Pemasukan kecerdasan buatan (AI) ke dalam proses rekayasa mendorong inovasi di seluruh industri. Ketika dunia usaha menyadari potensi AI untuk menyederhanakan operasi, mengoptimalkan rantai pasokan, dan mengubah pengambilan keputusan, proses rekayasa berkembang dengan pesat.

Di sini, kami telah menggabungkan wawasan dan statistik dari laporan, studi, dan platform di seluruh internet untuk memberi Anda pemahaman yang koheren dan komprehensif tentang peran AI dalam bidang teknik pada tahun 2024.

Kecerdasan Buatan (AI) dalam Sorotan Teknik

  • Pada tahun 2032, pasar rekayasa AI global diperkirakan bernilai US$180 miliar.
  • 48,5% nilai pasar saat ini berasal dari segmen pembelajaran mesin.
  • Dari perusahaan-perusahaan yang sudah menggunakan kecerdasan buatan, 39% mempekerjakan insinyur perangkat lunak pada tahun lalu, sehingga pekerjaan ini merupakan pekerjaan rekayasa kecerdasan buatan yang paling banyak dicari.
  • 60% orang Amerika merasa tidak nyaman dengan gagasan penyedia layanan kesehatan mereka mengandalkan AI.
  • Algoritme pemeliharaan prediktif yang didukung AI dapat mengurangi waktu henti mesin hingga 50%.

Bagaimana Kecerdasan Buatan (AI) Digunakan dalam Teknik?

Pada tahun 2022, pasar rekayasa AI global bernilai $8 miliar, menurut Global Market Insights. 48,5% dari nilai pasar ini berasal dari segmen pembelajaran mesin (ML), dan 30% dari segmen perangkat keras.

Bagaimana Kecerdasan Buatan (AI) Digunakan dalam Teknik

Diperkirakan bahwa pasar rekayasa AI global akan tumbuh pada CAGR sekitar 35% selama 10 tahun ke depan, dan mencapai nilai $180 miliar pada tahun 2032.Pasar rekayasa AI dipecah menjadi empat bidang utama dalam laporan Wawasan Pasar Global. Berikut ini, berdasarkan perkiraan ukuran pada tahun 2032:

  • Pembelajaran mesin
  • Pembelajaran mendalam
  • Pemrosesan bahasa alami
  • Visi komputer

Beberapa kasus penggunaan AI dalam bidang teknik ini cukup sederhana sehingga hampir semua karyawan yang tidak memiliki pengalaman dalam AI dapat beroperasi seperti model bahasa dasar yang besar, sedangkan kasus lainnya mungkin memerlukan tim analisis atau ilmu data khusus.

Di Eropa, Inggris mengambil pangsa pasar rekayasa AI terbesar pada tahun 2022, diikuti oleh Jerman, Prancis, Italia, dan Spanyol.

26,4% dari nilai pasar global berasal dari Amerika Utara pada tahun 2020, menurut Emergen Research. Laporan ini mengidentifikasi pendorong utama pertumbuhan pasar teknik AI selama dekade mendatang:

  • Otomatisasi kegiatan operasional untuk meningkatkan produktivitas dan mengurangi kesalahan manusia
  • Data besar untuk digunakan dalam pengambilan keputusan
  • Chip kecerdasan buatan khusus untuk meningkatkan kinerja algoritma

Pembelajaran mesin

ML adalah bidang kecerdasan buatan dalam bidang teknik di mana algoritma belajar dari data untuk membuat prediksi atau keputusan tanpa diprogram secara eksplisit.

Berikut beberapa area utama di mana model pembelajaran mesin sudah digunakan:

  • Manufaktur: Sistem AI dan perangkat IoT menawarkan peningkatan efisiensi melalui analisis statistik kompleks yang mengarah pada peningkatan operasi produksi dan pengurangan waktu henti.
  • Ilmu material: Contoh AI dalam teknik kimia adalah penggunaan alat untuk mengidentifikasi material baru dan lebih memahami kualitas material yang ada melalui pemeriksaan data dari simulasi dan pengujian.
  • Dirgantara: Mengurangi emisi dan konsumsi bahan bakar serta meningkatkan desain pesawat melalui analisis dan evaluasi data yang diperoleh dari simulasi penerbangan dan pengujian terowongan angin.
  • Pengujian dan simulasi: Pengujian otomatis mengurangi waktu kendali mutu dan meningkatkan analisis yang dihasilkan dari proses pengujian.

