (Artificial Inteligent) atau Kecerdasan buatan mewakili peluang yang belum pernah terjadi sebelumnya bagi wirausahawan dan bisnis untuk mendorong pertumbuhan, meningkatkan efisiensi, dan memberikan nilai lebih besar kepada pelanggan.

Ketika teknologi AI menjadi lebih kuat secara eksponensial karena kemajuan dalam daya komputasi, algoritme baru, dan lebih banyak data pelatihan, teknologi tersebut mengubah hampir setiap industri secara besar-besaran.

Pengusaha cerdas yang dapat memanfaatkan kemampuan yang muncul ini akan memperoleh manfaat yang sangat besar. Satu dekade yang lalu, banyak aplikasi AI mutakhir yang terbatas pada laboratorium penelitian dan raksasa teknologi.

Namun berkat kerangka kerja sumber terbuka, komputasi awan, dan perangkat baru, AI kini dapat diakses oleh bisnis dari semua ukuran. Segala sesuatu mulai dari visi komputer, pemrosesan bahasa alami, analisis prediktif, otomatisasi robot, mesin rekomendasi, dan lainnya kini dapat dijangkau.

Pengusaha yang meluangkan waktu untuk memahami AI modern secara mendalam dan secara kreatif menerapkannya pada masalah bisnis nyata dapat memberikan hasil yang luar biasa. Pengusaha paling sukses tidak hanya menggunakan istilah AI.

Sebaliknya, mereka dengan hati-hati mengidentifikasi tantangan bisnis unik mereka dan bagaimana AI secara khusus dapat mengatasi masalah yang dihadapi pelanggan atau dalam operasi internal.

Peluang memanfaatkan AI untuk memberikan nilai baru praktis tidak terbatas. Dengan model pembelajaran mesin khusus, bisnis dapat mengungkap pola halus dalam data, membuat perkiraan yang sangat akurat, mengidentifikasi peluang yang berpotensi besar, memberikan rekomendasi individual, dan mengotomatiskan proses yang kompleks.

Hal ini mendorong efisiensi yang lebih besar, keputusan berkualitas lebih tinggi, dan lebih banyak kepuasan bagi pelanggan. Mengintegrasikan solusi AI yang tepat ke dalam bisnis yang sudah ada dapat memberikan keunggulan kompetitif yang luar biasa.

Bahkan perbaikan kecil pada hal-hal seperti churn pelanggan, nilai seumur hidup, tingkat konversi, dan biaya operasional secara langsung menghasilkan keuntungan yang lebih tinggi. Startup yang mengutamakan AI yang memanfaatkan AI sejak awal dapat sepenuhnya mendisrupsi industri tradisional.

Investor sangat antusias mendanai startup AI yang menjanjikan karena potensi pertumbuhannya sangat besar. Saat wirausaha mengeksplorasi potensi penerapan AI, mereka harus mendasarkan pemikiran mereka pada hasil bisnis nyata.

Solusi AI yang paling menjanjikan dimulai dengan masalah yang jelas dan mengukur keberhasilan berdasarkan dampak nyata – baik itu peningkatan penjualan, biaya yang lebih rendah, manajemen risiko yang lebih ketat, waktu penyelesaian yang lebih cepat, dan lain-lain. Membuat kasus bisnis untuk investasi AI sangatlah penting.

Secara keseluruhan, kecerdasan buatan menjanjikan perluasan yang besar terhadap kemampuan manusia dan dunia usaha. Kami baru menggali potensi penuh AI. Kemajuan eksponensial yang berkelanjutan akan memungkinkan wirausahawan mencapai hal-hal yang sebelumnya tidak terbayangkan. Bisnis apa pun yang pada akhirnya tidak memanfaatkan AI akan tertinggal.

Cara Menghasilkan Uang Dengan AI

Sekaranglah saatnya bagi wirausahawan yang berpikiran maju untuk memanfaatkan revolusi AI untuk menghasilkan nilai baru dan mengamankan keunggulan kompetitif yang bertahan lama. Mereka yang secara aktif bereksperimen dan mengintegrasikan kemampuan AI yang muncul saat ini dengan cermat akan berkembang dalam perekonomian baru yang semakin cepat dengan adanya AI.

Menyediakan Layanan AI

Salah satu cara yang paling menguntungkan dan mudah diakses bagi wirausahawan untuk memanfaatkan AI adalah dengan menjual langsung keahlian dan layanan AI mereka. Seiring dengan semakin banyaknya perusahaan yang mengadopsi kemampuan AI, permintaan akan praktisi AI yang berbakat jauh melebihi pasokan. Memanfaatkan keterampilan AI Anda untuk membantu organisasi mengembangkan dan menerapkan solusi AI bisa sangat menguntungkan.

Konsultasi AI

Konsultasi AI dengan cepat berkembang menjadi industri besar. Perusahaan konsultan manajemen mapan seperti McKinsey, BCG, dan Bain & Company segera mengembangkan praktik konsultasi AI. Pada saat yang sama, banyak perusahaan konsultan AI murni baru bermunculan untuk membantu klien menavigasi lanskap AI.

