Memahami Pro dan Kontra AI Generatif

Mari bersikap adil: kecerdasan buatan generatif (AI) bukan lagi sekedar kata kunci. Hal ini merupakan sebuah terobosan yang tidak dapat diabaikan oleh para eksekutif perusahaan dan pengusaha. Belum genap satu tahun berlalu sejak peluncuran banyak alat Gen AI yang terkenal, namun lingkungan kerja telah mengalami perubahan besar.

Pada bulan Agustus 2023, McKinsey mengadakan survei terhadap para eksekutif perusahaan untuk mencari pendapat mereka tentang Gen AI. Hasilnya menunjukkan bahwa sepertiga organisasi yang berpartisipasi telah menggunakan AI generatif setidaknya di satu fungsi bisnis. Selain itu, hampir seperempat eksekutif C-suite yang disurvei mengatakan bahwa mereka secara pribadi menggunakan alat Gen AI untuk bekerja dan telah memasukkan Gen AI dalam agenda dewan direksi mereka.

Meskipun Gen AI mempunyai potensi besar bagi bisnis di seluruh dunia, jalur menuju adopsi gen AI bukannya tanpa tantangan. Dalam postingan blog ini, kami berbagi keahlian kami sebagai perusahaan pengembang gen AI dan mempelajari pro dan kontra AI generatif, menjelaskan manfaatnya, mengungkap hambatannya, dan mengeksplorasi batasan dan keterbatasannya.

Manfaat AI Generatif

Peningkatan Kreativitas

AI generatif memberikan energi baru pada proses kreatif. Keunggulan AI generatif melampaui bidang kreatif tradisional, yaitu menumbuhkan inspirasi dan orisinalitas di tempat kerja. Berikut beberapa contoh bagaimana AI generatif dapat memicu kreativitas.

• DALL-E OpenAI adalah contoh utama model AI generatif yang mampu membuat gambar unik dari perintah tekstual. Dengan menggunakan DALL-E, Anda dapat mendeskripsikan konsep atau skenario, dan model akan menghasilkan gambar yang sesuai. Alat ini memiliki aplikasi di berbagai bidang kreatif, mulai dari membuat konsep ide desain hingga mensintesis konten visual untuk materi pemasaran.
• Watson Beat dari IBM dapat berkolaborasi dengan musisi untuk menggubah musik orisinal. Dengan menganalisis elemen musik dan memahami nada, Watson Beat menghasilkan komposisi berdasarkan masukan manusia.
• Meskipun awalnya dirancang untuk percakapan bahasa alami, ChatGPT OpenAI dapat digunakan untuk pembuatan konten. Penulis dapat menggunakan ChatGPT untuk bertukar pikiran, mengatasi hambatan penulis, atau bahkan membuat narasi fiksi.

AI generatif juga semakin banyak digunakan dalam desain produk. Dengan memasukkan batasan dan tujuan desain, algoritma AI dapat menghasilkan serangkaian variasi desain. Hal ini tidak hanya mempercepat proses desain tetapi juga memperkenalkan konsep-konsep baru dan tak terduga, menginspirasi para desainer untuk berpikir di luar batas-batas konvensional.

Peningkatan Produktivitas

AI generatif mempercepat proses dengan mengotomatiskan tugas yang berulang, memungkinkan tim untuk fokus pada pekerjaan yang bernilai lebih tinggi. Keuntungan AI generatif dalam meningkatkan efisiensi terlihat jelas melalui banyak contoh.

Profesional hukum, misalnya, dapat menggunakan gen AI untuk meninjau dan menyusun dokumen hukum dengan lebih efisien. Platform seperti LawGeek dengan cepat mengidentifikasi klausul yang relevan, potensi risiko, dan perbedaan, sehingga menyederhanakan tinjauan kontrak.

Demikian pula, algoritma AI generatif dapat menyederhanakan operasi keuangan dan perbankan. Misalnya, Kasisto, platform AI percakapan, dapat memahami dan merespons pertanyaan pelanggan dalam bahasa alami. Itu dapat melakukan tugas-tugas seperti memeriksa saldo rekening, mentransfer dana, dan memberikan wawasan keuangan.

Di bidang manufaktur, Gen AI dapat memfasilitasi proses desain. Siemens, misalnya, menggunakan AI Generatif untuk mengoptimalkan desain komponen yang kompleks. Insinyur Siemens menentukan rasio bobot terhadap kekuatan, material, suhu, tekanan, rentang gaya, dan parameter lainnya, sementara algoritme AI generatif mengeksplorasi variasi desain yang tak terhitung jumlahnya untuk menghasilkan konfigurasi yang optimal.

Personalisasi dan Keterlibatan Pelanggan

Personalisasi adalah kunci untuk menarik dan mempertahankan pelanggan, dan di sinilah manfaat AI generatif menjadi yang terdepan. AI Generatif dapat membantu menyesuaikan rekomendasi, pesan pemasaran, atau pengalaman berbelanja dengan preferensi individu. Hal ini meningkatkan keterlibatan pelanggan, membangun loyalitas merek, dan mendorong pendapatan.

Misalnya, bisnis semakin mengintegrasikan chatbot AI generatif seperti ChatGPT untuk memberikan respons yang dipersonalisasi terhadap pertanyaan pelanggan. AI Generatif memahami masukan pengguna, menyesuaikan responsnya berdasarkan konteks, dan terlibat dalam percakapan yang lebih alami dan disesuaikan.

