Dampak GenAI terhadap Dunia Kerja dan Inovasi Digital

Kecerdasan buatan generatif (Generative AI/GenAI) adalah jenis kecerdasan buatan yang mampu menghasilkan gambar, teks, video, dan berbagai jenis media lainnya berdasarkan perintah (prompt) yang diberikan oleh pengguna.

Alat-alat berbasis AI seperti ChatGPT dan DALL·E semakin banyak digunakan di seluruh dunia. Program-program ini bekerja dengan menerima perintah berupa teks dari pengguna, lalu menghasilkan output sesuai permintaan tersebut. Misalnya, ChatGPT dapat membuat cerita atau garis besar suatu topik, sementara DALL·E bisa menciptakan gambar seperti seekor monyet yang dilukis dengan gaya seni Victoria.

Dalam artikel ini, kami akan menjelaskan hal-hal penting yang perlu Anda ketahui tentang perkembangan AI generatif, cara kerjanya, contoh penggunaannya, dan informasi lainnya. Jika Anda tertarik untuk mulai mempelajari keterampilan dasar dalam bidang ini, Anda dapat mempertimbangkan untuk mengikuti kursus Generative AI for Everyone yang disediakan oleh DeepLearning AI.

Apa itu GenAI?

GenAI Atau AI Generatif adalah jenis kecerdasan buatan yang memungkinkan pengguna membuat berbagai jenis konten baru seperti teks, gambar, video, suara, kode, desain 3D, dan media lainnya, berdasarkan permintaan atau instruksi yang diberikan. Teknologi ini bekerja dengan mempelajari dan dilatih dari berbagai dokumen dan materi yang tersedia secara daring.

Perkembangan GenAI didorong oleh kemampuannya untuk terus belajar dari jumlah data yang sangat besar. Teknologi ini dibangun di atas model dan algoritme canggih yang dilatih menggunakan kumpulan data tak berlabel dalam skala besar. Proses pelatihannya memerlukan perhitungan matematika kompleks serta daya komputasi yang tinggi. Melalui pelatihan ini, AI belajar memprediksi dan menghasilkan informasi dengan cara yang menyerupai cara berpikir manusia.

Salah satu faktor utama yang mendorong pesatnya penggunaan AI generatif adalah kemampuannya untuk merespons perintah dalam bahasa alami, sehingga membuatnya mudah diakses oleh siapa pun. Kini, di berbagai industri, AI generatif dimanfaatkan untuk membantu proses menulis, penelitian, pemrograman, desain, dan berbagai aktivitas kreatif lainnya.

Bagaimana Cara Kerja GenAI

Model GenAI menggunakan jaringan saraf (neural networks) untuk mengenali pola dalam data yang sudah ada, kemudian menghasilkan konten baru berdasarkan pola tersebut. Model-model ini umumnya dilatih menggunakan pendekatan pembelajaran tanpa pengawasan (unsupervised learning) dan pembelajaran semi-terawasi (semi-supervised learning). Dengan pendekatan ini, organisasi dapat mengembangkan model dasar (foundation models) dari kumpulan data besar yang belum diberi label, yang kemudian menjadi fondasi bagi sistem AI untuk menjalankan berbagai tugas.

Beberapa contoh model dasar ini meliputi Large Language Models (LLM), Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs), dan model multimodal. Model-model ini menjadi teknologi inti di balik berbagai alat AI populer seperti ChatGPT, DALL·E, dan lainnya.

Misalnya, ChatGPT menggunakan data dari model GPT-3.5 atau GPT-4 untuk membantu pengguna menghasilkan teks berdasarkan perintah yang diberikan. Sementara itu, Stable Diffusion adalah model dasar lain yang memungkinkan pengguna membuat gambar realistis hanya dari masukan teks.

GenAI yang Sedang Populer

Saat ini terdapat berbagai platform GenAI yang patut Anda kenali. Platform-platform ini dapat membantu mengotomatisasi beberapa proses dalam alur kerja Anda.