Sebagai konsultan AI, perusahaan akan membayar Anda dengan mahal atas saran strategis dan keahlian teknis Anda dalam menerapkan solusi AI yang disesuaikan dengan tantangan bisnis spesifik mereka. Anda dapat berkonsultasi di seluruh siklus hidup proyek AI – mulai dari penilaian peluang awal, pengembangan strategi, pemilihan vendor, desain solusi, integrasi sistem, pengembangan model, dan manajemen perubahan.

Keterampilan konsultasi AI yang paling banyak diminati meliputi:

• Strategi bisnis: Menganalisis data, proses, dan tujuan klien serta mengidentifikasi aplikasi AI yang berpotensi tinggi. Hitung dampak bisnis dan ROI yang diharapkan.
• Arsitektur solusi: Rancang sistem AI dan saluran data menyeluruh yang disesuaikan dengan kebutuhan klien.
• Strategi data: Memberi saran kepada klien tentang cara menyusun, membersihkan, memperkaya, dan memberi label pada data pelatihan. Siapkan proses untuk pengumpulan data yang berkelanjutan.
• MLOps: Membantu menerapkan alur kerja pengembangan model, infrastruktur, dan pemantauan untuk penerapan AI yang berkelanjutan.
• Manajemen perubahan: Kelola perubahan organisasi untuk memastikan penerapan solusi AI dan memaksimalkan manfaat yang direalisasikan.

Untuk sukses sebagai konsultan AI, keahlian teknis saja tidak cukup. Anda juga harus memiliki keterampilan komunikasi yang kuat untuk berinteraksi dengan kepemimpinan dan ketajaman bisnis yang jelas untuk mendorong hasil yang terukur. Memiliki pengalaman di industri tertentu seperti perawatan kesehatan, manufaktur, ritel, dll. dapat membantu Anda memberikan panduan yang lebih disesuaikan.

Keterlibatan konsultasi AI sering kali dimulai dari ratusan ribu hingga jutaan dolar, jadi ini bisa menjadi cara yang sangat menguntungkan untuk memonetisasi keahlian Anda. Banyak konsultan bahkan memperoleh penghasilan tambahan dari kepemilikan saham atau royalti dari penerapan solusi AI yang sukses.

Pengembangan AI

Jika Anda memiliki keterampilan rekayasa perangkat lunak dan ilmu data yang kuat, Anda dapat menawarkan pengembangan solusi AI khusus secara menyeluruh untuk klien. Banyak perusahaan memiliki inisiatif AI strategis namun tidak memiliki bakat teknis internal untuk melaksanakannya.

Proyek pembangunan yang umum mencakup pembangunan hal-hal seperti:

• Chatbot percakapan dan agen virtual
• Mesin rekomendasi untuk konten, produk, layanan
• Sistem visi komputer untuk aplikasi seperti pemeriksaan kualitas
• Sistem pemeliharaan prediktif untuk peralatan industri
• Algoritma optimasi rantai pasokan
• Analisis prediktif dan model perkiraan
• Sistem analisis sentimen
• Perangkat pintar tersemat khusus dengan pembelajaran mesin

Fokus pada industri dan kasus penggunaan di mana Anda sudah memiliki keahlian domain. Misalnya, pengembang yang berpengalaman di bidang manufaktur dapat membuat aplikasi pemeliharaan prediktif untuk kegagalan peralatan, pengembang di bidang ritel dapat membuat model segmentasi pelanggan, dll. Memahami nuansa industri memungkinkan Anda membangun AI yang memberikan nilai bisnis maksimal.

Untuk keterlibatan yang lebih besar, pertimbangkan untuk mempekerjakan ilmuwan data lepas tambahan, teknisi ML, dan pengembang front-end untuk membantu melaksanakan proyek dalam skala besar. Anda juga dapat bermitra dengan perusahaan konsultan AI untuk melakukan promosi bersama kepada klien dan memberikan layanan pelengkap.

Layanan data

Bahan mentah untuk pelatihan sistem AI adalah data. Pembersihan dan penyiapan data mencakup hingga 80% pekerjaan di banyak proyek AI. Menawarkan layanan terkait data dapat membuat Anda fokus dalam memonetisasi keterampilan ilmu data tanpa memerlukan kemampuan pengembangan perangkat lunak penuh.

Layanan data tertentu yang banyak diminati meliputi:

• Pengumpulan data: Kumpulkan kumpulan data yang relevan dari sistem klien dan sumber eksternal. Pastikan volume yang memadai untuk pelatihan model.
• Pembersihan data: Memperbaiki nilai yang hilang, duplikat, outlier, inkonsistensi, dan kesalahan. Siapkan data untuk dianalisis.
• Pengayaan data: Tambahkan atribut berguna dari API dan kumpulan data eksternal. Menambahkan konteks.
• Pelabelan data: Memberi label dan anotasi kumpulan data secara manual untuk pembelajaran yang diawasi. Penting untuk visi komputer, NLP, dll.
• Transformasi data: Memanipulasi data mentah menjadi struktur dan format yang dioptimalkan untuk kasus penggunaan AI.
• Penyimpanan/hosting data: Unggah data klien ke lingkungan cloud Anda untuk akses terpusat. Memberikan keamanan, skalabilitas, dan tata kelola.

Posisikan diri Anda sebagai mitra data tepercaya yang dapat menangani kebutuhan data klien secara end-to-end. Berinvestasi dalam infrastruktur data, protokol keamanan, dan peralatan untuk memastikan hasil yang berkualitas tinggi.

