Contoh penggunaan AI generatif untuk perusahaan

Alat berbasis AI seperti ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot, Claude, dan Perplexity dapat menghasilkan berbagai jenis konten, mulai dari teks (seperti email hingga puisi), gambar, hingga video. Alat-alat ini juga dapat membuat kode, menganalisis data, bertukar pikiran, mendukung komunikasi waktu nyata, memecahkan masalah matematika yang rumit, dan masih banyak lagi. AI generatif menandai kemajuan besar dalam pembelajaran mendalam dan pengembangan AI, dengan beberapa pihak menyebutnya sebagai langkah menuju“AI yang kuat”.

Komputer kini berkembang jauh melampaui sekadar alat untuk menghitung angka. Komputer kini memiliki kemampuan pemrosesan bahasa alami ( NLP), memahami konteks dan menunjukkan elemen kreativitas. 

Berkat AI Generatif, organisasi dapat menggunakan mesin untuk: 

• Menemukan insight dengan cepat dari tumpukan teks tak terstruktur, membuka peluang untuk pengambilan keputusan yang lebih akurat
  
• Mengotomatiskan tugas yang membosankan dan berulang
  
• Menyederhanakan alur kerja dengan pembuatan konten yang dipersonalisasi, deskripsi produk yang disesuaikan, dan materi pemasaran yang siap digunakan
  
• Merancang konten, kampanye iklan, dan produk inovatif untuk meningkatkan pengalaman pelanggan

Di jantung AI Generatif terletak database besar dan perpustakaan yang luas berisi teks, gambar, kode, dan jenis data lainnya. Seperti siswa yang tekun, model bahasa besar (LLM) ini menyerap informasi dan mengidentifikasi pola, struktur, dan hubungan antara titik data. Mereka mempelajari tata bahasa puisi, sapuan kuas artistik dan melodi musik.

AI generatif menggunakan algoritma machine learning dan neural networks yang canggih untuk menganalisis pola-pola ini dan membangun model statistik. Bayangkan setiap titik data sebagai bola bercahaya yang ditempatkan di lingkungan multidimensi yang luas. Model ini dengan cermat memetakan bola-bola ini, menghitung ketinggian relatif, lembah, lereng yang mulus, dan tebing bergerigi untuk membuat peta probabilitas, sebuah buku panduan untuk memprediksi di mana bola berikutnya (yaitu, konten yang dihasilkan) akan mendarat.

Sekarang, ketika pengguna memberikan prompt, sebuah kata, sketsa, potongan musik atau sebaris kode, prompt tersebut bertindak seperti sebuah mercusuar, yang menarik model ke wilayah tertentu pada peta probabilitas tersebut; model kemudian menavigasi lingkungan ini, secara probabilistik memilih elemen berikutnya, berikutnya dan berikutnya, dipandu oleh pola yang dipelajarinya dan dorongan dari pengguna.

Setiap hasil unik namun secara statistik ditambatkan ke data yang dipelajari model. Ini bukan sekadar menyalin dan menempel; ini secara kreatif membangun fondasi pengetahuan yang didorong oleh probabilitas dan petunjuk yang memandu.

Meskipun model tingkat lanjut dapat menangani beragam jenis data, beberapa model unggul dalam tugas-tugas tertentu, seperti pembuatan teks, ringkasan informasi, atau pembuatan gambar. Selain itu, kualitas hasil sangat bergantung pada data pelatihan, penyesuaian parameter model, dan rekayasa prompt, sehingga sumber data yang bertanggung jawab dan mitigasi bias sangat penting.

Bayangkan melatih model generative AI pada kumpulan data novel roman saja. Hasilnya tidak akan dapat digunakan jika pengguna meminta model untuk menulis artikel berita faktual. Dengan menggabungkan sumber data yang beragam dan akurat, model AI generatif dapat dilatih agar lebih informatif dan objektif. 

