Pendahuluan

Banyak perusahaan telah jatuh ke dalam apa yang kami sebut sebagai 'jebakan prediksi': berinvestasi secara signifikan dalam teknologi AI prediktif tanpa menyadari bahwa kemampuan ini hanya mewakili sebagian dari nilai yang dapat ditawarkan oleh AI untuk pengambilan keputusan bisnis.

‍

Seperti yang ditunjukkan dalam sebuah artikel baru-baru ini di Communications of the ACM, "kemampuan AI untuk memprediksi tidak selalu diterjemahkan ke dalam penalaran dan pengambilan keputusan dalam situasi baru" [1]. Artikel ini mengeksplorasi tantangan, keterbatasan, dan solusi yang mungkin untuk menghindari jebakan ini.

‍

‍

Apa yang dimaksud dengan jebakan prediksi?

Jebakan prediksi terjadi ketika organisasi:

1. Mereka mengacaukan prediksi dengan tujuan akhir: Banyak perusahaan memiliki model AI yang canggih yang menghasilkan prediksi yang tetap tidak terpakai karena mereka belum membangun infrastruktur organisasi untuk mengubah wawasan ini menjadi tindakan nyata [2].
2. Mereka gagal menjembatani kesenjangan antara 'apa yang mungkin terjadi' dan 'apa yang harus kita lakukan': Seperti yang ditunjukkan dalam artikel 'Beyond Prediction', implementasi AI yang paling efektif tidak hanya memprediksi hasil, tetapi juga membantu membingkai keputusan, mengevaluasi opsi, dan mensimulasikan konsekuensi potensial dari berbagai pilihan [2].
3. Menggunakan model prediktif untuk pengambilan keputusan: Seperti yang ditunjukkan oleh George Stathakopolous di Ad Age, "Saya sering melihat para pemasar mencoba menggunakan model prediktif untuk pengambilan keputusan. Hal ini bukanlah sebuah kesalahan, namun merupakan cara yang lebih kuno dan tidak praktis dalam menjalankan bisnis [3].

‍

Keterbatasan mendasar dari AI prediktif

AI prediktif memiliki beberapa keterbatasan yang dapat menghambat nilai pengambilan keputusannya:

1. Ketergantungan pada data historis: "Keterbatasan utama dari prediksi AI berasal dari fakta bahwa bahan baku yang digunakan AI untuk membuat prediksi adalah data masa lalu. Oleh karena itu, AI selalu berorientasi pada masa lalu' [1]. Hal ini membuatnya kurang dapat diandalkan untuk skenario yang belum pernah terjadi sebelumnya atau yang berubah dengan cepat.
2. Masalah kausalitas: Banyak sistem AI yang mengidentifikasi korelasi, namun tidak mengidentifikasi hubungan sebab-akibat. Inilah yang oleh beberapa ahli disebut sebagai "jebakan kausalitas" - sistem pembelajaran mesin mendapatkan informasi "dari jutaan korelasi kecil" tetapi sering kali tidak dapat memberi tahu kita fitur spesifik mana yang menentukan hasil tertentu [4].
3. Tantangan interpretabilitas: Model pembelajaran mesin yang kompleks sering kali berfungsi sebagai 'kotak hitam', sehingga sulit untuk memahami bagaimana model tersebut sampai pada prediksi tertentu. Seperti yang dicatat oleh Qymatix, "kerugiannya adalah Anda tidak dapat dengan cepat mengaitkan fitur mana yang memberi Anda informasi paling banyak tentang pelanggan tertentu" [4].
4. Bias konfirmasi dan penyelarasan: Penelitian telah menunjukkan bahwa AI dapat mengalami bias dalam pengambilan keputusan, termasuk kecenderungan untuk "memperkuat pembingkaian pertanyaan pengguna daripada menantang premis-premisnya" [5]. 'Bias penyelarasan' ini dapat menghasilkan jawaban yang tampak masuk akal tetapi sebenarnya didasarkan pada hubungan yang didukung dengan lemah.

