AI Generatif – Panduan utama tahun 2023

Di dunia kecerdasan buatan yang berkembang pesat saat ini, sebuah inovasi luar biasa yang dikenal sebagai AI generatif muncul, yang membentuk kembali dasar-dasar sistem berbasis aturan tradisional. Dengan memanfaatkan kekuatan data dan preferensi pengguna, AI generatif melangkah lebih jauh dengan memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi. Teknologi terobosan ini memberdayakan bisnis untuk menawarkan solusi yang disesuaikan kebutuhan pelanggan, sehingga meningkatkan kepuasan dan keterlibatan pengguna ke tingkat yang belum pernah terjadi sebelumnya.

Mari kita pelajari lebih dalam dunia AI generatif saat kita menjelajahi kemungkinannya yang tak terbatas. Dalam panduan ini, Anda akan mempelajari apa itu AI generatif dan cara Anda dapat memanfaatkan potensinya untuk mendorong organisasi Anda menuju inovasi serta mengamankan posisi yang diidamkan di garis terdepan bidang yang terus berkembang ini.

 Apa itu AI generatif?

AI Generatif, yang berada dalam payung bidang kecerdasan buatan, memanfaatkan model pembelajaran mendalam yang canggih serta model bahasa besar (large language model/LLM) untuk menghasilkan konten terbaik seperti teks, gambar, dan lainnya. Model ini memanfaatkan data pelatihan yang luas untuk memahami pola serta menghasilkan keluaran yang segar dan mengesankan.

Perusahaan modal ventura telah menginvestasikan dana lebih dari $1,7 miliar untuk memperoleh solusi AI generatif selama tiga tahun terakhir, sebagian besar dana tersebut dialokasikan untuk penemuan obat dengan bantuan AI dan penulisan kode perangkat lunak AI.

Dari penelitian terbaru dan kemajuan di bidang pembelajaran mendalam hingga contoh-contoh AI generatif praktis serta studi kasus aplikasi dunia nyata, pemasaran dan media telah merasakan dampak AI generatif.

Gartner memperkirakan:

• Pada tahun 2025, 30% pesan pemasaran keluar dari organisasi besar akan dibuat secara sintetis, naik dibandingkan tahun 2022 sebesar kurang dari 2%.
• Pada tahun 2030, film blockbuster besar akan dirilis bersama 90% film yang dihasilkan AI (dari teks ke video), dari 0% pada tahun 2022.

Bagaimana cara kerja AI generatif?

Model AI generatif memanfaatkan jaringan saraf untuk menganalisis data yang ada serta mengidentifikasi pola dan struktur yang mendasarinya, sehingga memungkinkannya menghasilkan konten yang segar dan inovatif.

Salah satu kemajuan signifikan di bidang AI generatif adalah penggunaan berbagai pendekatan pembelajaran, seperti pembelajaran tanpa pengawasan atau semi-pengawasan selama proses pelatihan. Ini memungkinkan organisasi untuk secara efektif memanfaatkan sejumlah besar data tanpa label dan membuat model dasar. Model dasar ini berfungsi sebagai dasar untuk sistem AI yang dapat melakukan banyak tugas.

Contoh model dasar yang menonjol antara lain GPT-3 dan Stable Diffusion, yang unggul dalam aplikasi terkait bahasa. Sebagai contoh, ChatGPT, yang dibuat dengan GPT-3, memungkinkan pengguna menghasilkan esai berdasarkan petunjuk teks yang ringkas. Sebaliknya, Stable Diffusion memungkinkan pengguna menghasilkan gambar yang fotorealistik dengan memberikan masukan teks.

Dengan memanfaatkan kekuatan model AI generatif, organisasi dapat memanfaatkan potensi bahasa dan citra, yang membuka kemungkinan menarik untuk pembuatan konten serta aplikasi kreatif.

Pernah mendengar tentang platform AI Generatif interaktif seperti ChatGPT, Google Bard, dan Bing Chat, tetapi tidak tahu perbedaannya? Berikut ini detail fitur unik dan perbandingan kemampuannya. Baca selengkapnya.

Sejarah singkat AI generatif

Bidang AI generatif terus berkembang pesat, didorong oleh penelitian yang sedang berlangsung, kemajuan di bidang teknik pembelajaran mendalam, dan akses ke kumpulan data yang lebih besar serta beragam. Seiring berkembangnya teknologi, AI generatif memiliki potensi yang sangat besar untuk merevolusi berbagai industri dan usaha kreatif, sehingga membuka kemungkinan baru pembuatan konten serta kolaborasi manusia dan mesin.

Tahun-tahun awal (1950-an-1970-an): Selama periode ini, dasar-dasar AI generatif diletakkan. Para peneliti mulai mengeksplorasi gagasan tentang mesin yang mampu menghasilkan konten baru, seperti musik dan seni. Upaya awal melibatkan sistem berbasis aturan dan sistem pakar.

Kebangkitan jaringan saraf (1980-an–1990-an): Jaringan saraf mengalami kebangkitan, yang mendorong kemajuan di bidang AI generatif. Para peneliti mengembangkan model seperti mesin Boltzmann dan jaringan saraf berulang (recurrent neural network/RNN), yang menunjukkan kemampuan untuk menghasilkan urutan data.
.
Revolusi pembelajaran mendalam (2010-an): Pembelajaran mendalam, yang dimungkinkan dengan adanya ketersediaan kumpulan data yang besar dan peningkatan daya komputasi, membawa AI generatif ke tingkat yang lebih tinggi. Model-model seperti variational autoencoder (VAE) dan deep belief network (DBN) mendorong batas-batas pembuatan konten serta pembelajaran representasi.

