Apa Itu Generative AI?

Generative AI adalah salah satu jenis teknologi artificial intelligence yang bisa menghasilkan berbagai jenis konten, seperti teks, gambar, suara, dan berbagai jenis data lainnya.

Dari sejarahnya, Generative AI pertama kali dikenalkan pada tahun 1960 dalam bentuk chatbot. Namun baru pada tahun 2014 teknologi ini mulai berkembang lebih karena pengenalan generative adversarial network atau GANs, yang merupakan salah satu jenis algoritma machine learning atau deep learning. 

Secara umum Generative AI berbeda dengan jenis AI tradisional. AI yang sebelumnya fokus ke analisis dan pengambilan keputusan, Generative AI lebih dikenal sebagai alat untuk menciptakan konten atau sesuatu yang baru. Teknologi ini memanfaatkan data dalam jumlah besar untuk bahan latihan, kemudian melakukan prediksi elemen tertentu (teks, piksel, suara) untuk menghasilkan konten atau karya baru.

Kelebihan dan Manfaat

Berikut ini adalah beberapa manfaat Generative AI untuk berbagai bidang dan industri.

Retail dan E-commerce

Industri retail dan e-commerce merupakan bidang yang berkembang sangat cepat. Saat ini generative AI bisa membantu industri ini dari sisi support, pencarian produk berbasis AI, sampai dengan percakapan fitur produk tertentu. Dengan menggunakan teknologi ini, pengalaman pelanggan bisa meningkat menjadi lebih baik. 

Healthcare 

Pada industri kesehatan banyak AI banyak digunakan untuk membantu dalam banyak hal. Beberapa contohnya adalah chatbot support, analisa dan diagnosa awal, sampai dengan training dan simulasi.

BFSI (Banking, Financial services and Insurance)

Pada perkembangannya, industri BFSI juga banyak memanfaatkan Generative AI. Manfaat yang paling sering kita lihat termasuk technical support berbasis machine learning dan AI Bot, Rekomendasi perencanaan keuangan, sampai dengan internal audit.

Automotive

Beberapa manfaat utama generative AI di dunia automotive seperti rekomendasi produk untuk pelanggan. Selain itu, industri automotive juga bisa membuat proses bisnis menjadi lebih efektif dan efisien. Dengan memanfaatkan teknologi ini, industri automotive bisa mendapatkan keuntungan dalam jangka panjang. 

FMCG

FMCG merupakan salah satu bidang yang sangat terbantu dengan teknologi AI. Beberapa contoh manfaatnya adalah pengembangan produk, marketing yang efektif, prediksi permintaan dan produk, sampai dengan pemenuhan logistik dan gudang.

Pemerintahan

Generative AI Chatbot juga banyak digunakan oleh pemerintahan. Dengan bantuan AI pemerintahan bisa mempercepat komunikasi dengan masyarakat umum. Informasi bisa dengan mudah diakses oleh masyarakat sehingga kepuasan masyarakat juga bisa meningkat.

Baca Juga: Customer Engagement Platform: Pengertian dan Manfaat Dalam Dunia Bisnis

Cara Kerja Generative AI

Cara Kerja Generative AI

Cara kerja generative AI sendiri dimulai dari sebuah prompt atau perintah, baik itu dalam bentuk text, gambar, video, atau perintah apapun yang bisa diproses oleh sistem AI. Setelah perintah ini masuk kemudian algoritma akan menghasilkan konten baru sesuai perintah tersebut. Output dan hasilnya bisa berupa solusi dari sebuah masalah sampai dengan tiruan yang terlihat sama dengan foto atau suara seseorang. 

Versi awal Generative AI membutuhkan data yang dikirimkan ke sebuah API dengan sebuah proses yang sangat rumit. Developer dan pengembangnya harus sangat memahami berbagai sistem dan aplikasi menggunakan bahasa pemrograman seperti contohnya Python. 

Untuk sekarang, generative AI sudah berkembang dengan pesat menjadi lebih mudah digunakan menggunakan bahasa awam tanpa harus input menggunakan bahasa pemrograman. Selain itu, kita bisa juga melakukan feedback secara custom seperti menggunakan style, tone, dan berbagai elemen yang diinginkan untuk menghasilkan konten sesuai dengan keinginan.