‍

Melampaui Pandangan Jauh ke Depan: Menuju Pengambilan Keputusan yang Benar

Untuk mengatasi jebakan prediksi, perusahaan harus:

1. Mulailah dengan keputusan, bukan data: Identifikasi keputusan yang paling penting, sering terjadi, dan sulit, kemudian bekerja mundur untuk menentukan kemampuan AI mana yang dapat memperbaikinya [2].
2. Desain untuk pemberdayaan, bukan otomatisasi: Buat antarmuka dan alur kerja yang menggabungkan wawasan AI dengan penilaian manusia, bukannya mencoba menghilangkan manusia dari siklus pengambilan keputusan [2].
3. Membangun loop umpan balik keputusan: Secara sistematis melacak hasil keputusan dan melaporkan informasi ini untuk meningkatkan AI dan menyempurnakan proses pengambilan keputusan [2].
4. Mengembangkan literasi keputusan: Melatih tim tidak hanya tentang literasi AI tetapi juga memahami bias pengambilan keputusan, pemikiran probabilistik, dan mengevaluasi kualitas keputusan [2].
5. Merangkul kecerdasan keputusan: Implementasi AI yang lebih matang mengadopsi kecerdasan keputusan - perpaduan antara ilmu data, teori keputusan, dan ilmu perilaku untuk meningkatkan penilaian manusia [2].

‍

Masa depan: Kemitraan antara manusia dan IA

Nilai sebenarnya dari AI terletak pada kemitraan antara manusia dan mesin. Dalam kemitraan ini:

• AI menangani pemrosesan informasi dalam jumlah besar, identifikasi pola, kuantifikasi ketidakpastian, dan pemeliharaan konsistensi.
• Manusia berkontribusi dengan pemahaman kontekstual, penilaian etis, pemecahan masalah secara kreatif, dan komunikasi interpersonal.

Seperti yang ditunjukkan dalam sebuah artikel baru-baru ini di MIT PMC, "Untuk memahami kondisi di mana pengambilan keputusan yang ditingkatkan oleh AI mengarah pada kinerja yang saling melengkapi, ada baiknya untuk membedakan antara dua alasan berbeda atas potensi kegagalan untuk mencapai komplementaritas" [6]. Penelitian menunjukkan bahwa ketika prediksi manusia dan AI cukup independen, kombinasi keduanya dapat mengungguli pendekatan mana pun yang berdiri sendiri.

‍

Kesimpulan

Saat kita memasuki tahun 2025, keunggulan kompetitif AI semakin meningkat, bukan karena memiliki algoritme yang lebih baik atau data yang lebih banyak, tetapi karena mengintegrasikan AI secara lebih efektif ke dalam proses pengambilan keputusan di seluruh organisasi. Perusahaan yang menguasai integrasi ini akan melihat peningkatan yang terukur tidak hanya dalam metrik operasional, tetapi juga dalam kecepatan keputusan, kualitas keputusan, dan konsistensi keputusan.

‍

Menghindari jebakan prediksi membutuhkan perubahan perspektif: melihat AI tidak hanya sebagai teknologi prediksi, namun sebagai teknologi yang meningkatkan pengambilan keputusan. Seperti yang dikatakan Susan Athey dari MIT Sloan, "Saya mencoba membantu para manajer untuk memahami apa yang membuat suatu masalah menjadi mudah atau sulit dari sudut pandang AI, mengingat jenis AI yang kita miliki saat ini" [7].

‍

Organisasi yang berhasil mengatasi kompleksitas ini akan menjadi organisasi yang mendapatkan nilai paling besar dari kecerdasan buatan di tahun-tahun mendatang.

‍

Sumber

1. Komunikasi ACM (April 2025) - "Apakah Prediksi AI Berimbas pada Pengambilan Keputusan?" - https://cacm.acm.org/opinion/does-ai-prediction-scale-to-decision-making/
2. Artikel "Beyond Prediction" (April 2025) - "Mengapa Nilai Sebenarnya dari AI adalah Augmentasi Pengambilan Keputusan".
3. Ad Age (November 2024) - "Bagaimana cara beralih dari prediksi AI ke pengambilan keputusan AI yang sebenarnya" - https://adage.com/article/digital-marketing-ad-tech-news/how-pivot-ai-predictions-true-ai-decision-making/2589761
4. Qymatix (Agustus 2021) - "Cara menghindari Jebakan Kausalitas dari Pembelajaran Mesin Kotak Hitam" - https://qymatix.de/en/causality-trap-machine-learning-black-box/
5. Pemberdayaan yang Memungkinkan (Februari 2025) - "Jebakan Pengambilan Keputusan AI yang Paling Utama: Keinginan untuk Menyenangkan" - https://enablingempowerment.com/ai-decision-making-alignment-bias/
6. PMC (2024) - "Tiga Tantangan untuk Pengambilan Keputusan Berbantuan AI" - https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11373149/
7. MIT Sloan Management Review - "Bahaya Menerapkan Prediksi AI pada Keputusan yang Kompleks" - https://sloanreview.mit.edu/article/the-perils-of-applying-ai-prediction-to-complex-decisions/