Dalam laporan The State of Engineering Time tahun 2022 dari Retool, lebih dari sepertiga insinyur perangkat lunak dan AI mengatakan mereka berharap dapat menghabiskan lebih sedikit waktu untuk menguji perubahan (termasuk pengujian menulis dan menjalankan pengujian manual). 32% insinyur senior dan pengelola serta 37% kontributor individu menyebut hal ini sebagai hal utama yang mereka lebih suka untuk menghabiskan lebih sedikit waktu.

Pembelajaran mesin

AI dapat membantu insinyur AI dalam aspek rekayasa perangkat lunak ini; WeSoftYou melaporkan bahwa alat yang didukung AI dapat membantu mengurangi waktu yang dihabiskan untuk pengujian dan debugging hingga 70%.

Future Market Insights memperkirakan bahwa pasar alat pengujian berkemampuan AI akan bernilai $426,1 juta pada tahun 2024 dan akan tumbuh dengan CAGR sebesar 16,9% hingga mencapai $2,03 miliar pada tahun 2033. Pasar pengujian tanpa kode akan mengalami CAGR yang sedikit lebih lambat sebesar 15 %, meningkat dari $2 miliar pada tahun 2024 menjadi $8,45 miliar pada tahun 2033. Sementara itu, pasar pengujian otomasi akan tumbuh dari $29,31 miliar menjadi $166,91 miliar pada periode waktu yang sama; CAGR sebesar 19%.

Pembelajaran Mendalam

Pembelajaran mendalam adalah bagian dari pembelajaran mesin yang menggunakan jaringan saraf dengan banyak lapisan untuk secara otomatis mengekstrak fitur hierarki dari data, memungkinkannya menyelesaikan tugas-tugas kompleks dan mencapai tingkat akurasi yang tinggi.

Berikut beberapa cara pembelajaran mendalam digunakan dalam aplikasi sehari-hari:

  • Transportasi: Meningkatkan keselamatan dan kinerja kendaraan otonom dengan membuat prediksi yang lebih akurat.
  • Asisten virtual: Alexa, Siri, Cortana, Google Assistant, dan sejenisnya akan menjadi lebih berguna jika Anda sering menggunakannya, berkat algoritme pembelajaran mendalam yang menyesuaikan perilakunya berdasarkan interaksi sebelumnya.
  • Pencegahan penipuan: Dengan memahami perilaku pengguna pada umumnya, perusahaan pembiayaan dapat lebih mudah mendeteksi dan memblokir anomali yang kemungkinan merupakan penipuan.

Analisis Data Besar

Analisis data besar melibatkan pengumpulan, pemrosesan, dan analisis data yang beragam dan kompleks dalam jumlah besar untuk mengekstrak wawasan, pola, dan tren berharga yang dapat menginformasikan pengambilan keputusan dan mendorong kemajuan bisnis atau penelitian.

Statistik Perekrutan Rekayasa Kecerdasan Buatan

Laporan Status AI McKinsey pada tahun 2022 menyoroti peran rekayasa AI yang sudah direkrut oleh perusahaan. Dari organisasi-organisasi yang disurvei, yang mencakup berbagai industri, ukuran, dan fungsi, 50% mengatakan mereka telah mengadopsi AI setidaknya pada satu fungsi dalam satu tahun terakhir.

Statistik Perekrutan Rekayasa Kecerdasan Buatan

Teknik berperan dalam tiga dari empat peran teratas terkait AI yang telah direkrut oleh organisasi-organisasi ini. 39% mengatakan mereka telah mempekerjakan insinyur perangkat lunak, 35% telah mempekerjakan insinyur data, dan 30% telah mempekerjakan insinyur ML atau AI.Survei ini juga menemukan bahwa perusahaan merasa kesulitan untuk merekrut orang-orang yang memegang posisi tersebut. Persentase responden yang merasa “agak sulit” atau “sangat sulit” untuk mendapatkan pekerjaan terkait AI adalah sebagai berikut:

  • Insinyur perangkat lunak: 65%
  • Insinyur data: 69%
  • Pembelajaran mesin atau insinyur AI: 70%

Sekitar 50% perusahaan yang merekrut pekerja untuk peran ini mengatakan semakin sulit mendapatkan talenta ini dalam tiga tahun terakhir.