Jaringan adversial (2014): Pengenalan jaringan adversial generatif (generative adversarial network/GAN) oleh Ian Goodfellow dan rekan-rekannya merevolusi bidang ini. GAN terdiri atas dua komponen—jaringan generator yang menghasilkan konten dan jaringan pembeda yang mengevaluasi keaslian konten yang dibuat. GAN terbukti sangat efektif dalam menghasilkan gambar, audio, dan teks yang realistis.

Model bahasa dan pembuatan teks (2010-an–2020-an): Model bahasa, khususnya arsitektur berbasis transformer seperti GPT (Generative Pre-trained Transformer) dari OpenAI, menampilkan kemampuan pembuatan teks yang luar biasa. Model seperti GPT-3 menarik perhatian karena kemampuannya menghasilkan teks yang selaras dan secara kontekstual relevan, sehingga menghasilkan banyak aplikasi kreatif.

Spektrum multimodal dan kreatif (tahun 2020 dan seterusnya): Kemajuan terbaru AI generatif fokus pada kemampuan multimodal, yang menggabungkan teks, gambar, dan modalitas lain untuk menghasilkan konten yang kaya serta beragam tanpa pelatihan sebelumnya atau intervensi manusia di luar perintah. Karya seni, musik, dan karakter virtual yang dihasilkan AI telah menarik perhatian, yang menunjukkan potensi AI generatif dalam ranah kreatif.

Apa saja berbagai jenis aplikasi AI generatif?

AI Generatif memiliki berbagai aplikasi potensial, dan kemampuannya untuk menghasilkan data baru yang realistis berpotensi merevolusi banyak industri.

1. AI Generatif dalam NLP

AI Generatif untuk AI Percakapan merupakan salah satu bidang kecerdasan buatan yang paling menarik dan berkembang pesat. Seiring berkembangnya AI, banyak perusahaan AI generatif yang telah terlebih dahulu memanfaatkan kemampuan menghasilkan respons layaknya manusia dalam suasana percakapan. Ini berpotensi merevolusi cara kita berinteraksi dengan mesin, yang menciptakan percakapan yang lebih alami dan layaknya manusia yang disesuaikan dengan kebutuhan serta preferensi masing-masing.

Berikut ini beberapa cara AI generatif yang dapat digunakan dalam platform otomatisasi:

1. Pembuatan data pelatihan NLP: AI generatif digunakan untuk menghasilkan data realistis baru yang dapat digunakan untuk melatih model pembelajaran mesin. Ini sangat berguna dalam situasi di mana data yang tersedia terbatas atau bila data yang ada bias atau tidak lengkap.
2. Pembuatan data percobaan: Buat data percobaan untuk pengujian perangkat lunak guna menghemat waktu dan tenaga dengan meniadakan kebutuhan untuk membuat data percobaan secara manual. Ini berguna karena memungkinkan pengembang menguji perangkat lunak mereka pada berbagai skenario, yang dapat membantu menemukan bug dan masalah lainnya.
3. Otomatisasi proses: Otomatiskan tugas-tugas berulang seperti entri data, klasifikasi dokumen, dan pengenalan gambar. Ini dapat membantu meningkatkan efisiensi dan mengurangi kesalahan.
4. Pendukung keputusan: Buat simulasi dan skenario yang dapat digunakan untuk mendukung proses pengambilan keputusan. Sebagai contoh, AI generatif dapat digunakan untuk membuat berbagai skenario produksi yang dapat digunakan untuk mengoptimalkan proses manufaktur.

2. AI generatif dalam desain percakapan

Saat ini, masalah dalam mendesain antarmuka percakapan penting untuk mengambil pendekatan dari bawah ke atas. Ini berarti desainer perlu membayangkan apa serta bagaimana percakapan akan terjadi antara pengguna dan chatbot, kemudian merancang percakapan dan alurnya. Ini dapat menjadi tantangan, karena para perancang harus memprediksi masukan dari pengguna sebelumnya.

AI generatif dapat membantu dalam kasus-kasus seperti itu sambil menghasilkan respons yang memungkinkan desainer mencakup sebagian besar respons pengguna sebagai bagian dari desain percakapan. Selain itu, model ini dapat disesuaikan dengan kumpulan data tertentu untuk meningkatkan kinerjanya dalam ranah tertentu.

Desainer Percakapan Dinamis Yellow.ai – alat bantu AI generatif – memungkinkan Anda mendesain dan meluncurkan percakapan dalam hitungan menit – tidak perlu penulisan kode! Coba gratis

AI generatif menjadi semakin populer di bidang desain percakapan. Dari penggunaan chatbot tradisional yang mengandalkan naskah yang telah ditentukan sebelumnya untuk merespons pengguna, AI generatif telah melakukan revolusi dalam melatih kumpulan data percakapan manusia dalam jumlah besar untuk mempelajari cara menghasilkan respons yang terdengar alami.

3. AI generatif dalam menghasilkan basis pengetahuan

AI generatif dapat sangat membantu menghasilkan basis pengetahuan dengan membuat konten baru, meringkas konten yang sudah ada, mengategorikan konten, serta membuat pertanyaan dan jawaban.

