Adaptive Stochastic Intellegent (ASI) Framework: Framework Manajemen Stokastik Baru

3.3.1. Perbandingan dengan Hybrid Intelligence

Definisi dan Pendekatan:

• Hybrid Intelligence didefinisikan sebagai integrasi statis antara kecerdasan manusia dan AI untuk menyelesaikan tugas-tugas yang kompleks melalui pembagian kerja yang terstruktur dan tetap (Dellermann et al., 2019). Dalam model ini, peran manusia dan AI ditentukan secara eksplisit sejak awal, dengan interaksi yang bersifat linier dan tidak fleksibel.

• ASI Framework (Adaptive Stochastic Intelligence) mengusung pendekatan intelligence symbiosis yang dinamis dan adaptif, di mana interaksi antara manusia dan AI bersifat non-linier dan berkelanjutan melalui Continuous Feedback Loop. Framework ini memungkinkan perubahan peran secara fleksibel berdasarkan konteks dan data real-time, sehingga menghasilkan keputusan yang lebih adaptif dan relevan dalam situasi VUCA.

Parameter Perbandingan:

1. Struktur Interaksi:

   • Hybrid Intelligence: Statis, dengan batasan peran yang jelas antara manusia dan AI. Contoh: AI menganalisis data, manusia membuat keputusan akhir.

   • ASI Framework: Dinamis, memungkinkan adaptasi peran berdasarkan konteks. Contoh: Dalam situasi tidak pasti, AI dan manusia saling memberikan umpan balik secara terus-menerus untuk menyempurnakan keputusan.

2. Feedback Mechanism:

   • Hybrid Intelligence: Menggunakan feedback linier yang bersifat satu arah, seperti AI yang memberikan rekomendasi dan manusia mengevaluasinya secara subjektif tanpa pembaruan model AI.

   • ASI Framework: Continuous Feedback Loop yang bersifat dua arah dan adaptif, di mana hasil keputusan dipantau dan digunakan untuk memperbarui model AI dan strategi manusia secara real-time. Contoh: Dalam pengambilan keputusan bisnis dinamis, seperti pricing strategy, umpan balik dari perilaku konsumen secara otomatis diperhitungkan oleh AI dan dianalisis oleh manusia secara intuitif.

3.