Menurut Laporan Indeks AI Stanford tahun 2024, lowongan pekerjaan AI di AS untuk insinyur perangkat lunak meningkat hampir 500% antara tahun 2010-12 dan 2022, melonjak dari 22.384 menjadi 133.286.

Siapa yang Menggunakan Kecerdasan Buatan dalam Teknik?

Google / Deep Mind: Efisiensi Ladang Angin

Pembangkit listrik tenaga angin menjadi sumber energi terbarukan yang semakin penting karena harga turbin telah menurun secara signifikan. Biaya rata-rata turbin angin di AS turun dari $1.800/kW pada tahun 2008 menjadi $770–$850/kW pada tahun 2020, dan diperkirakan bahwa harganya akan turun sebesar 37%–49% pada tahun 2050, menurut Departemen AS. Energi.

Siapa yang Menggunakan Kecerdasan Buatan dalam Teknik

Ketidakpastian, yang merupakan masalah lama dalam efisiensi turbin angin, sedang diatasi oleh anak perusahaan riset Google, DeepMind.

Dengan menggunakan jaringan saraf yang dilatih berdasarkan data historis, sistem DeepMind kini dapat secara akurat memprediksi keluaran tenaga angin 36 jam sebelumnya.

Hasilnya adalah energi angin sekitar 20% lebih bernilai bila dijadwalkan ke jaringan listrik menggunakan algoritma pembelajaran mesin ini.

Nama perusahaan Pikiran dalam
tahun Ditemukan 2010
Nilai Perusahaan Dijual ke Google pada tahun 2014 dengan harga antara $400 dan $650 juta
Jenis AI yang Digunakan
  • Pembelajaran mesin
  • Jaringan syaraf
Tujuan Menjadikan tenaga angin lebih dapat diprediksi dan karenanya lebih berharga

Efisiensi Ladang Angin

iRobot (Roomba): Pengenalan Objek

Ketika Roomba diluncurkan pada tahun 2002, ia tampak futuristik: robot yang dapat menavigasi dan membersihkan rumah Anda secara otomatis. Namun baru-baru ini perusahaan di balik penyedot debu, iRobot, memperkenalkan visi mesin kecerdasan buatan yang memungkinkan perangkat mengenali (dan menghindari) objek tertentu di rumah.

Pengenalan Objek

Berbicara kepada CNN Business, salah satu pendiri dan CEO iRobot Colin Angle menjelaskan bahwa “untuk mewujudkan hal ini, pertama-tama perusahaan harus membuat kumpulan data kotoran yang beragam.” Dia menggambarkan bagaimana karyawan menghabiskan beberapa tahun membeli kotoran dari toko lelucon, membuat sendiri dari Play-doh, dan memotret persembahan hewan peliharaan mereka sendiri untuk membuat kumpulan data yang cukup besar yang terdiri dari ribuan gambar untuk melatih AI.

Dengan menggunakan kamera internal dan visi mesin, model Roomba yang lebih baru telah dirancang untuk mengidentifikasi perabot tertentu, mangkuk hewan peliharaan, kaus kaki, dan – salah satu hambatan paling umum yang membuat mereka terjebak – kabel dan kabel listrik.

Jika robot dapat mengidentifikasi salah satu potensi bahaya ini, robot dapat mengirimkan foto kepada pemiliknya sehingga mereka dapat memutuskan tindakan apa yang harus diambil, termasuk menginstruksikan robot untuk menghindari pembersihan di sekitar objek tersebut di masa mendatang.

Nama perusahaan iRobot Perusahaan
tahun Ditemukan 1990
Nilai Perusahaan $1,09 miliar
Jenis AI yang Digunakan
  • Penglihatan mesin
Tujuan Menjadikan penyedot debu robot lebih pintar dan bermanfaat

Pelayaran: Kendaraan yang dapat mengemudi sendiri

Meskipun banyak perusahaan berinvestasi besar-besaran pada kendaraan otonom, Cruise yang berbasis di San Francisco adalah salah satu perusahaan pertama yang mengaktifkan armada mobil tanpa pengemudi – tepatnya taksi.

Kendaraan yang dapat mengemudi sendiri

Saat ini tersedia di San Francisco, Phoenix, dan Austin pada malam hari, taksi sepenuhnya otonom.