1. Pembuatan konten: AI generatif dapat digunakan untuk membuat konten teks baru, seperti artikel, postingan blog, dan deskripsi produk, yang dapat digunakan untuk mengisi basis pengetahuan. Ini dapat membantu memastikan bahwa basis pengetahuannya komprehensif dan terkini.
2. Ringkasan: Ringkas konten teks yang ada, seperti umpan balik dan ulasan pelanggan, ke dalam format yang lebih pendek serta mudah dipahami. Ini dapat membantu meningkatkan aksesibilitas dan kegunaan basis pengetahuan secara keseluruhan.
3. Kategorisasi: Kategorikan konten berdasarkan topik atau kata kunci, yang dapat memudahkan pengguna menemukan informasi yang mereka butuhkan. Ini dapat membantu meningkatkan kegunaan basis pengetahuan secara keseluruhan.
4. Pembuatan pertanyaan dan jawaban: Buat pertanyaan dan jawaban berdasarkan konten yang ada dalam basis pengetahuan. Ini dapat membantu memastikan bahwa basis pengetahuan menjawab permintaan informasi dan persoalan pelanggan yang paling umum.

4. AI generatif untuk meningkatkan produktivitas agen

AI Generatif meningkatkan produktivitas agen dengan mengotomatiskan tugas-tugas rutin, memberikan respons otomatis terhadap permintaan informasi yang umum, menghasilkan wawasan, dan mendukung aktivitas penjualan. Dengan AI generatif untuk mendukung agen, organisasi dapat meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan dan meningkatkan efisiensi. Beberapa aplikasi generatif dalam industri layanan dan dukungan pelanggan adalah –

1. Chatbot dan asisten virtual: Buat chatbot dan asisten virtual yang dapat menangani tugas serta permintaan informasi rutin, sehingga agen dapat fokus pada tugas-tugas lebih rumit yang memerlukan campur tangan manusia.
2. Wawasan pelanggan: Lakukan analisis data pelanggan dan hasilkan wawasan yang dapat digunakan untuk meningkatkan pengalaman pelanggan. Ini dapat membantu agen lebih memahami kebutuhan dan preferensi pelanggan, yang dapat meningkatkan kualitas interaksi pelanggan.
3. Dukungan penjualan: Hasilkan rekomendasi dan penawaran produk yang dipersonalisasi untuk pelanggan, yang dapat membantu meningkatkan penjualan serta meningkatkan kepuasan pelanggan.

5. AI generatif dalam pemasaran multisaluran

AI generatif membantu pemasaran multisaluran dengan menghasilkan konten yang dipersonalisasi dan rekomendasi produk yang dapat disampaikan di berbagai saluran.

1. Konten yang dipersonalisasi: AI Generatif dapat digunakan untuk membuat deskripsi produk, baris subjek email, dan unggahan media sosial, yang dapat disesuaikan dengan masing-masing pelanggan berdasarkan preferensi serta perilaku mereka. Ini dapat membantu meningkatkan keterlibatan dan konversi di berbagai saluran.
2. Rekomendasi produk: Tawarkan rekomendasi produk yang dipersonalisasi untuk pelanggan berdasarkan riwayat pembelian dan perilaku mereka. Rekomendasi ini dapat disampaikan melalui berbagai saluran, seperti email, media sosial, dan pop-up situs web, untuk mendorong pelanggan melakukan pembelian tambahan.

6. AI generatif dalam manajemen siklus hidup pelanggan

Dengan AI generatif untuk mengotomatiskan manajemen siklus hidup pelanggan, perusahaan dapat meningkatkan retensi pelanggan, meningkatkan keterlibatan, dan mendorong penjualan.

1. Onboarding: AI Generatif dapat digunakan untuk menciptakan pengalaman onboarding yang dipersonalisasi bagi pelanggan baru dengan membuat email selamat datang, tutorial yang dipersonalisasi, dan rekomendasi produk berdasarkan preferensi serta perilaku mereka.
2. Keterlibatan pelanggan: Tawarkan konten yang dipersonalisasi, seperti rekomendasi produk dan artikel blog, yang dapat disampaikan kepada pelanggan di berbagai tahap siklus hidup pelanggan. Ini dapat membantu meningkatkan keterlibatan dan meningkatkan kemungkinan pembelian berulang.
3. Layanan dan dukungan pelanggan: Buat chatbot dan asisten virtual yang dapat menangani permintaan informasi layanan pelanggan rutin, seperti status pesanan serta pengembalian produk, sehingga agen dapat fokus pada masalah yang lebih rumit.
4. Retensi pelanggan: Sampaikan konten yang dipersonalisasi, seperti imbalan program loyalitas dan promosi tertarget, yang dapat membantu mempertahankan pelanggan serta mendorong pembelian berulang.

7. AI Generatif dalam Manajemen Konten

1. Pembuatan konten: AI generatif dapat digunakan untuk menghasilkan artikel, postingan blog, dan deskripsi produk baru, berdasarkan kata kunci atau topik tertentu. Ini dapat membantu memastikan bahwa kontennya komprehensif dan terkini.
2. Optimalisasi konten: Optimalkan konten yang ada dengan menganalisis kata kunci, struktur, dan nada, serta menghasilkan saran untuk perbaikan. Ini dapat membantu meningkatkan kualitas dan relevansi konten.
3. Terjemahan: Terjemahkan konten ke dalam berbagai bahasa, yang dapat membantu menjangkau audiens yang lebih luas dan meningkatkan aksesibilitas.
4. Pembuatan metadata: Buat metadata, seperti kata kunci, tanda, dan deskripsi, yang dapat membantu meningkatkan pengoptimalan mesin pencari (SEO) serta membuat konten lebih mudah ditemukan.
5. Kategorisasi dan penandaan konten: AI generatif dapat digunakan untuk mengategorikan dan menandai konten berdasarkan topik atau kata kunci, yang dapat memudahkan menemukan serta mengatur konten dalam sistem manajemen konten.

