Konten menjadi elemen penting dalam strategi promosi saat ini. Untuk membuat konten secara konstan bukanlah hal yang mudah, karena itu dibutuhkan bantuan fitur AI generatif yang memudahkan pembuatan beragam jenis konten. Entah itu berupa teks, gambar, audio, hingga data, AI generatif dapat membantu jika dimanfaatkan dengan tepat. Bagaimana cara kerjanya? Simak segala hal tentang AI generatif di bawah ini!
Apa Itu AI Generatif?
Ingin menggunakan solusi AI dalam membuat konten? Pada dasarnya, AI generatif memungkinkan pengguna untuk menghasilkan konten dengan cepat berdasarkan berbagai masukan. Input dan output pada model AI ini mencakup teks, gambar, suara, animasi, model 3D, dan jenis data lainnya.
Bagaimana Cara Kerja AI Generatif?
Model AI generatif menggunakan jaringan untuk mengidentifikasi pola dan struktur dalam data yang ada untuk menghasilkan konten baru dan asli. Salah satu terobosan model AI generatif adalah kemampuan untuk memanfaatkan pendekatan pembelajaran yang berbeda, termasuk pembelajaran tanpa pengawasan atau semi supervisi untuk pelatihan.
Kemampuan AI generatif ini memberikan peluang pada pengguna untuk lebih mudah dan cepat dalam memanfaatkan sejumlah besar data untuk membuat model dasar. Nah, model dasar ini dapat digunakan sebagai basis sistem AI yang dapat melakukan banyak tugas.
Contoh model dasarnya adalah GPT-3 dan Stable Diffusion, yang memungkinkan pengguna untuk memanfaatkan kekuatan bahasa. Misalnya aplikasi populer seperti ChatGPT, dapat dimanfaatkan untuk membuat esai berdasarkan permintaan teks singkat. Di sisi lain, Stable Diffusion mampu menghasilkan gambar berupa foto realistis dengan permintaan teks.
Kelebihan AI Generatif dalam Bisnis
Banyak kelebihan yang bisa didapatkan perusahaan dari AI generatif, di antaranya adalah:
1. Meningkatkan Kreativitas
AI generatif memungkinkan bisnis menghasilkan konten yang kreatif dan menarik dalam skala besar. Misalnya di industri periklanan, sistem yang didukung dengan AI dapat menghasilkan salinan iklan, visual, dan bahkan konten video yang menarik secara otomatis. Dengan begitu, AI menjadi alat yang penting untuk mengembangkan berbagai ide inovatif dan mengurangi kebutuhan akan kerja manual yang berat.
2. Menghemat Waktu dan Biaya
Dengan mengotomatisasikan berbagai tugas yang sebelumnya memerlukan campur tangan manusia, AI generatif mampu menghemat waktu yang berharga dan mengurangi biaya operasional. Tak hanya itu, dengan menganalisis feedback dari pemangku kepentingan dan tren pasar, maka dapat membantu menghasilkan konsep dan desain produk baru. Kecepatan AI dalam menganalisis data dalam jumlah besar dan merekomendasikan desain adalah sumber kekuatan AI yang sangat besar.
3. Personalisasi Pelanggan
AI generatif dapat digunakan untuk menjadikan pengalaman pelanggan jadi lebih personal dengan cara menganalisis data pelanggan dan menghasilkan rekomendasi produk yang disesuaikan, serta menawarkan produk berdasarkan preferensi masing-masing.
Selain itu, terkait layanan pelanggan yang menggunakan otomatisasi audio, e-commerce dapat memanfaatkannya untuk dukungan suara yang dapat berubah secara dinamis. Pengalaman pelanggan jadi lebih manusiawi dan terasa alami, karena suaranya tidak terlalu seperti robot.
4. Meningkatkan Efisiensi dan Produktivitas
Dengan AI generatif, bisnis dapat mengotomatisasikan proses yang rumit dan memakan waktu, sehingga memungkinkan terjadinya optimalisasi alur kerja, meningkatkan efisiensi, dan mengalokasikan sumber daya secara efektif. Misalnya dalam industri manufaktur, algoritma AI dapat menghasilkan jadwal produksi yang optimal, meminimalkan pemborosan anggaran, dan memaksimalkan efisiensi.