Model dan Teknik Generative AI

Secara umum generative AI models mengkombinasikan algoritma AI untuk menyajikan ulang dan memproses ulang konten. Sebagai contoh, untuk menghasilkan sebuah teks atau kalimat, Natural Language Processing menjadi satu teknik yang bisa digunakan sehingga menghasilkan kalimat lain, entitas, dan sebagainya. Begitu juga dengan gambar yang diubah ke berbagai elemen visual.

Pada perkembangannya, ada sebuah teknik yang digunakan untuk menyempurnakan hasil yaitu GANs (Generative Adversarial Networks). Teknik ini merupakan salah satu model neural network yang digunakan untuk menghasilkan konten dari perintah tertentu. GANs adalah sebuah teknik neural networks dengan sebuah decoder dan encoder sehingga bisa menghasilkan data yang dilatih oleh AI secara realistik.

Beberapa contoh yang ada saat ini adalah seperti Google’s Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), OpenAI’s GPT dan Google AlphaFold. Beberapa contoh ini adalah hasil dari neural networks yang bisa menghasilkan konten baru dari sebuah prompt atau perintah.

Contoh Interface dan Antarmuka

Mungkin beberapa dari kita mengenai Chat GPT, Dall-E dan Bard. Nah, ketiganya merupakan contoh populer interface dari sebuah Generative AI. Kita dimudahkan untuk membuat berbagai jenis konten hanya dari perintah sederhana menggunakan interface ini.

  • Dall-E: Dibuat berdasarkan OpenAI GPT dengan training data yang sangat besar berbentuk gambar dan deskripsinya. 
  • ChatGPT: Salah satu AI Chatbot yang populer mulai dari November 2022. Dibuat berdasarkan dari implementasi Open AI’s GPT-3.5 (versi gratis), GPT 4.0 (versi berbayar).
  • Bard: Google Bard dibuat berdasarkan dari LaMDA large language model. Bard adalah salah satu versi interface awal dari raksasa teknologi Google yang menggunakan berbagai teknik untuk memproses teks dan bahasa.

Penerapan Generative AI

Generative Artificial Intelligence bisa diterapkan untuk berbagai aspek kehidupan, industri, dan pekerjaan. Saat ini, teknologi ini menjadi lebih mudah untuk diakses oleh semua orang sehingga penggunaannya menjadi tidak terbatas untuk berbagai hal. Beberapa contoh penerapan bisa dilihat di bawah ini:

  • Chatbot: Di dunia customer service dan technical support bisa menggunakan AI Chatbot untuk meningkatkan kualitas layanan dan customer experience.
  • Pembuatan konten: Berbicara mengenai pembuatan konten, saat ini GAI (Generative Artificial Intelligence) bisa menghasilkan konten mulai dari artikel, sampai media sosial yang berbasis teks.
  • Pembuatan dan Pengeditan Media: Media suara, video, dan gambar juga menjadi lebih mudah untuk dibuat menggunakan GenAI. Kita bisa menghasilkan output sesuai dengan keinginan.
  • 3D Modelling: Generative AI juga sudah diterapkan di dunia arsitektur untuk menghasilkan model 3D realistis.
  • Kode Pemrograman: OpenAI Copilot dan Codex bisa menghasilkan kode pemrograman untuk aplikasi baru tanpa harus mengetahui bahasa pemrograman secara mendalam.

Kesimpulan

Perkembangan AI tidak bisa dihindarkan di dunia yang semakin modern. Generative AI ini bisa digunakan untuk berbagai hal termasuk untuk pengembangan customer experience sebuah perusahaan. Namun, ada juga beberapa efek samping dari perkembangan AI dimana penyalahgunaan juga sering terjadi. 

KPSG sendiri memanfaatkan perkembangan teknologi AI untuk membantu mengembangkan perusahaan terutama untuk meningkatkan customer experience. Hubungi kami untuk memanfaatkan teknologi AI untuk mengembangkan bisnis menjadi lebih baik.

Baca Juga: Aplikasi CRM: Mengenal Pengertian, Manfaat, dan Contohnya