Perusahaan menggunakan algoritme pembelajaran mendalam untuk melatih kendaraan otonom guna mengenali dan mengklasifikasikan objek yang mereka temui selama perjalanan, termasuk pejalan kaki, hewan, rambu jalan, dan pengguna jalan lainnya. Algoritme ini juga membantu pemodelan prediktif, yang memungkinkan kendaraan memprediksi perilaku pejalan kaki dan pengguna jalan lainnya dengan lebih baik.

Cruise meluncurkan perjalanan pertamanya pada tahun 2021 dan sejak itu telah menempuh jarak lebih dari dua juta mil tanpa pengemudi dengan catatan keselamatan yang mengalahkan pengemudi manusia. Berikut perbandingan kendaraan Cruise dengan pengemudi manusia:

  • 54% lebih sedikit tabrakan secara keseluruhan
  • 92% lebih sedikit tabrakan sebagai kontributor utama
  • 73% lebih sedikit tabrakan dengan risiko cedera yang berarti
Nama perusahaan Pesiar LLC
tahun Ditemukan 2013
Nilai Perusahaan Diakuisisi oleh General Motors senilai $1 miliar pada tahun 2016
Jenis AI yang Digunakan
  • Penglihatan mesin
  • Pembelajaran mendalam
Tujuan Kendaraan otomatis

Manfaat Kecerdasan Buatan dalam Teknik

Mengurangi Biaya Perawatan dengan Pemeliharaan Prediktif

Waktu henti mesin memerlukan biaya yang mahal, tidak hanya dalam kaitannya dengan biaya perbaikan, namun juga karena penundaan yang disebabkan dalam proses produksi.

Manfaat Kecerdasan Buatan dalam Teknik

Melalui penggunaan AI, produsen beralih dari pemeliharaan reaktif atau preventif ke model pemeliharaan prediktif yang membantu memperkirakan kapan kerusakan mungkin terjadi dan mendeteksi tanda-tanda peringatan dini. Pemeliharaan prediktif bekerja dengan menganalisis data yang dikumpulkan dari sensor yang tertanam pada peralatan industri, atau dari perangkat itu sendiri.

Dengan penerapan sistem ini, waktu henti dapat dikurangi sebanyak 50% sementara biaya pemeliharaan turun hingga 40%, menurut Otomatisasi Manufaktur.

Efisiensi ini dapat berarti pengurangan investasi modal sebesar 3 hingga 5% saat membeli peralatan baru, dan dampak ekonomi sebesar hampir $630 miliar per tahun pada tahun 2025.

Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik

Menurut Survei Bisnis AI PwC 2022, 41% bisnis terkemuka AI mengatakan mereka telah menyadari manfaat besar dari penggunaan AI untuk meningkatkan pengambilan keputusan. Hal ini dibandingkan dengan 19% bisnis yang belum mengambil pendekatan holistik dalam mengadopsi sistem AI.

Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik

Nilai dari pengambilan keputusan yang dibantu AI terletak pada kemampuannya menganalisis data dalam jumlah yang jauh lebih besar dibandingkan yang dapat dilakukan manusia sendirian. Model AI atau pembelajaran mesin yang kuat dapat memberikan nilai yang sama atau lebih besar daripada tim ilmu data. Analisis tersebut kemudian dapat digunakan untuk mengidentifikasi wawasan bisnis baru, membuat perkiraan, dan mensimulasikan berbagai skenario untuk memengaruhi keputusan teknis.Survei PwC menemukan bahwa para pemimpin AI paling sering menggunakan AI untuk mengambil jenis keputusan bisnis berikut:

  • Teknologi: 74%
  • Operasi dan pemeliharaan: 62%
  • Pengalaman pelanggan: 61%
  • Strategi: 60%
  • Pengembangan produk dan layanan: 52%
  • Rantai pasokan: 48%

Deteksi Penipuan

Menurut Laporan Tolok Ukur Penipuan Tahunan Alloy, hampir 70% lembaga keuangan yang disurvei mengalami kerugian sebesar $500.000 atau lebih akibat penipuan pada tahun 2022. Lebih dari sepertiganya mengalami kerugian akibat penipuan sebesar tujuh digit.

Merancang solusi yang membantu mengidentifikasi dan mencegah transaksi penipuan secara real-time pada volume transaksi yang sangat besar ini, tanpa mengganggu pengalaman pengguna, memerlukan penggunaan algoritma pembelajaran mendalam yang dikombinasikan dengan analisis data besar.