Ini adalah peluang bagus bagi para pendiri teknis yang ingin mengembangkan aliran pendapatan layanan berulang yang stabil. Pastikan untuk mengamankan lisensi data dan hak penggunaan yang tepat.

Pelatihan & Pendidikan AI

Ketika organisasi membangun kemampuan AI internal, terdapat peningkatan permintaan terhadap pelatihan dan pendidikan AI. Menyelenggarakan lokakarya, kursus, dan program pelatihan perusahaan dapat menjadi bisnis dengan margin tinggi yang dapat diperluas.

Bidang topik yang paling banyak diminati meliputi:

• Dasar-dasar AI/pembelajaran mesin
• Framework ML/DL praktis seperti TensorFlow dan PyTorch
• Visi komputer dan pemrosesan bahasa alami
• Manajemen proyek AI, penerapan, pemantauan
• Etika AI, tata kelola, dan pengembangan yang bertanggung jawab
• Tren dan teknologi AI yang sedang berkembang
• Menargetkan pelajar teknis dan non-teknis di semua tingkat keahlian.
• Sediakan sesi khusus yang berfokus pada aplikasi bisnis AI tertentu.
• Mengembangkan katalog kursus video on-demand yang berperingkat tinggi dapat membantu Anda memonetisasi keahlian Anda secara pasif.

Pisahkan diri Anda dengan berfokus pada pelatihan praktis dan langsung – bukan hanya tinjauan konseptual. Memberikan pelajar akses ke notebook cloud dan sumber daya komputasi untuk secara aktif membangun model. Bagikan contoh kode nyata dan studi kasus.

Setelah Anda membangun keahlian dan pengikut Anda, ini menjadi bisnis yang sangat skalabel. Anda dapat merekam kursus satu kali dan menjualnya tanpa batas waktu. Mengembangkan kemitraan dengan perusahaan yang ingin mendidik tenaga kerja dalam jumlah besar. Terus kembangkan katalog kursus Anda seiring berjalannya waktu.

Jual Produk & Aplikasi AI

Daripada menjual layanan AI, Anda dapat memproduksi teknologi AI Anda sendiri dan menjual atau melisensikannya sebagai produk atau komponen lengkap. Startup AI yang menciptakan aplikasi inovatif, alat pengembang, dan kekayaan intelektual seputar AI menarik investasi besar.

Produk SaaS

Salah satu model bisnis yang terbukti adalah membangun produk perangkat lunak sebagai layanan (SaaS) Anda sendiri dengan kemampuan AI dan pembelajaran mesin. Pelanggan membayar langganan berulang untuk mengakses produk Anda melalui cloud.

Misalnya, Anda dapat membuat:

• Platform analisis penjualan prediktif yang memperkirakan penutupan transaksi, target bernilai tinggi, risiko churn, dll.
• Platform dukungan pelanggan bertenaga AI yang menggunakan NLP untuk menganalisis tiket dan menyarankan solusi.
• Sistem inspeksi visual bertenaga visi komputer untuk manufaktur.
• Platform pengoptimalan rantai pasokan dengan algoritma logistik prediktif.

Kuncinya adalah fokus pada kasus penggunaan atau vertikal industri tertentu sehingga Anda dapat menyesuaikan AI untuk memberikan nilai tambah maksimal. Keahlian domain yang mendalam di berbagai bidang seperti keuangan, layanan kesehatan, ritel, dll. memungkinkan Anda membangun kemampuan AI khusus yang tidak dapat ditandingi oleh AI generik.

Jadikan AI Anda transparan bagi pengguna – mereka cukup mengakses wawasan prediktif yang dihasilkan produk Anda tanpa memerlukan keahlian AI. Tangani semua pengembangan model, pemeliharaan, dan infrastruktur.

Bisnis SaaS bisa sangat terukur dan mendapatkan keuntungan dari pendapatan berulang dan peluang penjualan silang di seluruh basis pelanggan. Namun, risiko teknologi lebih tinggi mengingat kebutuhan untuk membangun dan memelihara perangkat lunak yang kompleks. Bermitra dengan tim pengembangan ahli dapat membantu mengurangi risiko ini.

API AI

Daripada membuat produk lengkap berdasarkan model AI Anda, tunjukkan kemampuan AI Anda secara langsung melalui antarmuka pemrograman aplikasi (API) yang dapat diintegrasikan oleh orang lain ke dalam produk dan alur kerja mereka sendiri.

Misalnya, menawarkan API untuk:

• Pengenalan gambar
• Mesin rekomendasi
• Pemrosesan bahasa alami
• Analisis prediktif
• Pengenalan suara
• Deteksi anomali
• dll.

Fokus pada bidang di mana AI milik Anda menawarkan keunggulan signifikan dibandingkan API komoditas. Misalnya, startup AI Cnvrg.io menawarkan model visi komputer yang dioptimalkan untuk mendeteksi cacat dalam produksi.

Jadikan integrasi lancar dengan menyediakan SDK dan dokumentasi yang jelas. Tawarkan paket harga berjenjang berdasarkan volume penggunaan.

Manfaat model API adalah Anda tidak perlu membuat produk lengkap dan dapat fokus hanya pada pengembangan algoritme inti. Dan jika API Anda mendukung aplikasi hebat berikutnya, Anda dapat mengikuti pertumbuhannya.