8. AI generatif dalam segmentasi cerdas

1. Analisis perilaku pelanggan: Lakukan analisis perilaku pelanggan, seperti riwayat pembelian, kunjungan situs web, dan interaksi media sosial, untuk mengidentifikasi pola serta menghasilkan wawasan yang dapat digunakan guna membuat segmentasi pelanggan berdasarkan perilaku mereka.
2. Pembuatan persona: AI generatif dapat digunakan untuk membuat persona pelanggan berdasarkan data demografis, psikografis, dan perilaku. Persona ini dapat digunakan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan kebutuhan dan preferensi mereka.
3. Kampanye pemasaran yang disesuaikan: AI generatif dapat digunakan untuk mengambil wawasan yang dapat digunakan untuk membuat kampanye pemasaran yang disesuaikan bagi segmen pelanggan yang berbeda. Sebagai contoh, AI generatif dapat menganalisis data pelanggan serta menghasilkan wawasan yang dapat digunakan untuk membuat kampanye email yang ditargetkan, kampanye media sosial, dan inisiatif pemasaran lainnya.
4. Pemodelan prediksi: Bangun model prediksi yang dapat digunakan untuk melakukan segmentasi pelanggan berdasarkan kemungkinan mereka untuk melakukan pembelian, berhenti berlangganan, atau berinteraksi dengan merek Model prediksi ini dapat digunakan untuk membuat kampanye pemasaran yang ditargetkan dan inisiatif lainnya.

Apa itu model AI generatif?

Model AI generatif seperti mesin kreatif yang dapat menghasilkan konten baru dan asli dalam berbagai format dengan sendirinya. Model ini dirancang untuk memahami pola dan struktur dalam data serta menggunakan pemahaman tersebut untuk menghasilkan sampel data baru yang menyerupai masukan aslinya. Model ini belajar dari contoh-contoh yang sudah ada, seperti teks, gambar, dan musik, kemudian menggunakan pengetahuan tersebut untuk membuat konten asli mereka sendiri. Ini seperti mengajari komputer untuk menjadi seniman!

Model ini menggunakan algoritma dan teknik yang canggih serta rumit untuk memahami pola dan hubungan dalam data yang telah dilatih. Setelah mempelajari pola-pola tersebut, model ini dapat menghasilkan hal-hal baru yang sesuai dengan apa yang telah dilihatnya sebelumnya.

Model AI generatif telah digunakan di berbagai bidang, termasuk pemrosesan bahasa alami, sintesis gambar, komposisi musik, dan bahkan pembuatan video. Model AI generatif memiliki peran penting dalam mendorong batas-batas kreativitas dan memungkinkan mesin untuk menghasilkan konten asli yang mirip dengan hasil karya manusia

Jenis-jenis model AI generatif

AI generatif mencakup berbagai pendekatan dan teknik untuk membuat konten baru. Berikut beberapa jenis AI generatif yang paling menonjol.

1. Variational Autoencoder (VAE)

Variational Autoencoder (VAE) adalah jenis model AI generatif yang menggabungkan konsep dari autoencoder dan pemodelan probabilistik. VAE adalah alat yang kuat untuk mempelajari representasi data yang rumit dan menghasilkan sampel-sampel baru.

Pada intinya, VAE terdiri atas dua jaringan saraf yang saling berhubungan: encoder dan decoder. Encoder mengambil titik data masukan dan memampatkannya ke dalam representasi berdimensi lebih rendah yang disebut ruang laten atau variabel laten. Jaringan encoder menangkap struktur dan pola yang mendasari data masukan, yang memetakannya ke ruang laten yang mengikuti distribusi probabilitas tertentu.

Jaringan decoder kemudian mengambil sampel dari ruang laten dan merekonstruksinya kembali ke dalam ruang masukan asli. Decoder belajar menghasilkan sampel baru dengan mempelajari pemetaan dari ruang laten ke ruang masukan. Ini memungkinkan VAE menghasilkan konten baru dengan melakukan pengambilan sampel dari distribusi yang telah dipelajari di ruang laten, kemudian mengurai kodenya menjadi keluaran yang memiliki makna.

VAE telah menemukan aplikasi dalam berbagai domain, termasuk pembuatan gambar, pembuatan teks, dan pemampatan data. VAE memungkinkan sintesis konten baru dengan mempelajari representasi yang bermakna dari data masukan dan memanfaatkan kekuatan pemodelan probabilistik. Melalui VAE, mesin dapat menghasilkan konten baru dan asli yang menangkap esensi serta pola dari data yang mereka latih.

2. Jaringan Adversarial Generatif (Generative Adversarial Network/GAN)

Jaringan Adversarial Generatif (GAN) adalah kelas model AI generatif yang telah merevolusi bidang kecerdasan buatan dengan menghasilkan konten yang realistis dan berkualitas tinggi. GAN terdiri atas dua jaringan saraf: generator dan diskriminator, yang bekerja dalam lingkungan kompetitif.

