4.3 Kemampuan Adaptasi
   Pemrograman Konvensional: Adaptasi terhadap perubahan memerlukan modifikasi kode secara manual. Jika ada requirements baru atau perubahan lingkungan, programmer harus mengupdate algoritma dan logic. Sistem tidak dapat belajar dari pengalaman operasional tanpa intervensi manusia.
Artificial Intelligence: AI memiliki kemampuan adaptasi yang superior melalui continuous learning atau retraining dengan data baru. Sistem dapat menangani situasi yang tidak pernah dihadapi sebelumnya dengan melakukan generalisasi dari pola yang telah dipelajari. Beberapa teknik seperti online learning memungkinkan adaptasi real-time.
4.4 Kompleksitas Implementasi
   Pemrograman Konvensional: Kompleksitas tergantung pada logic bisnis yang harus diimplementasikan. Untuk masalah sederhana hingga moderately complex, implementasi relatif straightforward. Debugging dan maintenance lebih mudah karena flow program dapat diikuti dengan jelas.
Artificial Intelligence: Implementasi AI umumnya lebih kompleks karena melibatkan pemilihan arsitektur model, hyperparameter tuning, dan handling data yang besar. Debugging lebih challenging karena "black box" nature dari banyak model AI. Memerlukan expertise khusus dalam data science dan machine learning.
4.5 Area Aplikasi
   Pemrograman Konvensional: Ideal untuk sistem dengan rules yang jelas dan stabil, seperti sistem akuntansi, manajemen inventory, sistem kontrol industri, dan aplikasi CRUD (Create, Read, Update, Delete) standar. Cocok untuk domain dengan regulasi ketat yang memerlukan audit trail yang jelas.
Artificial Intelligence: Unggul dalam menangani masalah kompleks seperti computer vision, natural language processing, recommendation systems, predictive analytics, dan autonomous systems. Efektif untuk domain dengan data tidak terstruktur atau pattern yang tidak dapat didefinisikan secara eksplisit.
5. Keunggulan dan Kelemahan
5.1 Pemrograman Konvensional