Aplikasi AI

Jika Anda memiliki ide untuk aplikasi yang ditujukan bagi konsumen atau bisnis yang ditingkatkan dengan kemampuan AI, Anda dapat membuat aplikasi AI langsung ke pengguna. Jual melalui toko aplikasi atau situs web Anda sendiri.

Beberapa contoh:

• Aplikasi pelacakan kalori seluler dengan pengenalan foto untuk pencatatan makanan
• Sebuah aplikasi yang menghapus latar belakang dari foto dengan satu klik
• Papan ketik pintar dengan prediksi kata berikutnya
• Aplikasi terjemahan bahasa waktu nyata
• Sebuah aplikasi yang mewarnai foto B&W lama

Manfaatkan perpustakaan sumber terbuka dan layanan cloud untuk membuat prototipe dan memvalidasi aplikasi Anda dengan cepat sebelum berinvestasi besar-besaran dalam pengembangan AI khusus. Pertimbangkan dengan cermat strategi distribusi dan rencana masuk ke pasar Anda sebelum membangun.

Aplikasi dapat berkembang secara eksponensial jika menjadi viral, namun pasarnya sangat kompetitif. Anda akan membutuhkan pemasaran dan desain UX yang hebat. Mengintegrasikan model berlangganan dapat meningkatkan monetisasi.

Ini ideal bagi para pendiri dengan keahlian pemasaran konsumen dan aplikasi seluler yang ingin menambahkan bakat AI.

Alat & Komponen AI

Membangun algoritme, kerangka kerja, model, dan komponen AI mandiri lainnya yang dapat diintegrasikan oleh pengembang ke dalam produk mereka sendiri vs. aplikasi pengguna akhir yang lengkap. Tawarkan sebagai perangkat lunak komersial, pustaka kode, SDK, dll.

Misalnya, Anda dapat menjual barang-barang seperti:

• Model visi komputer/NLP dilatih pada kumpulan data khusus
• Sebuah perangkat untuk membangun chatbot percakapan
• Basis data grafik yang dioptimalkan untuk pengembangan AI
• Agen virtual dan kepribadian yang sudah dibangun sebelumnya
• Pustaka kode AI untuk perangkat IoT/edge

Posisikan produk Anda untuk pemrogram dan ilmuwan data. Jadikan integrasi menjadi mudah. Kembangkan demo yang menarik untuk menunjukkan kemampuan.

Ini bisa menjadi model yang menarik karena Anda menghindari biaya tambahan dalam membangun aplikasi lengkap. Namun Anda perlu berinvestasi besar-besaran dalam dokumentasi, sampel, dan pembangunan komunitas untuk mendorong adopsi. Proyek sumber terbuka viral yang bertransisi ke model berbayar ideal untuk pendekatan ini.

Tingkatkan Bisnis yang Ada dengan AI

Jika Anda sudah memiliki atau menjalankan bisnis, mengintegrasikan solusi AI yang ditargetkan dapat memberikan manfaat besar dalam bentuk peningkatan pendapatan, biaya yang lebih rendah, manajemen risiko yang lebih ketat, operasional yang lebih cepat, dan loyalitas pelanggan yang lebih besar.

Bahkan model pembelajaran mesin sederhana yang dibuat menggunakan alat standar dapat menghasilkan ROI yang mengesankan.

Saat menilai peluang AI, ambillah pandangan yang sangat berpusat pada bisnis. Pertimbangkan titik kesulitan dan pusat biaya terbesar Anda. Identifikasi area yang dilanda ketidakpastian dan visibilitas yang buruk.

Carilah tugas-tugas bervolume tinggi yang membosankan. Bicaralah dengan pelanggan tentang kebutuhan yang belum terpenuhi. Tentukan tujuan bisnis spesifik yang dapat didorong oleh AI.

Berikut adalah beberapa cara yang telah terbukti baik bagi perusahaan besar maupun usaha kecil untuk mendapatkan manfaat dari AI:

Personalisasi & Rekomendasi AI

Manfaatkan teknik pembelajaran mesin seperti pemfilteran kolaboratif untuk memahami preferensi pelanggan Anda dan memberikan pengalaman yang sangat dipersonalisasi. Misalnya:

• Bangun model segmentasi pelanggan yang membagi audiens Anda menjadi kelompok-kelompok dengan perilaku/atribut yang sama. Buat interaksi yang disesuaikan untuk setiap segmen.
• Menerapkan mesin rekomendasi produk yang menyarankan item yang relevan berdasarkan minat, riwayat pembelian, perilaku, dll. Meningkatkan tingkat konversi secara dramatis.
• Analisis perjalanan pelanggan untuk mengidentifikasi jalur umum dan titik pengantaran. Targetkan pesan saran bernilai tinggi di setiap langkah.
• Hasilkan pengingat otomatis ketika pelanggan harus membeli atau membuat janji temu. Kurangi churn.

Semakin besar personalisasi, semakin dalam keterlibatan dan kepemilikan yang dirasakan pelanggan. Mulailah mengumpulkan data yang diperlukan untuk mendorong personalisasi.

