Adaptivitas dan Fleksibilitas:
Hybrid Intelligence: Terbatas pada skenario yang telah ditentukan sebelumnya, sehingga kurang fleksibel dalam menghadapi situasi yang tidak terduga.
ASI Framework: Sangat adaptif dalam menghadapi ketidakpastian dan perubahan mendadak dengan menggunakan pendekatan stokastik dan kontinuitas interaksi manusia-AI.
Integrasi Intuisi dan Subjektivitas:
Hybrid Intelligence: Tidak secara eksplisit mengintegrasikan intuisi manusia dalam proses pengambilan keputusan, sehingga hasil keputusan cenderung deterministik.
ASI Framework: Menggabungkan intuisi manusia sebagai variabel stokastik dalam model pengambilan keputusan, sehingga memungkinkan eksplorasi peluang disruptif yang sulit diprediksi secara deterministik.
Novelty ASI Framework dibandingkan Hybrid Intelligence:
 ASI Framework memperkenalkan Adaptive Symbiosis antara manusia dan AI, yang tidak hanya fokus pada kolaborasi statis tetapi juga pada evolusi peran berdasarkan konteks dan data real-time. Dengan Continuous Feedback Loop, ASI Framework mampu menghadirkan Dynamic Intelligence Adaptation, yang tidak ditemukan pada pendekatan Hybrid Intelligence yang lebih statis.
3.3.2. Perbandingan dengan Adaptive Stochastic Optimization
Definisi dan Pendekatan:
Adaptive Stochastic Optimization (ASO) adalah pendekatan optimasi yang menggabungkan metode stokastik dan adaptif untuk mencari solusi optimal dalam kondisi ketidakpastian (Birge & Louveaux, 2011). Fokus utamanya adalah pada optimasi numerik untuk meminimalkan risiko dan memaksimalkan utilitas melalui model matematis yang kompleks.
ASI Framework lebih fokus pada intelligence symbiosis, di mana intuisi manusia diintegrasikan secara dinamis dengan analisis stokastik AI untuk mencapai keputusan yang adaptif dan inovatif. Pendekatan ini tidak hanya mencari solusi optimal secara numerik, tetapi juga mempertimbangkan subjektivitas dan kreativitas manusia dalam mengeksplorasi solusi disruptif.