Jaringan generator mengambil derau acak sebagai masukan dan menghasilkan sampel sintetis, seperti gambar, berdasarkan derau tersebut. Pada awalnya, generator menghasilkan keluaran mentah yang tidak menyerupai distribusi data yang diinginkan. Di sisi lain, jaringan diskriminator menerima sampel nyata dan sampel yang dihasilkan serta bertujuan untuk membedakan keduanya secara akurat. Sistem ini belajar membedakan antara sampel asli dan palsu dengan memperbarui bobotnya selama proses pelatihan.

GAN telah menunjukkan kesuksesan yang luar biasa dalam menghasilkan gambar dengan ketepatan tinggi, audio yang realistis, dan bahkan teks. GAN telah digunakan dalam berbagai aplikasi kreatif, seperti pembuatan seni, sintesis gambar, dan penambahan data. GAN juga telah menemukan aplikasi dalam meningkatkan kualitas gambar, deteksi anomali, dan transfer gaya.

Contoh AI generatif berdasarkan industri

1. AI generatif di bidang periklanan dan pemasaran

AI Generatif merevolusi bidang periklanan dan pemasaran, yang memberikan solusi inovatif untuk meningkatkan efektivitas kampanye dan keterlibatan pelanggan. Sistem ini dapat menganalisis data, preferensi, dan perilaku pelanggan untuk membuat konten pemasaran yang sangat personal serta terarah. Sistem ini mencakup iklan dinamis, rekomendasi produk yang dipersonalisasi, dan kampanye email yang disesuaikan. Dengan memberikan konten yang disesuaikan untuk masing-masing pelanggan, AI generatif meningkatkan tingkat keterlibatan dan konversi.

2. AI generatif di bidang keuangan

Algoritma AI generatif dapat menganalisis data keuangan dalam jumlah besar untuk mendeteksi pola dan anomali yang menunjukkan aktivitas penipuan. Dengan terus belajar dari data baru, model ini meningkatkan keakuratannya dari waktu ke waktu, sehingga memungkinkan lembaga keuangan secara proaktif mengidentifikasi dan mencegah transaksi curang, menjaga integritas sistem mereka, serta melindungi aset pelanggan. Model ini juga berperan penting dalam perdagangan algoritmis dengan menganalisis sejumlah besar data pasar dan mengidentifikasi peluang perdagangan yang menguntungkan secara aktual. Model ini dapat menjalankan perdagangan dengan kecepatan tinggi, dengan memanfaatkan algoritma canggih untuk memanfaatkan ketaksempurnaan pasar dan mengoptimalkan strategi perdagangan, yang berpotensi meningkatkan profitabilitas.

3. AI generatif di bidang layanan kesehatan

AI Generatif merevolusi layanan kesehatan dengan memungkinkan kemajuan dalam pencitraan medis, penemuan obat, prediksi penyakit, penambahan data, pembuatan teks medis, dan perencanaan perawatan yang dipersonalisasi. Alat ini meningkatkan teknik pencitraan, mengakselerasi pengembangan obat, memprediksi timbulnya penyakit, menghasilkan data medis sintetis, mengotomatiskan dokumentasi, dan menyesuaikan perawatan untuk setiap individu. Namun, pertimbangan etika dan peraturan harus diperhatikan guna memastikan implementasi yang bertanggung jawab. AI generatif memiliki potensi untuk mengubah layanan kesehatan dengan meningkatkan diagnosis, pengobatan, dan perawatan pasien.

4. AI generatif di bidang manufaktur

AI Generatif telah membawa revolusi yang luar biasa di dunia Manufaktur dan Produksi. Produsen sekarang memiliki akses ke beragam sumber data yang tak terbatas, sehingga mereka dapat mengumpulkan wawasan yang berharga. Data ini berperan penting dalam pengambilan keputusan sehari-hari, baik yang berasal dari perangkat sensor tradisional, streaming video aktual, atau bahkan laporan yang disusun secara manual. AI Generatif lebih dari sekadar memungkinkan kemampuan desain yang mengesankan; ini memberdayakan para insinyur menyelami kumpulan data besar, dengan tujuan meningkatkan langkah-langkah keamanan, membuat kumpulan data simulasi, menjelajahi metode manufaktur atau permesinan yang lebih cepat untuk komponen, dan mempercepat proses peluncuran produk secara keseluruhan.

5. AI generatif di bidang pertanian

AI generatif telah muncul sebagai faktor penentu untuk sektor teknologi pertanian, yang merevolusi pertanian dengan mengatasi tantangan-tantangan yang mendesak seperti perubahan iklim, ketahanan pangan, dan pertumbuhan populasi. Dengan kemampuan transformasinya, teknologi canggih ini menawarkan banyak manfaat yang mendorong pertumbuhan berkelanjutan di industri pertanian.

Salah satu keuntungan signifikan dari mengintegrasikan AI generatif di bidang pertanian adalah penerapan analisis prediksi. Dengan memanfaatkan kumpulan data sangat besar yang mencakup faktor-faktor penting seperti pola cuaca, kondisi tanah, dan data kesehatan tanaman, model AI dapat meramalkan hasil di masa depan secara akurat. Pemahaman berharga ini memberdayakan petani untuk mengambil keputusan berdasar, yang pada akhirnya dapat meningkatkan hasil panen dan profitabilitas yang lebih baik.