5. Simulasi Realistis
AI generatif memungkinkan terjadinya simulasi realistis yang dapat digunakan di berbagai bidang seperti hiburan, penelitian, dan pelatihan. Misalnya dalam industri otomotif, simulator yang berbasis AI dapat secara akurat mensimulasikan skenario berkendara sehingga memungkinkan pengujian kendaraan agar lebih aman dan efisien.
Contoh Penerapan AI Generatif di Berbagai Sektor Industri
Berikut ini beberapa contoh penerapan AI generatif di berbagai sektor industri:
1. Otomotif
AI dapat membantu menciptakan model 3D untuk simulasi dan pengembangan mobil. Data sintesis digunakan untuk melatih kendaraan, menguji kemampuan kendaraan di dalam raya lewat dunia 3D yang realistis. Hasilnya digunakan untuk meningkatkan fitur keselamatan, efisiensi, dan mengurangi risiko merugikan.
2. Ilmu Pengetahuan
AI generatif dapat memberi beragam hal di bidang ini. Di industri kesehatan misalnya, dapat membantu penelitian medis dengan mengembangkan rangkaian protein bari untuk membantu penemuan obat. Para praktisi juga dapat memperoleh manfaat dari otomatisasi tugas seperti penulisan dan pencitraan medis.
3. Hiburan
Berbagai aspek di industri hiburan mulai dari video game, film, animasi, dan VR dapat memanfaatkan AI generatif untuk membantu menyederhanakan proses pembuatan konten mereka. Para konten kreator dapat memanfaatkan AI generatif untuk membantu melengkapi kreativitas dan karya mereka.
Tantangan dalam Penerapan AI
Penggunaan AI termasuk hal baru, sehingga wajar saja kalau tantangan yang dihadapi masih cukup banyak. AI generatif berubah dengan cepat dan perlu digarisbawahi bahwa konten yang dihasilkan AI belum merupakan bentuk yang sempurna, belum akurat, dan harus tetap diperbaiki secara manual. Berikut ini beberapa contoh tantangan penerapan AI:
1. Skala Infrastruktur Komputasi
AI generatif memiliki miliaran parameter dan memerlukan pipeline data yang cepat untuk dilatih. Tapi untuk melatih miliaran data, diperlukan komputasi berskala besar yang tentunya butuh modal besar untuk mewujudkannya.
2. Kecepatan Pengambilan Sampel
Terkait skala komputasi di atas, maka sangat mungkin terdapat latensi dalam waktu yang diperlukan untuk menghasilkan sesuatu. Khususnya untuk kasus penggunaan interaktif seperti chatbot, asisten suara AI, atau aplikasi layanan pelanggan. Percakapan harus dilakukan dengan segera dan akurat.
Yang sering terjadi adalah pengambilan sampelnya lambat, sehingga respons pun lambat. Faktanya, tidak semua data dapat digunakan untuk melatih model AI, karena AI generatif memerlukan data berkualitas tinggi dan tidak bias supaya bisa beroperasi. Selain itu, beberapa domain tidak memiliki data yang cukup untuk melatih model AI.
3. Lisensi Data
Saat model AI kekurangan data yang berkualitas tinggi, banyak perusahaan yang kesulitan mendapat lisensi komersial untuk menggunakan kumpulan data yang ada atau membuat kumpulan data yang dipesan lebih dulu untuk melatih model generatif. Proses ini padahal sangat penting dan merupakan kunci untuk menghindari masalah pelanggaran kekayaan intelektual ke depannya.
Jika dimanfaatkan dengan tepat, fitur AI dapat membantu dalam berbagai sektor industri. Karena itu, pastikan untuk memilih solusi AI yang tepat seperti BigBox, End-to-End Data Management & Analytics Platform dari PT Telkom Indonesia. Layanan BigBox telah digunakan oleh beragam industri, mulai dari bank, institusi pendidikan, kesehatan, dan lain-lain. Kunjungi websitenya untuk info lebih lanjut!