Oleh Adam Wealand, Principal Product Marketing Manager, Red Hat
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.
Meningkatkan pengambilan keputusan
AI generatif bisa menjadi tool berharga dalam pengambilan keputusan berdasarkan data. Bisnis bisa menghasilkan skenario alternatif, menguji hipotesis dan membuat prediksi dengan memanfaatkan data historis dan menjalankan simulasi. AI generatif bisa menganalisa data dalam jumlah besar, mengidentifikasi pola dan membuat perkiraan atau simulasi untuk membantu proses pengambilan keputusan. Ini bisa memberikan insight yang berharga, mengoptimalkan operasional dan mendukung perencanaan strategis.
Sebagai contoh, Atomiton memprediksi permintaan energi untuk manufacturer dan mengidentifikasi cara optimal untuk menjalankan mesin yang butuh banyak energi di lantai produksi supaya dapat mengurangi biaya. Kemampuan pengambilan keputusan ini memberdayakan pemimpin bisnis untuk mengeksplorasi berbagai outcome, melakukan penilaian risiko, dan mengoptimalkan strategi di berbagai jenis industri.
Menjaga privasi dan keamanan
Privasi dan keamanan data sangat penting bagi semua bisnis, terutama yang berada di bidang layanan kesehatan dan keuangan. AI generatif menawarkan pendekatan yang menjaga privasi dengan menghasilkan data sintetis yang menjaga properti statistik dari dataset original sekaligus memastikan privasi individu tetap terjaga. Pendekatan ini memungkinkan data sharing dan kolaborasi dan di saat yang sama mengamankan informasi yang sensitif.
Deteksi pemalsuan dan keamanan siber
AI generatif bisa membantu mengenali dan mencegah aktivitas fraud dengan menganalisa pola data, anomali dan potensi ancaman. Ini bisa meningkatkan sistem keamanan, mendeteksi kerentanan dan memitigasi risiko. Operator tersertifikasi dari mitra-mitra Red Hat seperti Dynatrace, CrowdStrike dan lainnya memanfaatkan AI walaupun dengan cara-cara yang berbeda, untuk mendeteksi fraud dan memastikan operasional cloud tetap aman.
AI generatif adalah pergeseran transformasional dalam aplikasi bisnis. Dengan menggunakan AI generatif, bisnis bisa memanfaatkan kreativitas yang belum pernah ada sebelumnya, memberikan pengalaman terpersonalisasi, memudahkan dan mengamankan operasional, meningkatkan pengambilan keputusan dan membantu pengembangan inovasi.