PayPal, yang mengalami kerugian lebih dari $1 miliar setiap tahunnya karena transaksi penipuan, telah melakukan investasi besar dalam teknologi semacam ini, serta meningkatkan perangkat keras dengan jejak yang lebih sedikit. Inisiatif ini telah membantu mereka mengurangi jumlah transaksi penipuan yang terlewat dari 1,5% menjadi 0,05%.

Tantangan Kecerdasan Buatan di bidang Teknik

Dengan perkembangan teknologi AI yang begitu pesat, pasti ada tantangan yang dihadapi oleh mereka yang menciptakan dan menggunakan sistem tersebut. Berikut adalah beberapa kendala utama yang dihadapi oleh sektor rekayasa AI saat ini.

Keterbatasan dan Biaya Komputasi

Sistem AI tidaklah murah untuk dikembangkan dan dijalankan, dan biaya ini mungkin menjadi hambatan bagi banyak perusahaan yang ingin menerapkan lebih banyak solusi rekayasa AI. Tiga bidang pengeluaran yang signifikan adalah:

  • Biaya infrastruktur: Aplikasi AI sering kali memerlukan daya komputasi yang besar untuk melatih dan menjalankan model yang kompleks, dan GPU atau TPU yang diperlukan bisa sangat mahal. Jumlah ini belum termasuk staf atau konsultasi mahal yang diperlukan untuk menjalankan dan benar-benar menggunakan sistem AI untuk mendapatkan wawasan bisnis.
  • Biaya operasional: Model AI, khususnya model pembelajaran mendalam, memerlukan sumber daya komputasi yang besar agar dapat beroperasi secara efisien. Hal ini dapat menyebabkan tingginya biaya operasional dalam hal listrik, pendinginan, dan pemeliharaan, yang mungkin sulit dipertahankan oleh beberapa bisnis.
  • Biaya layanan cloud: Meskipun layanan cloud menyediakan sumber daya komputasi yang terukur, pemanfaatannya untuk proyek AI masih dapat menimbulkan biaya yang besar, terutama ketika menangani kumpulan data yang besar atau waktu pelatihan yang lama.

Kepercayaan Sistem

Ketika kita semakin bergantung pada mesin untuk menjalankan proses kompleks dan tugas-tugas sehari-hari, isu mengenai kepercayaan tetap menjadi hal yang paling penting. Institut Standar dan Teknologi Nasional (NIST) menjelaskan “hal-hal penting yang membangun kepercayaan AI” sebagai berikut:

  • Validitas dan reliabilitas
  • Keamanan
  • Keamanan dan ketahanan
  • Akuntabilitas dan transparansi
  • Penjelasan dan interpretasi
  • Pribadi
  • Keadilan dengan mitigasi bias yang merugikan

Kesalahan Konfigurasi dan Korupsi Sistem

Sistem AI dapat salah dikonfigurasi dan rusak, baik disengaja maupun tidak disengaja.

Sistem yang kurang terlatih akan menghasilkan informasi yang tidak dapat diandalkan, dan kerentanan keamanan membuat sistem rentan terhadap akses tidak sah dan pelanggaran data. Jika peretas mendapatkan akses ke sistem AI, mereka dapat memberikan masukan palsu yang menyesatkan algoritme pembelajaran mesin atau dapat melatih ulang mereka untuk memberikan keluaran yang tidak akurat.

Untuk mengatasi risiko ini, pengujian dan validasi yang kuat diperlukan untuk membantu mengidentifikasi kesalahan konfigurasi dan kerusakan data di awal proses desain dan pengembangan teknik serta memastikan bahwa sistem berfungsi sebagaimana mestinya.

Masa Depan Kecerdasan Buatan (AI) di bidang Teknik

Terdapat penolakan dari masyarakat terkait penggunaan teknologi AI di beberapa bidang.

Masa Depan Kecerdasan Buatan (AI) di bidang Teknik

Dalam survei yang dilakukan pada tahun 2022 oleh Pew Research Center, 59% orang dewasa AS mengatakan mereka tidak ingin robot AI digunakan dalam operasi. Hal ini terjadi meskipun 78% orang yang pernah mendengar teknologi ini percaya bahwa teknologi ini mewakili kemajuan dalam bidang kesehatan.