Analisis Prediktif

Terapkan teknik seperti perkiraan rangkaian waktu, klasifikasi, dan analisis regresi untuk mengekstrak wawasan yang kuat dari data bisnis Anda. Secara khusus:

• Perkirakan tingkat konversi saluran penjualan dengan lebih akurat berdasarkan kinerja saluran penjualan sebelumnya.
• Tandai akun berisiko tinggi yang kemungkinan akan melakukan churn berdasarkan model prediktif. Pertahankan secara proaktif.
• Analisis data rantai pasokan secara terus menerus untuk meminimalkan kehabisan stok dan penghapusan.
• Identifikasi perubahan halus dalam metrik kinerja utama yang mengindikasikan masalah di masa depan. Tambahkan pagar pembatas pemantauan.
• Temukan korelasi dan pola yang tidak mungkin dideteksi manusia secara manual.

Hal ini mengubah pengambilan keputusan berdasarkan naluri menjadi perencanaan strategis berbasis data. Hasil yang diantisipasi dengan lebih baik akan menghasilkan pendapatan yang lebih tinggi dan biaya yang lebih rendah.

Otomatisasi Proses

Gunakan pendekatan seperti otomatisasi proses robotik (RPA), alur kerja cerdas, dan pembuatan bahasa alami untuk mengotomatiskan tugas manual yang berulang dan bervolume tinggi. Hal ini membebaskan karyawan untuk fokus pada pekerjaan dengan penilaian yang lebih tinggi. Contohnya meliputi:

• Mengotomatiskan pemrosesan pesanan, pengumpulan pembayaran, pemesanan janji temu, dan tugas back-office berulang lainnya.
• Mengotomatiskan pertanyaan layanan pelanggan dengan menggunakan chatbots dan NLP untuk mengurai permintaan lalu mengambil jawaban dari basis pengetahuan.
• Menghasilkan korespondensi penjualan atau email pemasaran yang dipersonalisasi yang disesuaikan dengan pelanggan.

Mengurai dokumen dan formulir untuk mengekstrak data penting yang diperlukan untuk proses hilir.
Targetkan aspek bisnis Anda yang paling biasa namun memakan waktu terlebih dahulu. Penghematan waktu bertambah selama bertahun-tahun.

Antarmuka Percakapan

Menerapkan chatbot percakapan dan antarmuka asisten virtual yang didukung oleh pemrosesan bahasa alami untuk berkomunikasi dengan pelanggan dan staf:

• Ajukan pertanyaan penjualan umum, terima pesanan, berikan dukungan, dll. 24/7.
• Bantu pelanggan melakukan layanan mandiri alih-alih menunggu agen.
• Jadwalkan pertemuan, wawancara, janji temu melalui dialog alami.
• Jawab pertanyaan karyawan tentang kebijakan SDM, tunjangan, pelatihan, dll.

Model NLP saat ini sudah cukup canggih untuk aplikasi berguna yang memberikan bantuan otomatis sepanjang waktu.

Penawaran yang Ditingkatkan

Menggabungkan AI langsung ke dalam produk dan layanan yang sudah ada untuk menambah nilai:

• Gunakan visi komputer di aplikasi seluler untuk analisis gambar, augmented reality, dan filter cerdas.
• Terapkan NLP dalam dokumen dan alat komunikasi untuk peringkasan teks, analisis sentimen, dan terjemahan.
• Sematkan analitik prediktif ke dalam perangkat lunak untuk memperkirakan skenario dan risiko di masa depan.
• Tambahkan fitur keamanan biometrik seperti suara, pengenalan wajah, dan profil perilaku.

Memberikan peningkatan kemampuan dan pengalaman membuat penawaran Anda tetap berbeda dan menarik. Namun fokuslah pada AI yang selaras dengan produk dan pelanggan Anda vs. fitur-fitur serampangan.

Keunggulan kompetitif yang diberikan AI kepada dunia usaha hanya sebentar saja. Untuk tetap menjadi yang terdepan, Anda harus berkomitmen terhadap perbaikan berulang yang berkelanjutan yang didukung oleh eksperimen berkelanjutan dan pembelajaran terus-menerus. Pandang AI bukan sebagai inisiatif yang dilakukan satu kali saja, namun sebagai cara baru dalam beroperasi.

Berinvestasi di Perusahaan AI

Daripada membangun bisnis AI Anda sendiri dari awal, Anda dapat memperoleh keuntungan besar dengan menginvestasikan modal ke startup AI dan perusahaan publik yang menjanjikan. Lonjakan adopsi AI telah menciptakan ekosistem startup yang berkembang pesat dan pasar publik yang menguntungkan.

Pendanaan Start up AI

Memberikan pendanaan awal atau pendanaan swasta tahap awal kepada startup AI memungkinkan Anda memiliki bisnis yang berpotensi besar sebelum terjadi pertumbuhan eksponensial. Pengembalian bisa melebihi 100X lipat jika startup berhasil dalam jangka panjang.