6. AI generatif di bidang pendidikan

AI generatif mengubah pendidikan dengan memungkinkan pengalaman belajar yang dipersonalisasi, bimbingan belajar adaptif, dan pembuatan konten yang cerdas. AI generatif menganalisis data siswa untuk memberikan umpan balik dan panduan yang dipersonalisasi, merekomendasikan sumber daya pendidikan yang disesuaikan, serta memfasilitasi pembelajaran dan penerjemahan bahasa. AI generatif juga berperan penting di bidang pendidikan dengan adanya analisis pembelajaran dan penilaian otomatis kepada para pendidik, sementara teknologi realitas virtual serta realitas tertambah meningkatkan pengalaman belajar yang mendalam. Teknologi ini merevolusi pendidikan, mempromosikan pembelajaran personal, dan mendorong inovasi di era digital.

7. AI generatif di bidang keamanan siber

AI generatif merevolusi keamanan siber dengan mendeteksi ancaman, menganalisis malware, menilai kerentanan, meningkatkan autentikasi pengguna, dan menyediakan simulasi pelatihan yang realistis. Teknologi ini memperkuat pertahanan terhadap ancaman terus berkembangnya dunia maya, sehingga melindungi data dan sistem. Algoritma canggih AI generatif memungkinkan deteksi ancaman aktual dan respons proaktif, sehingga meminimalkan potensi risiko. Dengan mengotomatiskan proses manajemen pemutakhiran (patch management) dan autentikasi, ini meningkatkan postur keamanan siber secara keseluruhan, dengan memastikan perlindungan yang kuat terhadap serangan-serangan siber.

AI Generatif vs AI Percakapan

AI Generatif dan AI Percakapan adalah dua komponen utama yang mendorong kemajuan dalam pengalaman pelanggan. AI Generatif berfokus pada pembuatan konten asli dan menghasilkan respons layaknya manusia, sedangkan AI Percakapan bertujuan untuk memfasilitasi interaksi yang alami serta menarik dengan pengguna. Dengan menggabungkan teknologi ini, bisnis dapat memberikan pengalaman yang sangat personal dan relevan secara kontekstual kepada pelanggan mereka. Sinergi antara AI Generatif dan AI Percakapan membuka kemungkinan yang belum pernah ada sebelumnya, yang memungkinkan asisten virtual serta chatbot memberikan pengalaman pelanggan yang lebih autentik, cerdas, dan memuaskan.

Buat bot AI dalam hitungan detik menggunakan YellowG yang didukung teknologi AI generatif
Lihat caranya

Keuntungan memanfaatkan AI generatif dengan Yellow.ai

Di Yellow.ai, kami menggunakan kombinasi teknologi AI generatif dan Platform Otomatisasi Dinamis (DAP), yang menyimpan semua data, perilaku, serta pengalaman yang dikumpulkan agen AI Dinamis kami. Dengan data ini, kami bertujuan memberikan hasil bisnis yang lebih baik di berbagai bidang penggunaan termasuk otomatisasi, dukungan agen, dan percakapan pemasaran. Bisnis akan mendapatkan manfaat seperti –

1. Mengurangi biaya dan meningkatkan efisiensi dalam pembuatan bot

Menurut survei yang dilakukan oleh Deloitte, tantangan pengaturan, termasuk data pelatihan dan pemeliharaan, merupakan salah satu alasan utama untuk tidak mengimplementasikan chatbot di perusahaan. Meskipun perusahaan memiliki banyak dokumen yang berisi informasi produk dan dukungan, hanya sekitar 25% dari informasi tersebut yang berhasil diambil serta dimasukkan ke dalam bot tanya jawab (QnA bot) melalui konfigurasi manual.

The solution offered by Yellow.ai: 
Generative AI in bot building

1. AI generatif di Yellow.ai akan membantu para pengembang chatbot dengan menyarankan langkah terbaik selanjutnya dalam otomatisasi alur percakapan sehingga semua skenario tercakup dan otomatisasi maksimum tercapai. Selain itu, AI generatif juga mengantisipasi cara pengguna mungkin merespons chatbot, kemudian merancang perjalanan pengguna berdasarkan tujuan yang ditetapkan.
2. Dengan bantuan AI generatif, data pengujian dihasilkan secara otomatis sehingga pengguna tidak perlu menuliskannya satu per satu dan dapat menguji ujaran yang dihasilkan secara massal. Pembuatan otomatis data percobaan membantu mengurangi waktu pengujian hingga 50%.
3. Tujuan utama Kognisi Dokumen, solusi penemuan pengetahuan dari Yellow.ai, adalah membantu pengguna mendapatkan jawaban yang cepat dan akurat untuk pertanyaan mereka dari format yang tidak terstruktur (data dan gambar) menggunakan NLP serta Pemahaman Mesin. Kognisi Dokumen Yellow.ai dan kata kunci juga menelusuri konten berdasarkan subjek dan makna. Katakanlah – kata kuncinya adalah “batas kredit” dan pengguna bertanya “Berapa jumlah tertinggi yang dapat dikenakan sanksi?” Kognisi Dokumen dapat merespons pengguna dengan jawaban yang tepat untuk pertanyaan yang terkait secara kontekstual ini.

Manfaat:

• Waktu yang lebih cepat untuk memasarkan – Peluncuran dalam hitungan menit dengan mengotomatiskan FAQ dari dokumen/URL
• Cakupan FAQ yang lebih baik – Latih bot Anda dengan ribuan FAQ dari berbagai sumber
• Akurasi yang lebih baik – Raih akurasi maksud lebih dari 97% sejak hari pertama

2. Peningkatan interaksi pelanggan

Interaksi pelanggan yang sukses memerlukan pendekatan yang berpusat pada pelanggan, komunikasi efektif, dan keinginan untuk beradaptasi dengan perubahan kebutuhan serta preferensi pelanggan.