AI generatif adalah alat yang ampuh, tetapi bagaimana cara organisasi dapat memanfaatkan kekuatannya secara efektif dan terjangkau? Alat ini mengalihkan biaya komputasi ke tingkat yang lebih tinggi. Biaya rata-rata komputasi meningkat tajam—dan 70% eksekutif mengungkapkan bahwa AI generatif berperan penting dalam mendorong peningkatan ini^.1

Di sisi lain, AI Generatif dapat meningkatkan anggaran komputasi. 73% eksekutif setuju bahwa gen AI dapat membuat penggunaan sumber daya komputasi mereka lebih efisien — dan mereka sudah mempraktikkan teori ini. Sebagai contoh, 67% organisasi menggunakan gen AI untuk mempercepat pengembangan model, algoritma, serta aplikasi yang baru dan lebih efisien. Selain itu 65% organisasi menggunakan gen AI untuk mengurangi sumber daya komputasi yang diperlukan dengan mengotomatiskan tugas.¹

Tidak setiap aplikasi gen AI dibuat sama. Setiap contoh penggunaan memiliki persyaratan komputasi, data, dan privasinya sendiri. Meski begitu, sebagian besar bisnis menempuh dua jalur utama untuk mengungkap potensi AI generatif:

Alat yang siap diluncurkan: Opsi "AI untuk semua orang": platform seperti ChatGPT telah dilatih sebelumnya dengan kumpulan data yang luas, memungkinkan pengguna untuk memanfaatkan kehebatan generatif mereka tanpa harus membuat ulang. Organisasi dapat menyempurnakan model-model ini dengan data spesifik, mendorong mereka menuju output yang disesuaikan dengan kebutuhan bisnis tertentu. Antarmuka yang ramah pengguna dan alat integrasi membuatnya dapat diakses bahkan untuk orang-orang non-teknis.

Opsi publik ini menawarkan kontrol yang terbatas, lebih sedikit penyesuaian perilaku dan hasil model, serta potensi bias yang diwarisi dari model yang telah dilatih sebelumnya.

Model yang dilatih secara khusus: Sebagian besar organisasi tidak dapat menghasilkan atau mendukung kecerdasan buatan tanpa kemitraan yang kuat. Inovator yang menginginkan AI khusus dapat memilih model dasar AI seperti GPT-4.5 atau BERT OpenAI dan memasukkannya ke data mereka. Pelatihan yang dipersonalisasi ini membentuk model AI Generatif yang disesuaikan secara khusus agar selaras dengan tujuan bisnis. Proses ini memerlukan keterampilan dan sumber daya tingkat tinggi, tetapi menghasilkan solusi yang lebih sesuai, terpersonalisasi, dan spesifik untuk kebutuhan bisnis.

Pilihan terbaik untuk organisasi perusahaan tergantung pada kebutuhan spesifik, sumber daya, dan kemampuan teknisnya. Jika kecepatan, keterjangkauan, dan kemudahan penggunaan adalah prioritas, alat yang siap diluncurkan mungkin menjadi pilihan terbaik. Model yang dilatih khusus dapat meningkat jika penyesuaian, kontrol, dan mitigasi bias sangat penting.

Keberhasilan dalam penerapan AI generatif terletak pada penerapan pendekatan berbasis contoh penggunaan, dengan fokus pada masalah perusahaan Anda dan bagaimana AI generatif dapat menyelesaikannya. Pertimbangan utama meliputi:

• Tumpukan teknologi: Pastikan infrastruktur teknologi Anda yang ada dapat menangani permintaan model AI dan pemrosesan data.
  
  
• Model pencocokan: Pilih  model AI generatif yang sesuai untuk kebutuhan spesifik Anda.
  
  
• Kerja tim: Pilih tim dan pemasok dengan keahlian di bidang AI, ilmu data, dan industri Anda. Tim interdisipliner ini akan memastikan keberhasilan AI generatif Anda.
  
  
• Data: Data yang buruk akan menghasilkan output yang buruk. Data berkualitas tinggi dan relevan adalah bahan bakar yang mendukung kesuksesan AI generatif. Pastikan kualitas data dan strategi pengumpulan yang baik agar sistem Anda tetap berjalan optimal.

