AI generatif menggunakan pembelajaran mendalam—sebuah bentuk pembelajaran mesin (ML) canggih yang menangani tugas kompleks dan himpunan data besar—untuk membuat konten baru sebagai respons atas perintah bahasa alami sederhana. Seperti koki yang memasak hidangan unik, musisi yang menulis lagu, atau penulis yang menulis cerita, AI generatif bersifat kreatif dan inovatif.
AI generatif merupakan subset dari AI, yang merujuk pada sistem atau mesin apa pun yang dapat melakukan tugas seperti manusia dengan menggunakan model ML untuk mengidentifikasi dan meniru pola dalam data yang dikumpulkannya. Melalui pengulangan tanggapan berkelanjutan, sistem atau mesin meningkatkan kinerjanya secara bertahap.
Mulai dari mengotomatiskan operasional rutin hingga mempersonalisasi pengalaman pelanggan, organisasi semakin mengandalkan AI bagi bisnis untuk meningkatkan efisiensi, mendorong inovasi, dan membangun keunggulan kompetitif. Namun, bidang AI mencakup keragaman teknologi yang beroperasi dalam cara yang berbeda-beda.
Kemampuan AI generatif untuk menghasilkan output novel, baik berupa teks, gambar, musik, maupun kode, menunjukkan kemajuan dalam teknologi AI yang signifikan. Hanya dalam waktu singkat, AI generatif telah membuka kemungkinan tak terbatas bagi organisasi di seluruh industri.
Setiap tipe AI memiliki tujuan khusus yang melayani berbagai kebutuhan bisnis. Dengan memahami hal yang dapat dan tidak dapat dilakukan oleh setiap tipe untuk organisasi, Anda dapat memaksimalkan potensinya. Berikut beberapa tipe AI umum:
AI tradisional mengotomatiskan dan mengoptimalkan tugas tertentu. Karena bergantung pada model ML dengan aturan dan algoritma yang telah ditentukan sebelumnya, AI ini paling banyak digunakan dalam industri untuk tugas berulang yang mengutamakan efisiensi dan presisi, seperti dalam manufaktur atau pemrosesan data. AI tradisional mencakup AI prediktif dan AI percakapan.
AI prediktif membuat prakiraan hasil berdasarkan analisis data riwayat. AI ini dapat menganalisis perilaku sebelumnya, mendeteksi pola, dan memprediksi hasil di masa mendatang dengan akurasi tinggi. AI prediktif merupakan dasar dalam bidang keuangan, layanan kesehatan, manufaktur, dan pemasaran.
AI percakapan mendukung chatbot dan asisten virtual yang memfasilitasi interaksi bahasa alami antara manusia dan mesin melalui antarmuka teks atau suara. AI percakapan bergantung pada model ML dan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk memahami bahasa alami dan menghasilkan respons mirip seperti manusia.
AI generatif, AI prediktif, dan tipe AI lainnya memiliki berbagai aplikasi praktis di berbagai industri dan fungsi bisnis. Berikut beberapa contoh penggunaan berbagai tipe AI:
Aplikasi AI generatif meliputi:
Mengingat pesatnya perkembangan AI untuk bisnis, pimpinan harus mengatasi risiko terkait secara proaktif. Risiko ini mencakup potensi bias dalam data pelatihan AI, kurangnya transparansi tentang cara algoritma membuat keputusan saat menghasilkan output, dan penyalahgunaan AI yang disengaja untuk tujuan berbahaya, seperti menyebarkan informasi palsu dan membuat deepfake.
Sebagai bagian dari komitmennya untuk memajukan praktik AI yang bertanggung jawab, Microsoft telah membuat enam prinsip AI yang Bertanggung Jawab untuk membantu memandu pengembangan dan penggunaan AI generatif dan sistem AI lainnya.
Sebagai pemeran utama dalam gelombang transformasi dan inovasi bisnis yang didukung AI berikutnya, AI generatif menjanjikan untuk terus menciptakan kembali cara organisasi berfungsi dan berinteraksi dengan pelanggan.
Cari tren berikut:
Peningkatan model ML berkelanjutan akan menyertakan algoritma pelatihan yang lebih cerdas, pembelajaran yang diawasi secara mandiri, dan kemajuan lain dalam arsitektur dan pelatihan model. Hal ini akan menghasilkan output berkualitas tinggi dan pengalaman pengguna yang lebih intuitif.
Penggunaan tambahan AI generatif dengan tipe AI lainnya akan meningkatkan kemampuan sistem dan meningkatkan efisiensi. Misalnya, dalam pengembangan produk, organisasi dapat menggunakan AI prediktif untuk mengidentifikasi permintaan pasar di masa mendatang, AI generatif untuk menyarankan produk baru yang memenuhi permintaan tersebut, serta AI percakapan untuk mengumpulkan tanggapan pelanggan untuk terus menyempurnakan desain produk.
Integrasi AI generatif yang lebih mendalam dengan tipe AI lainnya akan memperkuat proses pengambilan keputusan dan pemecahan masalah yang kompleks. Misalnya, dalam layanan pelanggan, chatbot atau asisten virtual yang menggabungkan NLP dengan AI generatif dapat membuat respons cerdas dan dipersonalisasi secara dinamis berdasarkan analisis kebutuhan, sentimen, dan konteks pengguna secara real time.
Penekanan pada AI yang bertanggung jawab akan meningkat. Bisnis, pemerintahan, akademisi, dan organisasi lainnya akan terus menekankan keadilan, transparansi, akuntabilitas, dan praktik lain dalam pengembangan dan penyebaran AI. Pelajari selengkapnya tentang komitmen Microsoft terhadap penggunaan AI yang bertanggung jawab. Selain itu, akses alat dan proses untuk membantu organisasi Anda mengelola risiko AI secara efektif.
Pemahaman dalam hal-hal yang membuat AI generatif dan tipe AI lainnya unik merupakan kunci untuk mendapatkan keuntungan terbesar dari masing-masing tipe AI, baik ketika berfungsi sendiri maupun bersatu dengan AI lainnya.
Tidak seperti AI prediktif, AI generatif tidak memperkirakan hasil berdasarkan data riwayat. Tidak seperti AI percakapan, AI generatif tidak menghasilkan dialog seperti manusia. AI ini menciptakan pekerjaan baru dengan input manusia yang minimal sekaligus terus mengulang dan menyempurnakan outputnya—sesuatu yang sangat penting untuk mendorong inovasi dan mempertahankan daya saing di dunia digital saat ini.
Terus pelajari tentang AI generatif versus tipe AI lainnya, dan cara terbaik untuk menggunakan AI generatif di organisasi Anda
Ikuti Microsoft