• ChatGPT: Merupakan model bahasa yang dikembangkan dengan arsitektur GPT. ChatGPT mampu menghasilkan teks yang menyerupai tulisan manusia. Alat ini sangat berguna untuk keperluan riset, perencanaan strategi, dan pembuatan konten.
• DALL·E 3: Model ini menghasilkan gambar berdasarkan perintah teks. Sangat bermanfaat bagi para kreator untuk membuat ilustrasi menarik dan seni konsep yang dapat mendukung aktivitas pemasaran konten.
• Microsoft Copilot: Dibangun di atas teknologi ChatGPT, Copilot telah diintegrasikan ke dalam berbagai aplikasi produktivitas Microsoft, seperti Word dan Excel. Selain itu, Copilot juga tersedia sebagai produk mandiri.
• Google Gemini: Merupakan versi Google dari ChatGPT. Gemini telah terintegrasi dengan berbagai aplikasi produktivitas Google, dan juga tersedia secara terpisah sebagai chatbot mandiri.

Penerapan Terbaik Untuk Menggunakan GenAI

Praktik terbaik untuk menggunakan AI generatif bervariasi, tergantung pada modalitas, alur kerja, dan tujuan yang diinginkan. Meskipun demikian, selalu penting untuk mempertimbangkan faktor-faktor seperti akurasi, transparansi, dan kemudahan penggunaan saat bekerja dengan AI generatif. Praktik-praktik berikut ini berfungsi sebagai panduan:

• Memberi label yang jelas pada semua konten AI generatif untuk pengguna dan konsumen.
• Menilai biaya/manfaat dibandingkan dengan tools lainnya.
• Memeriksa keakuratan konten yang dihasilkan dengan menggunakan sumber utama, jika memungkinkan.
• Pertimbangkan bagaimana bias dapat masuk ke dalam hasil AI yang dihasilkan.
• Periksa kembali kualitas kode dan konten yang dihasilkan AI menggunakan alat lain.
• Pelajari kekuatan dan keterbatasan setiap alat AI generatif.
• Biasakan diri Anda dengan mode kegagalan umum dalam hasil dan atasi.
• Memeriksa aplikasi baru dengan pakar bidangnya untuk mengidentifikasi masalah.
• Menerapkan batasan untuk mengurangi masalah kepercayaan dan keamanan.

Apa Manfaat Bisnis dari GenAI?

GenAI dapat diterapkan secara luas di berbagai bidang bisnis. Hal ini dapat mempermudah untuk menafsirkan dan memahami konten yang ada serta secara otomatis membuat konten baru. Para pengembang sedang mengeksplorasi cara-cara agar GenAI dapat meningkatkan alur kerja yang sudah ada, dengan tujuan untuk mengadaptasi alur kerja secara menyeluruh untuk memanfaatkan teknologi tersebut. Beberapa manfaat potensial dari penerapan GenAI adalah sebagai berikut:

• Meningkatkan Pengalaman Pelanggan: Chatbot berbasis AI dapat mengambil informasi dari sistem perusahaan dan dokumen teknis untuk membantu menjawab berbagai permintaan pelanggan. Selain itu, chatbot juga dapat merekomendasikan produk atau layanan tertentu yang relevan, sehingga mendukung peluang penjualan tambahan (upselling). Chatbot ini juga dapat menyederhanakan berbagai proses, seperti pemesanan atau perubahan produk dan layanan, sehingga membuat pengalaman pelanggan menjadi lebih cepat dan efisien.
• Membangun Produk Baru dan Mempercepat Pengembangan: Alat AI generatif yang terintegrasi dalam lingkungan pengembangan perangkat lunak dapat menganalisis dan menyempurnakan kode yang sudah ada, mempercepat proses penulisan kode, serta mempermudah pengujian, penyebaran (deployment), dan pengembalian sistem (rollback) jika diperlukan. Selain itu, alat ini juga membantu para ahli bisnis dan pakar di bidang tertentu dalam mengimplementasikan produk, proses, atau fitur baru dengan lebih mudah dan efisien.
• Meningkatkan Efisiensi Tugas: Alat produktivitas kantor dan aplikasi bisnis, seperti aplikasi CRM dan ERP, dapat memanfaatkan model AI generatif untuk mengekstrak, menyalin, dan menempelkan informasi penting secara otomatis antar aplikasi, layanan, dan basis data. Dengan cara ini, proses entri data manual dapat dikurangi, sehingga pekerjaan menjadi lebih efisien dan tingkat akurasi pun meningkat.
• Meningkatkan Personalisasi: Alat pembuat konten berbasis AI dapat menyesuaikan penawaran berdasarkan kebutuhan individu, menerjemahkan konten ke berbagai bahasa atau wilayah, menyarankan peluang penjualan tambahan (upsell) yang relevan, serta menyajikan informasi yang paling sesuai untuk setiap pelanggan atau pertanyaan yang diterima.
• Identifikasi dan Manajemen Risiko: GenAI dapat mengumpulkan dan merangkum informasi penting dari berbagai sistem untuk membantu mengidentifikasi, mengurangi, dan menyelesaikan risiko secara lebih cepat dan akurat. Penerapannya mencakup peningkatan pengelolaan layanan TI, kepatuhan terhadap standar dan regulasi TI, pelaksanaan audit keamanan, serta pengelolaan risiko di tingkat organisasi.