Penggunaan AI generatif telah menyebar dengan cepat ke berbagai industri dan departemen di seluruh dunia. Departemen marketing dan penjualan bertindak cepat dan sudah menanamkan AI generatif ke dalam alur kerja mereka. Kecepatan dan skala kemampuan AI generatif untuk membuat konten baru dan aset yang berguna tidak mungkin untuk dilewatkan untuk disiplin ilmu apa pun yang mengandalkan produksi konten tertulis atau desain dalam jumlah besar.  

Pengembang perangkat lunak memanfaatkan AI generatif untuk menulis, memperbarui, dan memelihara kode secara otomatis, serta mengotomatiskan debugging dan mendukung pengujian aplikasi selama proses pengembangan. Alat pengkodean AI juga dapat menangani perbaikan bug dan pengujian serta menyediakan berbagai jenis dokumentasi yang mungkin dibutuhkan pembuat kode. Ini mencakup dokumentasi teknis, manual pengguna, dan materi pendukung lainnya yang terkait dengan pengembangan perangkat lunak.

Layanan pelanggan telah melampaui fungsi lain untuk menjadi prioritas AI generatif nomor satu bagi para CEO.² Chatbot didukung AI dan agen virtual mengakses dan memproses sejumlah besar informasi untuk menjawab pertanyaan pelanggan dan agen manusia secara akurat. Mereka mampu berinteraksi dalam percakapan alami, memberikan dukungan 24/7, dan merespons dengan pemahaman kontekstual. Asisten canggih ini meningkatkan pengalaman pengguna sekaligus mengurangi kebutuhan akan intervensi manusia. AI juga digunakan untuk menganalisis sentimen pelanggan dan meningkatkan interaksi layanan. AI generatif dapat menyusun email tindak lanjut, merangkum tiket dukungan, dan membuat artikel basis pengetahuan untuk memperkuat layanan mandiri.

AI semakin banyak digunakan dalam bimbingan belajar, pembuatan konten, dan penilaian otomatis, menjadikannya solusi yang semakin diminati. AI membantu pendidik dalam mengembangkan pengalaman belajar yang dipersonalisasi, merangkum materi penelitian, dan mengotomatiskan tugas administrasi. Namun, kekhawatiran tetap ada seputar privasi data, informasi yang salah, dan integritas akademisi.

AI menganalisis tren pasar, menyusun laporan, dan mengotomatiskan prediksi, membantu investor dan analis mengambil keputusan yang lebih tepat. Algoritma perdagangan yang didukung AI dan rekomendasi keuangan yang dipersonalisasi menjadi semakin umum.

Untuk mendukung deteksi penipuan dan manajemen risiko, AI generatif dapat dengan cepat memindai dan meringkas data dalam jumlah besar untuk mengidentifikasi pola atau anomali, sehingga membantu penjamin emisi dan penilai klaim dalam mengoptimalkan hasil. Ini menghasilkan laporan dan insight yang disesuaikan, sehingga merampingkan proses pengambilan keputusan. AI Generatif membantu mencegah ancaman siber dan transaksi penipuan, meningkatkan keamanan dan kepatuhan dalam layanan keuangan.

Gambar dan video yang dihasilkan AI menyederhanakan proses pembuatan konten tanpa perlu melibatkan aktor atau peralatan tambahan. Organisasi menggunakan AI untuk produksi dan animasi video yang dilokalkan. Alat AI sekarang dapat menghasilkan konten video berkualitas tinggi, mengurangi biaya produksi, dan meningkatkan aspek kreatif. Pengguna juga menggunakan generator gambar seperti DALL untuk mengedit foto pribadi dan membuat foto bisnis yang terlihat profesional untuk digunakan di Slack atau LinkedIn.

AI generatif merevolusi ilmu kehidupan dengan mendukung dokumentasi medis, membantu diagnostik, meningkatkan keterlibatan pasien, dan mempercepat penemuan obat. Alat yang didukung AI merangkum riwayat pasien, hasil lab, dan catatan medis, memungkinkan dokter membuat keputusan yang lebih cepat dan lebih tepat. AI generatif semakin banyak digunakan dalam pencitraan medis, menganalisis sinar-X, MRI, dan CT scan untuk deteksi patah tulang dan penyakit. Untuk pembuatan obat baru, AI generatif memodelkan struktur molekul, memprediksi efektivitas senyawa baru, dan mempercepat pengembangan pengobatan baru. Asisten virtual didukung AI membantu pasien dengan menjawab pertanyaan terkait kesehatan, menjadwalkan janji temu, dan memberikan pengingat pengobatan. AI Generatif juga mengotomatiskan tugas-tugas administratif seperti menyalin catatan, memproses klaim asuransi, dan penagihan. Regulasi ketat seperti HIPAA, ditambah dengan isu privasi data, bias, dan etika, tetap menjadi tantangan utama.