Startup yang menarik untuk dipertimbangkan meliputi:

• Mengembangkan algoritma dan teknologi AI yang inovatif dengan keunggulan kompetitif yang berkelanjutan. Carilah spesialisasi seputar vertikal industri atau masalah teknis yang sulit.
• Menerapkan AI dengan cara baru untuk mendisrupsi industri tradisional seperti keuangan, layanan kesehatan, manufaktur, dll. Mendukung tim yang sangat memahami domain tersebut.
• Memanfaatkan AI untuk aplikasi canggih seperti kendaraan tanpa pengemudi, robotika, media sintetis, penemuan obat, komputasi kuantum, dll. Pertimbangkan tim pendiri lintas disiplin.
• Mendapatkan daya tarik pasar yang cepat dan indikator pertumbuhan pendapatan seperti daftar tunggu, pelanggan percontohan, promosi dari mulut ke mulut yang kuat, dll. Bicaralah dengan pengguna awal untuk memvalidasi kesesuaian produk dengan pasar.
• Dipimpin oleh para pendiri teknis dengan kredensial AI elit dari organisasi seperti OpenAI, DeepMind, FAIR, dll. Tim pendiri sekunder masih bisa unggul.
• Didanai oleh perusahaan VC terkemuka yang berfokus pada AI seperti A16Z, Insight, NEA, Wing, dll. Perhatikan portofolio mereka.
• Menarik talenta dan penasihat AI/ilmu data kelas dunia. Menilai silsilah karyawan awal.

Lakukan uji tuntas yang ekstensif sebelum berinvestasi mengingat risiko investasi tahap awal. Bekerjalah dengan pengacara berpengalaman untuk mendapatkan saham preferen dengan hak yang kuat. Pertimbangkan untuk melakukan sindikasi dengan investor lain yang Anda percayai untuk mendapatkan akses kesepakatan yang lebih baik dan leverage yang lebih besar.

Startup AI tahap awal sering kali mengumpulkan dana di bawah $5 juta dengan penilaian uang muka yang moderat. Bersiaplah untuk mengadakan 7-10+ tahun untuk potensi apresiasi maksimal.

Akuisisi Startup AI

Ketika sebuah startup AI memiliki pendapatan, pelanggan, kekayaan intelektual, bakat, dan daya tarik pasar yang besar, mengakuisisi startup tersebut dapat secara instan memberikan kemampuan AI yang diinginkan kepada perusahaan Anda dan menghemat pengembangan internal selama bertahun-tahun.

Microsoft, Google, Amazon, Facebook, Apple, dan raksasa teknologi lainnya secara aktif mengakuisisi startup AI yang sudah matang untuk meningkatkan penawaran mereka. Misalnya, Salesforce mengakuisisi Tableau seharga $15 miliar untuk mendapatkan kemampuan visualisasi data yang didukung oleh algoritme pembelajaran mesin.

Melakukan akuisisi memerlukan penilaian cermat terhadap teknologi target, kesesuaian budaya, dan sinergi yang diharapkan. Libatkan M&A dan penasihat hukum dengan pengalaman transaksi AI. Kembangkan rencana integrasi yang berfokus pada retensi dan memaksimalkan ROI.

Harga pembelian akan bergantung pada pendapatan, pertumbuhan, margin, kekuatan kekayaan intelektual, persaingan, dan nilai strategis. Mengingat tingginya permintaan akan startup AI yang menjanjikan, maka diharapkan akan mendapatkan premi yang besar.

Jika Anda menjalankan cabang modal ventura korporat, berinvestasi sejak dini pada startup AI yang sedang berkembang dapat memberikan akses eksklusif ke target akuisisi di masa depan dengan harga lebih rendah setelah mereka matang. Hal ini juga memberi Anda visibilitas lebih lanjut terhadap teknologi disruptif.

Saham AI

Perusahaan teknologi publik yang berspesialisasi dalam AI seperti Nvidia, Google, Microsoft, Amazon, Facebook, dll. menawarkan paparan yang lebih likuid terhadap mega-tren AI.

Cara mendapatkan eksposur saham AI:

• Saham individu – Meneliti dan berinvestasi langsung pada saham yang mempelopori pekerjaan AI yang berdampak. Tahan jangka panjang untuk apresiasi dan dividen.
• AI ETF – Beli dana yang diperdagangkan di bursa yang berfokus pada AI yang berisi sekeranjang saham yang relevan. Diversifikasi risiko.
• Reksa dana AI – Berinvestasi dalam reksa dana yang dikelola secara aktif dan dijalankan oleh manajer yang berspesialisasi dalam perusahaan AI. Bayar untuk keahlian mereka.
• Indeks AI – Dapatkan eksposur luas melalui dana indeks yang melacak tolok ukur terkait AI seperti ROBO Global Artificial Intelligence Index.

Saat menilai saham individu, carilah:

• Anggaran penelitian AI yang besar, tim teknis yang berbakat, dan jalur penelitian dan pengembangan yang menjanjikan.
• Pertumbuhan pendapatan produk AI, margin, dan parit kompetitif. Carilah platform dengan “efek roda gila” yang sinergis.
• Infrastruktur cloud khusus untuk beban kerja dan peralatan AI/ML.
• Akuisisi dan kemitraan AI menunjukkan strategi.
• Dominasi pasar di sektor teknis yang relevan seperti chip, komputasi, perangkat lunak, dll.

Pantau IPO AI baru, spin-off divisi AI, dan peluang lain yang didorong oleh bakat AI dan kekayaan intelektual. Berinvestasi pada pemimpin saat ini belum tentu bisa mendatangkan inovator masa depan.

