Kemajuan pesat kecerdasan buatan (AI) telah menciptakan perbatasan baru dalam inovasi bisnis. Kemajuan signifikan dalam daya komputasi, penyimpanan data dan algoritma telah memungkinkan pengembangan sistem AI yang lebih mutakhir. Proses penggelaran software yang lebih baik seperti containerization dan orkestrasi akan memajukan pengaplikasian AI dan machine learning (ML), baik dalam jangkauan maupun ruang lingkup. Sebagai contoh, kini pengembang bisa membangun, menggelar dan mengelola beban kerja AI/ML secara skalabel dan efisien dengan solusi-solusi yang tersedia seperti Red Hat OpenShift Data Science dan NVIDIA AI-ready Enterprise Platform.
Semua peningkatan teknologi ini telah menjadikan AI lebih mudah diakses dan praktis di berbagai bidang. Di antara beberapa jenis AI, AI generatif adalah katalis yang memberdayakan bisnis dalam menciptakan, melakukan iterasi, dan mengoptimalkan solusi untuk masalah-masalah kompleks. Ketertarikan yang semakin besar terhadap AI generatif memberikan peluang luar biasa untuk mengeksplorasi potensinya dan menawarkan insight untuk aplikasi bisnis yang transformatif.
Apa yang dimaksud dengan AI generatif?
AI generatif adalah cabang AI yang memungkinkan mesin untuk menciptakan konten orisinil, seperti gambar, teks dan musik. Berbeda dengan sistem AI tradisional yang mengandalkan peraturan yang sudah ditentukan sebelumnya atau pola data yang sudah jelas, AI generatif memanfaatkan jaringan neural kompleks untuk belajar dari rangkaian data besar dan secara mandiri menghasilkan output.
Apa yang bisa dilakukan generatif AI untuk pengaplikasian bisnis?
AI generatif menjanjikan kreativitas di berbagai industri. Bisnis bisa memanfaatkan AI generatif untuk meningkatkan kreativitas manusia dan mengakselerasi inovasi dengan mendorong efisiensi operasional, menciptakan kampanye pemasaran menarik, mendeteksi pemalsuan atau menghasilkan agen virtual yang realistis. Dengan aplikasi AI generatif dan data yang benar perusahaan bisa mengeksplorasi lebih banyak peluang, meminimalkan risiko, mengoptimalkan produksi dan mengotomatisasi tugas, sehingga menghasilkan solusi terobosan dan penghematan biaya.
Pengalaman pelanggan yang terpersonalisasi
Personalisasi pelanggan adalah landasan bagi bisnis yang sukses. AI generatif bisa memainkan peran penting dengan menganalisa data pelanggan yang besar untuk membantu pemimpin bisnis memahami preferensi, perilaku dan tren. Dengan pengetahuan ini, perusahaan bisa secara dinamis menghasilkan rekomendasi yang terpersonalisasi, target iklan dan pengalaman yang disesuaikan, yang pada akhirnya membangun engagement dan kesetiaan pelanggan yang lebih kuat.
AI generatif pada umumnya digunakan untuk mengembangkan asisten virtual dan chatbot yang bisa berinteraksi secara mandiri dengan pelanggan, menjawab pertanyaan dan menyediakan dukungan. Aplikasi bisnis asisten virtual ini sudah ada cukup lama. Contohnya adalah Watson Assistant yang dirilis Juli 2016 dan digunakan saat ini dalam layanan pelanggan, pemasaran dan sumber daya manusia. Asisten virtual yang didukung AI bisa meningkatkan layanan pelanggan, mengotomatisasi tugas-tugas rutin dan meningkatkan pengalaman pengguna.
Menyederhanakan operasional dan efisiensi
AI generatif bisa mendorong efisiensi operasional dengan mengotomatisasi tugas-tugas yang memakan waktu dan berulang. Mulai dari membuat laporan otomatis dan mengoptimalkan manajemen rantai pasokan, hingga perawatan prediktif dan deteksi anomali, bisnis bisa memanfaatkan AI generatif untuk menyederhanakan operasional, mengurangi biaya dan meningkatkan efisiensi secara keseluruhan.
Sebagai contoh, Ansible Lightspeed (pratinjau teknis) akan membantu pengembang menciptakan otomatisasi Ansible Playbook dengan lebih efisien, menggunakan AI generatif dengan IBM Watson Code Assistant. Dengan mengotomatisasi tugas-tugas membosankan, karyawan bisa berfokus pada aktivitas yang bernilai lebih tinggi, sehingga menjaga produktivitas dan inovasi organisasi.