AI Generatif menyederhanakan perekrutan, orientasi, dan pengembangan karyawan. Aplikasi ini merangkum resume, membantu perekrut dalam menyaring kandidat dan mengotomatiskan penjadwalan wawancara. Selama orientasi, materi pelatihan dipersonalisasi berdasarkan peran. Untuk manajemen kinerja, alat ini menghasilkan templat ulasan terstruktur dan wawasan pengembangan karier. Portal Conversational AI dapat memberikan masukan kepada karyawan dan mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan tanpa melibatkan manajemen. Gen AI juga dapat menganalisis tren tenaga kerja dan memprediksi risiko pergantian karyawan. 

Solusi AI generatif semakin diadopsi untuk pemrosesan klaim, deteksi penipuan, dan penilaian risiko. Perangkat AI menganalisis kebijakan, mengotomatiskan penjaminan emisi, dan meningkatkan interaksi nasabah, meskipun kepatuhan terhadap peraturan tetap menjadi pertimbangan utama.

AI merangkum kontrak, dokumen hukum, dan peraturan, membantu para profesional dalam penelitian dan pemantauan kepatuhan. Alat AI membantu mengidentifikasi risiko, menyusun laporan, dan menyederhanakan proses uji tuntas dalam konteks hukum dan peraturan.

Desainer produk kini semakin mengandalkan AI generatif untuk mengoptimalkan konsep desain dalam skala besar. AI membantu mengoptimalkan struktur produk, memastikan kekuatan dan daya tahan dengan penggunaan bahan yang minimal, sehingga menekan biaya dan harga. Desain generatif memberikan dampak terbesar saat diterapkan di seluruh siklus pengembangan produk, mulai dari konsep awal hingga proses manufaktur dan pengadaan. Selain itu, manajer produk dapat menggunakan AI untuk mengkonsolidasikan masukan pengguna sehingga produk dapat ditingkatkan.

AI mengotomatiskan pembuatan tugas dan subtugas, memperkirakan jadwal dan persyaratan sumber daya, merangkum dokumen penting dan membantu memprediksi risiko. Hal ini memungkinkan manajer proyek untuk lebih fokus pada strategi tingkat tinggi daripada terjebak dalam tugas operasional sehari-hari.

76% CMO menyatakan AI generatif akan mengubah cara departemen pemasaran beroperasi—dan 76%-nya menyatakan bahwa kegagalan dalam mengadopsi AI generatif dengan cepat akan secara signifikan merugikan kemampuan mereka untuk tetap kompetitif.³ AI Generatif memungkinkan pemasaran yang sangat personal di seluruh saluran. Prompt dan input yang dikembangkan dengan baik mengarahkan model bahasa yang besar untuk menghasilkan konten kreatif untuk email, blog, postingan media sosial, halaman produk, dan situs web. Generator bahasa yang disesuaikan dapat dilatih pada nada dan suara merek suatu organisasi agar secara akurat mencocokkan konten sebelumnya, kemudian konten yang ada dapat ditata ulang dan diedit. Gen AI menyediakan analitik dan metrik mendalam terhadap perilaku pelanggan, secara dinamis menargetkan dan mengelompokkan audiens, serta mengidentifikasi prospek berkualitas tinggi. 