Menyediakan Sumber Daya Komputasi

Mengingat besarnya minat AI terhadap data dan daya komputasi, pengoperasian infrastruktur yang mendukung pengembangan AI dapat menjadi bisnis yang menguntungkan. Startup AI sangat ingin melepaskan manajemen infrastruktur untuk fokus pada inovasi. Anda dapat memenuhi kebutuhan komputasi dan data mereka dengan beberapa cara:

Pusat Data

Bangun dan operasikan kumpulan server yang menawarkan penyimpanan data yang dapat diskalakan kepada tim AI, layanan cloud, hosting basis data, dan akses ke perangkat keras khusus berperforma tinggi seperti GPU, TPU, dan FPGA untuk pelatihan/inferensi model.

Lokasi yang dekat dengan sumber energi terbarukan seperti pembangkit listrik tenaga air dan tenaga surya dapat membantu menurunkan biaya listrik. Pertimbangkan juga lokasi yang dikontrol iklimnya agar perangkat keras tahan lama. Bermitra dengan pembuat perangkat keras untuk server AI yang dioptimalkan.

Menawarkan tingkat penyimpanan yang fleksibel dan kemampuan yang luar biasa untuk mendukung beban kerja yang berfluktuasi. Konektivitas berkecepatan tinggi memungkinkan transfer data dan penyajian model dengan latensi rendah.

Menyediakan alat untuk memantau pemanfaatan sumber daya, mengamankan akses, mengelola biaya, dll. Membantu tim dengan pembuatan versi data/model, pipeline, dan DevOps.

Kembangkan solusi vertikal di sekitar industri yang Anda kenal dengan baik sehingga Anda dapat menyesuaikan infrastruktur dengan kebutuhan klien dengan lebih baik dibandingkan dengan solusi yang bersifat one-size-fits-all.

Modal awal yang besar diperlukan untuk fasilitas fisik, perangkat keras, konektivitas, dll. Namun pendapatan kolokasi berulang dalam jangka panjang dapat mencapai profitabilitas. Tawarkan dukungan white glove dan SLA untuk mendapatkan harga premium.

Komputasi Berlokasi Bersama

Jika Anda mengoperasikan pusat data yang sudah ada dengan kapasitas yang belum terpakai, tawarkan layanan co-location kepada perusahaan yang memerlukan sumber daya komputasi untuk inisiatif AI namun tidak menginginkan biaya tambahan untuk fasilitas penuh.

Menyediakan ruang rak untuk server mereka sendiri bagi klien bersama dengan daya, pendinginan, konektivitas, dan keamanan fisik sehingga mereka dapat menempatkan perangkat keras di dalam situs data Anda. Tawarkan sewa jangka pendek yang fleksibel.

Biarkan klien meningkatkan kapasitas komputasi GPU/TPU dari kumpulan bersama Anda. Menyediakan alat untuk memantau penggunaan dan pengeluaran. Menawarkan konsultasi untuk membantu pemilihan perangkat keras, saluran data, dll.

Mulailah dengan klien percontohan di industri yang Anda kenal dengan baik. Kumpulkan kebutuhan dan kendala infrastruktur mereka untuk memandu peningkatan. Terus lakukan iterasi pada kapasitas daya, ruang, dan konektivitas untuk mendukung perangkat keras generasi berikutnya.

Layanan Cloud

Membangun dan mengoperasikan platform cloud yang dioptimalkan untuk beban kerja AI seperti pelatihan/inferensi model terdistribusi, AutoML, penyetelan hyperparameter, dll. Menawarkan akses sesuai permintaan ke komputasi GPU/TPU elastis, penskalaan otomatis, pipeline pembelajaran mesin deklaratif, registrasi/tata kelola model, dan kemampuan lainnya yang disesuaikan dengan siklus hidup pengembang AI.

Fokus pada kemudahan penggunaan, alat yang tangguh, dan integrasi yang erat di seluruh ilmu data, MLOps, HPC, orkestrasi container, dan layanan aplikasi. Mendukung kerangka kerja sumber terbuka.

Pertimbangkan untuk mengkhususkan diri pada vertikal industri yang dapat Anda penuhi secara unik atau teknik ML tertentu yang dapat Anda tawarkan keunggulan kinerja. Promosikan studi kasus.

Mengoperasikan jaringan global yang mendekatkan komputasi ke sumber data dan pengguna akhir untuk melayani latensi rendah. Bermitra dengan penyedia IaaS untuk infrastruktur backend.

Menawarkan konsultasi tentang praktik terbaik ML, ulasan arsitektur, dan pelatihan. Memberikan dukungan, keamanan, kepatuhan, dan SLA tingkat perusahaan.

Komputasi Edge

Meskipun cloud menampung banyak AI, terdapat kebutuhan yang semakin besar untuk menjalankan inferensi pada perangkat dan infrastruktur lokal untuk memungkinkan pengambilan keputusan secara real-time, privasi, dan waktu respons dengan latensi rendah. Ini dikenal sebagai “AI edge”.

Menawarkan produk dan layanan untuk membantu perusahaan menerapkan dan mengelola kemampuan AI pada perangkat edge seperti sensor, ponsel cerdas, kamera, titik akhir IoT, peralatan 5G, robot, kendaraan, dll. Menyediakan alat untuk menyederhanakan penerapan/pemantauan/tata kelola model. Membantu menangani perselisihan data dan komunikasi dengan cloud. Kembangkan perangkat keras dan algoritme khusus yang dioptimalkan untuk lingkungan edge. Menawarkan strategi untuk pembelajaran terdistribusi di seluruh edge dan cloud.