Apa Keterbatasan Dari GenAI?

Penggunaan awal AI generatif telah menunjukkan berbagai keterbatasan yang perlu diperhatikan. Beberapa kendala muncul karena pendekatan khusus yang digunakan dalam penerapan AI untuk kasus tertentu.

Sebagai contoh, ketika AI generatif merangkum topik yang kompleks, hasilnya memang lebih mudah dibaca dibandingkan dengan penjelasan yang menyertakan banyak kutipan atau referensi. Namun, kemudahan ini memiliki kelemahan, pengguna tidak dapat mengetahui dengan jelas dari mana asal informasi yang disampaikan. Dengan kata lain, demi meningkatkan keterbacaan, transparansi sumber informasi sering kali harus dikorbankan.

Pertimbangkan batasan-batasan berikut ini saat menerapkan atau menggunakan aplikasi AI generatif:

• Aplikasi ini tidak selalu mengidentifikasi sumber konten dan terkadang menunjukkan sumber informasi yang masuk akal namun salah.
• Mungkin sulit untuk menilai bias dari sumber asli.
• Konten yang terdengar realistis mempersulit identifikasi informasi yang tidak akurat.
• Mungkin sulit untuk memahami cara menyesuaikan diri dengan situasi baru.
• Aplikasi ini tidak memiliki kemampuan untuk berpikir orisinal.

Apa Saja Contoh Kasus Penggunaan GenAI?

AI generatif dapat diterapkan dalam berbagai kasus penggunaan di berbagai industri untuk menghasilkan konten, meringkas informasi yang kompleks, dan merampingkan berbagai proses perusahaan. Teknologi ini menjadi lebih mudah diakses oleh semua jenis pengguna, berkat terobosan mutakhir seperti GPT, model difusi yang dapat disesuaikan untuk berbagai aplikasi. Beberapa kasus penggunaan untuk AI generatif meliputi yang berikut ini:

• Menerapkan chatbot untuk layanan pelanggan dan dukungan teknis.
• Menganalisis dan meringkas peristiwa dari catatan keamanan dan layanan TI.
• Meningkatkan dubbing film dan konten edukasi dalam berbagai bahasa.
• Menulis tanggapan email, resume, dan laporan bisnis.
• Memprioritaskan kandidat wawancara dari kumpulan resume.
• Menciptakan seni fotorealistik untuk pemasaran dan periklanan.
• Memperbaiki video demonstrasi produk.
• Menyarankan senyawa obat baru untuk diuji.
• Merancang produk dan bangunan fisik.
• Mengoptimalkan desain chip baru.
• Menulis musik dengan gaya atau nada tertentu.
• Membuat podcast untuk pengguna, audiens, atau persona tertentu.
• Menjawab pertanyaan dari manual produk.

Kesimpulan

Perkembangan AI generatif menandai babak baru dalam cara manusia berinteraksi dengan teknologi. Dengan kemampuannya menghasilkan teks, gambar, suara, dan bentuk media lainnya secara otomatis, GenAI membuka peluang besar di berbagai sektor dari pendidikan dan bisnis hingga seni dan penelitian. Namun, seperti halnya teknologi baru lainnya, AI generatif juga membawa tantangan yang perlu dikelola dengan bijak, termasuk isu transparansi, akurasi, dan etika penggunaan.

Ke depan, keberhasilan pemanfaatan AI generatif akan sangat bergantung pada keseimbangan antara inovasi dan tanggung jawab. Dengan pendekatan yang tepat, GenAI tidak hanya menjadi alat bantu yang kuat, tetapi juga mitra yang andal dalam mendorong kreativitas dan produktivitas manusia.

Untuk membaca artikel lain pada Look Media blog, klik pada tautan berikut. Look Media Blog.