89% eksekutif melaporkan bahwa investasi utama dalam otomatisasi akan mencakup kemampuan AI generatif—dan 19% menyatakan bahwa AI generatif akan sangat penting untuk masa depan otomatisasi rantai pasokan mereka.⁴ AI generatif mengubah manajemen rantai pasokan, alur kerja, dan efisiensi operasional di industri otomotif dan industri lainnya dengan meningkatkan logistik, manajemen inventaris, dan forecasting. Peningkatan visibilitas dan transparansi membantu organisasi merespons risiko dengan segera daripada menunggu mitra melaporkan masalah. Mengintegrasikan data yang bersih dan tepercaya dari seluruh rantai pasokan memungkinkan pengembangan LLM yang dapat diakses oleh semua pihak di industri, memberikan informasi yang akurat dan real-time.

AI menciptakan kumpulan data sintetis untuk melatih model, menguji produk, dan menyimulasikan skenario dunia nyata. Hal ini mengurangi ketergantungan pada data dunia nyata yang sensitif atau mahal, mempercepat siklus pengembangan, dan meningkatkan kinerja model AI.

Meski AI generatif menawarkan potensi luar biasa bagi banyak organisasi, mengadopsinya memerlukan keseimbangan antara inovasi dan kehati-hatian.

• Lindungi data sensitif: Pastikan hanya menggunakan data non-pribadi dan non-sensitif untuk melindungi informasi yang rentan serta patuhi peraturan yang berlaku.
  
  
• Ikuti informasi terkini: Pantau perkembangan industri untuk memilih alat yang tepercaya dan menghindari praktik AI yang tidak etis.
  
  
• Kembangkan kebijakan AI: Buat panduan untuk penggunaan AI internal dan berinvestasi pada alat bantu pihak ketiga, dengan menggunakan templat yang tersedia.
  
  
• Berinvestasi dalam peningkatan keterampilan: Investasi dalam program pelatihan ulang dan peningkatan keterampilan sangat penting untuk membantu pekerja mengembangkan kemampuan yang tetap relevan di era otomatisasi.

Kehadiran AI generatif tampaknya telah mendorong minat yang lebih besar terhadap berbagai kemampuan AI lainnya. Menurut survei dari McKinsey^5, adopsi AI dalam organisasi responden berkisar sekitar 50 persen selama enam tahun sebelum melonjak menjadi 72 persen pada tahun 2024. Survei yang sama mengungkapkan bahwa banyak organisasi melihat AI generatif sebagai cara efektif untuk memangkas biaya, terutama dalam pengelolaan sumber daya manusia (SDM). Sebagian besar responden melaporkan peningkatan pendapatan yang signifikan (lebih dari 5 persen) dalam pengelolaan rantai pasokan dan inventaris.

generative AI akan terus mentransformasi operasi perusahaan di berbagai industri, seperti halnya smartphone yang mentransformasi komunikasi dan produktivitas bisnis. Dari mengotomatisasi tugas-tugas biasa hingga menumbuhkan kreativitas dalam pembuatan konten dan lebih jauh lagi, potensi generative AI sangat luas dan beragam.

Seiring dengan semakin meluasnya penggunaan alat ini di dunia kerja, peran pekerjaan akan mengalami perubahan, menuntut keterampilan baru. Setiap perkembangan ini selalu diiringi dengan meningkatnya penyalahgunaan kemampuan AI generatif. Para pakar menilai bahwa bias akan tetap menjadi tantangan yang melekat pada sebagian besar model AI generatif. Semakin banyak pengguna yang dapat membuat berbagai jenis konten seperti gambar, audio, teks, dan video, maka risiko penyalahgunaan yang berbahaya pun diperkirakan akan meningkat. Skenario ini menggambarkan pentingnya mengembangkan mekanisme yang kuat untuk mengurangi risiko seperti itu dan memastikan penggunaan teknologi AI generatif yang bertanggung jawab.

Menavigasi pertimbangan etika, memaksimalkan keamanan data, dan beradaptasi dengan praktik terbaik yang terus berkembang adalah hal yang terpenting. Untuk perusahaan yang siap menjelajahi spektrum penuh kemungkinan yang ditawarkan oleh AI generatif, pelajari panduan dan insight-nya hanya dengan sekali klik. Pelajari selengkapnya tentang bagaimana memanfaatkan kekuatan AI generatif untuk bisnis Anda dengan menjelajahi portofolio produk AI IBM watsonx.