Kedekatan dengan sumber data dan waktu respons latensi rendah membuka banyak aplikasi AI edge. Namun memerlukan keahlian domain di seluruh sistem terdistribusi, perangkat keras, saluran data, dan pengoptimalan model.

Poin penting dari beberapa Cara Menghasilkan Uang Dengan AI

• Peluang bisnis AI ada dalam menyediakan layanan, membangun produk, meningkatkan perusahaan, berinvestasi, dan memasok infrastruktur.
• Keahlian domain di industri seperti keuangan, layanan kesehatan, ritel, dll. memungkinkan Anda membuat penawaran AI yang lebih disesuaikan dan bernilai lebih tinggi.
• Cari cara untuk mengotomatiskan proses dan menerapkan teknik AI seperti pembelajaran mesin, visi komputer, NLP, robotika, dan analisis prediktif.
• Fokus pada masalah yang dapat diselesaikan dengan baik oleh AI dan area di mana kemampuan AI berkembang pesat.
• Bermitra dengan salah satu pendiri teknis atau perusahaan pengembangan AI dapat membantu membawa ide produk ke pasar lebih cepat.
• Berinvestasi dalam keamanan AI, etika, dan praktik terbaik untuk membangun sistem AI yang bertanggung jawab dan mendapatkan kepercayaan publik.

Kesimpulan Cara Menghasilkan Uang Dengan AI

Kecerdasan buatan mewakili peluang yang belum pernah terjadi sebelumnya untuk membangun bisnis yang bernilai, meningkatkan perusahaan yang sudah ada, berinvestasi untuk mendapatkan keuntungan yang sangat besar, dan memasok infrastruktur yang mendukung era baru kemampuan teknologi ini.

Kita masih berada di masa-masa awal revolusi AI – hampir setiap industri siap menghadapi gangguan dari inovator wirausaha yang secara kreatif menerapkan AI untuk memecahkan masalah nyata. Meskipun AI mungkin tampak menakutkan jika dilihat dari jauh, sebagian besar aplikasi bisnis praktis tidak memerlukan gelar PhD atau gelar lanjutan.

Daripada berfokus pada matematika dan algoritme yang rumit, mulailah dengan tantangan bisnis yang sebenarnya dan pikirkan secara lateral tentang bagaimana kemampuan seperti analisis prediktif, pengoptimalan, pengenalan pola, otomatisasi, dan pemrosesan bahasa alami dapat mendorong peningkatan transformasional.

Manfaatkan kerangka kerja sumber terbuka dan layanan cloud yang telah terbukti untuk mempercepat pengembangan. Saat menilai ide, bidiklah segmen di mana AI dapat memecahkan masalah dengan cara yang benar-benar baru, bukan sekadar peningkatan bertahap atas status quo. Lihatlah area dengan pertumbuhan eksponensial dalam pembuatan data baru yang bernilai tinggi.

Cari tahu proses yang paling membosankan atau rumit dalam organisasi dan pertimbangkan bagaimana AI dapat menghilangkan hambatan. Pikirkan tentang bagaimana Anda dapat mengubah data menjadi aliran pendapatan atau LAYANAN baru.

Ingatlah bahwa teknologi saja tidak cukup – Anda tetap harus memecahkan masalah nyata pelanggan dan dengan hati-hati merekayasa solusi yang sesuai dengan kondisi dunia nyata. Bermitra dengan pakar domain dan insinyur berpengalaman dapat membantu mendasari pemikiran Anda dan mengubah konsep menjadi produk secara berkelanjutan.

Bicaralah dengan banyak calon pelanggan sejak dini untuk memvalidasi permintaan dan menyempurnakan pendekatan. Meskipun lanskap AI berubah dengan cepat, perusahaan-perusahaan yang bertahan lama dibangun berdasarkan prinsip-prinsip seperti pembelajaran berkelanjutan, eksperimen cepat gagal, adaptasi yang gesit, dan fokus tiada henti dalam memberikan nilai nyata kepada pengguna.

Pertahankan skeptisisme yang sehat terhadap hype dan hindari gangguan oleh mode terbaru. Berkomitmen pada praktik pembangunan bertanggung jawab yang membangun kepercayaan. Satu-satunya jaminan bagi masa depan adalah bahwa AI akan terus berkembang dengan kecepatan eksponensial, mentransformasi bisnis dengan cara-cara baru setiap tahunnya.

Oleh karena itu, teruslah mendidik diri Anda sendiri tentang teknik-teknik yang muncul, berinvestasilah pada kemampuan tim Anda, evaluasi kembali peluang secara teratur, dan pertahankan ketangkasan untuk bertindak tegas. Membangun roda gila berulang di mana umpan balik pelanggan menginformasikan perbaikan yang cepat menambah keuntungan dari waktu ke waktu.

Terobosan AI besar berikutnya dapat terjadi di halaman belakang rumah Anda – mencari suara yang belum ditemukan, menghubungkan perspektif unik, dan menyelaraskan insentif untuk mengubah ide-ide hebat menjadi produk yang disukai pengguna. Bersikaplah berani dan terus dorong batasan. Peluang bagi bisnis kewirausahaan AI tidak terbatas jika Anda dapat membayangkan aplikasi berharga yang diabaikan oleh orang lain.

Artikel terkait dengan :