Pelanggan saat ini mengharapkan pengalaman yang lancar dan konsisten dengan sentuhan pribadi, serta setiap penyimpangan dari hal ini dapat mematikan. Banyak perusahaan mengalami kesulitan dalam menyesuaikan interaksi mereka dengan pelanggan, yang dapat mengakibatkan terputusnya keterlibatan atau bahkan frustrasi.

Solusi yang ditawarkan Yellow.ai:
 AI generatif dalam kampanye pemasaran

1. Organisasi dapat meningkatkan rasio keterlibatan dan mengurangi tingkat keluar selama perjalanan pembeli menggunakan dorongan kontekstual di berbagai saluran, termasuk web, teks, media sosial, suara, dll.
2. Berdasarkan parameter seperti jenis audiens, perilaku pengguna, dan tujuan kampanye, manajer templat yang didukung AI menghasilkan konten yang paling relevan untuk kampanye pemasaran. Pemasar dapat memupuk prospek, dan berinteraksi dengan pengguna melalui percakapan ini guna memahami preferensi serta maksud pembelian mereka.

Manfaat:

• Meningkatkan perolehan prospek sebesar 20% – Hasilkan prospek berkualitas tinggi dengan penargetan yang akurat
• Meningkatkan keterlibatan pelanggan sebesar 60% – Dorong pengguna pada waktu yang tepat, di saluran yang tepat
• Meningkatkan CSAT hingga 40% – Dapatkan riwayat kontekstual di berbagai saluran dan berkomunikasi secara efektif

3. Meningkatkan produktivitas agen

Kualitas layanan pelanggan merupakan faktor utama dalam menentukan skor CSAT. Perusahaan yang menyediakan layanan pelangganberkualitas tinggi, seperti dukungan responsif dan ramah, lebih mungkin menerima umpan balik positif dari pelanggan. Namun, bisnis terlepas dari ukurannya, akan menghadapi masalah umum, seperti:

• 30% agen menghabiskan banyak waktu membuat respons berulang untuk berkomunikasi dengan pelanggan dibandingkan mencari solusi untuk membantu mereka.
• Lebih dari seperlima biaya menjalankan pusat panggilan telepon dikeluarkan untuk melatih agen dan memastikan kualitas dukungan.
• Pusat panggilan telepon menghadapi tingkat pergantian karyawan yang tinggi. Mengelola kualitas dukungan menjadi tantangan besar mengingat pergantian agen.

Solusi yang ditawarkan Yellow.ai:
AI generatif dalam layanan pelanggan

1. Agen bisa mendapatkan balasan yang disarankan untuk pertanyaan pelanggan dengan bantuan AI Generatif di Yellow. Ini akan membantu agen untuk memahami masalah pelanggan dengan lebih cepat karena mereka tidak perlu membaca transkrip tiket saat ini atau sebelumnya. Selain itu, agen juga dapat melihat lini masa tiket terbaru dan ringkasan tiket tertentu untuk memberikan respons pertama yang lebih cepat kepada pelanggan serta penyelesaian yang lebih cepat, yang pada akhirnya menghasilkan CSAT yang lebih baik. 
2. Berdasarkan aktivitas agen, dengan bantuan AI generatif di Yellow, platform ini menciptakan wawasan pelatihan untuk agen yang akan membantu mereka meningkatkan kinerja dan produktivitas.

Manfaat:

• Peningkatan “Waktu respons pertama (FRT)” dan “Tingkat resolusi kontak pertama (FCR)”
• Peningkatan produktivitas agen dan CSAT
• Menghemat biaya dan waktu yang dihabiskan untuk melakukan kendali jaminan mutu serta meningkatkan kualitas dukungan

AI generatif dapat digunakan dengan berbagai cara untuk meningkatkan pengalaman pelanggan. Mulai dari melatih chatbot Anda untuk berinteraksi dengan pelanggan serta memberikan respons yang cepat dan akurat atas pertanyaan mereka hingga membantu pelanggan Anda melakukan berbagai tugas, seperti membuat janji temu, memesan produk, atau mencari informasi — AI generatif dapat membantu bisnis memberikan pengalaman pelanggan yang lebih personal dan efisien, yang menghasilkan peningkatan kepuasan serta loyalitas pelanggan.

Dengan platform AI Generatif dari Yellow.ai, buat chatbot dan asisten virtual yang dapat menangani percakapan yang rumit. Dengan platform kami yang canggih, Anda dapat mengotomatiskan dukungan pelanggan, perolehan prospek, dan proses bisnis lainnya untuk meningkatkan efisiensi serta memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik.

Lihat AI generatif beraksi

Minta demo

Pertimbangan utama bagi perusahaan untuk sistem percakapan yang didukung teknologi AI generatif

AI generatif meningkatkan keterlibatan pelanggan dengan membuat agen AI dinamis dapat memberikan respons layaknya manusia dalam sistem AI percakapan. Fitur ini menciptakan konten yang dipersonalisasi, mengefisienkan alur percakapan, dan mengoptimalkan kampanye pemasaran percakapan. AI generatif meningkatkan dukungan pelanggan melalui ringkasan tiket, membantu merancang alur percakapan, dan memfasilitasi kampanye pemasaran berbasis tujuan. Perusahaan harus menentukan tujuan, bermitra dengan para pakar otomatisasi, dan memprioritaskan pertimbangan etika untuk implementasi yang sukses. Dengan memanfaatkan AI generatif, perusahaan meningkatkan pengalaman pelanggan dengan interaksi yang dipersonalisasi dan menggunakan bahasa alami, serta tetap menjadi yang terdepan dalam tren keterlibatan pelanggan.

Baca selengkapnya: Apa yang Harus Diketahui Perusahaan tentang Sistem Percakapan yang Didukung Teknologi AI Generatif

Potensi jebakan AI generatif

Meskipun AI generatif memiliki banyak manfaat, ada juga persoalan yang harus diperhatikan oleh bisnis dan perorangan. Persoalan ini antara lain:

1. Informasi yang salah: AI generatif dapat digunakan untuk menghasilkan konten palsu atau menyesatkan, seperti deep fakes, yang dapat digunakan untuk menyebarkan informasi yang salah atau propaganda.
2. Privasi data: Bisnis memerlukan data dalam jumlah besar untuk dilatih, dan data ini dapat mencakup informasi pribadi. Bisnis dan perorangan perlu memastikan bahwa mereka mengumpulkan serta menggunakan data secara etis dan sesuai dengan peraturan privasi data.
3. Keamanan: AI generatif rentan terhadap serangan siber dan ancaman keamanan lainnya, yang dapat mengakibatkan pencurian atau penyalahgunaan data sensitif.
4. Persoalan etika: Penggunaan AI generatif dapat menimbulkan persoalan etika terkait tanggung jawab bisnis dan perorangan dalam memastikan bahwa AI tersebut digunakan secara etis serta dengan cara yang sesuai dengan nilai-nilai sosial dan budaya.

Bisnis dan perorangan perlu menyadari persoalan ini dan mengambil langkah yang tepat untuk mengatasinya, seperti memastikan bahwa model AI generatif dilatih dengan data yang tidak bias, menggunakannya secara bertanggung jawab dan etis, serta menerapkan langkah-langkah keamanan yang kuat untuk melindungi data sensitif.

Aplikasi dan alat bantu AI generatif terbaik

Selain platform AI percakapan yang didukung teknologi AI Generatif seperti Yellow.ai, ada beberapa aplikasi dan alat AI generatif baru yang menawarkan berbagai kemampuan untuk bisnis serta pengembang, yang memungkinkan mereka memanfaatkan kekuatan AI di berbagai domain. Baik untuk membuat konten yang menarik, membuat kode, menulis puisi, atau memproduksi video yang dinamis, semua alat bantu ini dapat meningkatkan produktivitas dan pengalaman pengguna.

1. GPT-4: Versi terbaru model bahasa OpenAI, GPT-4, dirancang untuk memahami dan menghasilkan teks secara lebih efektif, sehingga sangat bagus untuk membuat konten yang menarik serta menghasilkan respons yang terdengar alami.
2. ChatGPT: Dikembangkan oleh OpenAI, ChatGPT memungkinkan percakapan yang interaktif dan dinamis dengan pengguna. Ini seperti mengobrol dengan asisten AI yang dapat memberikan respons yang realistis dan menarik.
3. AlphaCode: AlphaCode adalah alat bantu canggih yang berfokus pada pemahaman dan pembuatan bahasa alami. Ini dapat digunakan untuk mengembangkan pengalaman percakapan tingkat lanjut yang terasa lebih mirip manusia.
4. GitHub Copilot: Jika Anda seorang pengembang, GitHub Copilot dapat menjadi pendamping yang sangat membantu. GitHub Copilot menggunakan AI generatif untuk mengusulkan potongan kode serta membantu dalam tugas-tugas pemrograman, menjadikan proses pengembangan Anda lebih lancar dan efisien.
5. Bard: Bard adalah model AI yang dikembangkan OpenAI khusus untuk membuat puisi. Bard dapat menciptakan puisi yang indah dan selaras, yang menampilkan sisi artistik AI generatif.
6. Cohere Generate: Cohere Generate adalah alat serbaguna yang dapat menghasilkan teks layaknya manusia berdasarkan petunjuk. Cohere Generate dapat digunakan untuk berbagai aplikasi seperti membuat konten, menghasilkan respons chatbot, dan banyak lagi.
7. Claude: Jika Anda membutuhkan bantuan untuk menulis, Claude dapat menjadi teman menulis Anda. Aplikasi ini menggunakan AI generatif untuk memberikan saran aktual, mengoreksi tata bahasa, serta meningkatkan gaya penulisan, sehingga membantu Anda menulis dengan lebih baik dan efektif.
8. Synthesia: Synthesia adalah platform pembuatan video yang menggunakan AI generatif untuk membuat video yang dipersonalisasi dan dinamis. Synthesia memungkinkan bisnis menghasilkan konten video yang disesuaikan dalam skala besar, sehingga dapat meningkatkan upaya pemasaran dan komunikasi mereka.
9. DALL-E 2: DALL-E 2 adalah model AI generatif canggih yang dapat menghasilkan gambar berkualitas tinggi berdasarkan deskripsi tekstual. DALL-E 2 membuka berbagai kemungkinan yang menarik untuk sintesis gambar yang kreatif dan pembuatan konten visual.

AI Generatif – pertanyaan yang sering diajukan (FAQ)