Perusahaan juga menggunakan AI generatif untuk membantu pelanggan memenuhi kebutuhan mereka saat berbelanja online. The North Face, misalnya, menggunakan kemampuan AI generatif IBM Watson untuk memahami preferensi pelanggan online dan merekomendasikan pakaian luar yang disesuaikan dengan kebutuhan mereka. Alat ini bertindak sebagai pakar merek digital, membantu pengguna menavigasi pengalaman online seperti rekan penjualan yang tajam di dalam toko.

Optimalisasi Biaya

AI Generatif adalah solusi multifaset yang tidak hanya mengubah proses tetapi juga berkontribusi signifikan terhadap penghematan biaya. Bisnis dapat mengoptimalkan keuntungannya melalui berbagai manfaat AI generatif, seperti berikut ini.

• Otomatisasi aktivitas kerja: AI generatif dapat mengotomatiskan pembuatan konten tertulis, desain grafis, dan bahkan cuplikan kode. Misalnya, tim teknik semakin banyak yang menggunakan asisten pengkodean berbasis AI, dan 75% eksekutif melaporkan bahwa AI telah memenuhi atau melampaui ekspektasi mereka. Otomatisasi ini tidak hanya mengurangi ketergantungan pada tenaga kerja manual namun juga menghasilkan penghematan waktu dan pengurangan biaya tenaga kerja untuk tugas-tugas yang berulang dan memakan waktu. Menurut penelitian Bain, integrasi model bahasa besar dan alat AI berpotensi mempercepat hingga 20% tugas pekerja tanpa mengurangi kualitas.
• Optimalisasi R&D: AI generatif dapat mengoptimalkan proses desain, mengurangi pemborosan, dan meningkatkan pemanfaatan sumber daya. Meskipun potensi AI Generatif dalam Penelitian dan Pengembangan kurang diketahui dibandingkan potensinya dalam fungsi bisnis lainnya, penelitian menunjukkan bahwa teknologi tersebut dapat memberikan produktivitas dengan nilai yang berkisar antara 10% hingga 15% dari keseluruhan biaya Penelitian dan Pengembangan.
• Personalisasi dalam skala besar: AI generatif dapat membuat konten dan rekomendasi yang dipersonalisasi untuk pengguna dalam skala besar. Pendekatan yang dipersonalisasi ini meningkatkan keterlibatan pelanggan dan tingkat konversi, memaksimalkan laba atas investasi pemasaran. McKinsey memperkirakan AI generatif dapat meningkatkan produktivitas tim pemasaran dengan nilai antara 5% dan 15% dari total pengeluaran pemasaran.
• Layanan pelanggan yang lebih baik: AI Generatif berpotensi merevolusi operasi pelanggan, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan produktivitas agen. Teknologi ini telah mendapatkan daya tarik dalam layanan pelanggan karena kemampuannya untuk mengotomatiskan interaksi dengan pelanggan menggunakan bahasa alami. McKinsey melaporkan bahwa di satu perusahaan dengan 5.000 agen layanan pelanggan, penerapan AI generatif meningkatkan penyelesaian masalah sebesar 14% per jam dan mengurangi waktu yang dihabiskan untuk menangani masalah sebesar 9%. Hal ini juga mengurangi pengurangan agen dan permintaan untuk berbicara dengan manajer sebesar 25%.

Tantangan AI Generatif

Privasi dan Keamanan Data

Salah satu tantangan utama terkait AI generatif adalah penanganan data sensitif. Karena model generatif mengandalkan data untuk menghasilkan konten baru, terdapat risiko data ini mencakup informasi sensitif atau hak milik. Penggunaan data tersebut dalam model AI dapat menyebabkan pelanggaran privasi, dan potensi penyalahgunaan data tersebut menimbulkan kekhawatiran.

Pada tahun 2019, Clearview AI menghadapi tuntutan hukum karena menghapus miliaran gambar dari platform media sosial untuk membangun database pengenalan wajah. Tindakan perusahaan ini menimbulkan kekhawatiran mengenai privasi data dan memicu diskusi tentang privasi data dalam bidang AI dan selanjutnya, AI generatif.

Strategi mitigasi: Untuk mengatasi permasalahan ini, penting untuk memprioritaskan enkripsi data, menerapkan kontrol akses, dan mematuhi peraturan perlindungan data. Transparansi adalah elemen kunci dalam mengatasi tantangan AI yang bersifat generatif. Memastikan transparansi tentang penggunaan data dan mendapatkan persetujuan dari pengguna merupakan langkah penting dalam menjaga privasi data.

Pertimbangan Etis

Potensi kreatif AI generatif meluas ke dunia pembuatan konten, dimana dilema etika mungkin timbul. Konten yang dihasilkan oleh AI, mulai dari deepfake hingga artikel berita palsu, telah menimbulkan kekhawatiran mengenai potensi misinformasi, penipuan, dan manipulasi opini publik.

Deepfake, misalnya, telah digunakan untuk membuat video yang meyakinkan tentang tokoh masyarakat yang mengatakan hal-hal yang tidak pernah mereka katakan. Beberapa contoh telah dilaporkan ketika GPT juga menghasilkan konten yang menimbulkan masalah etika ketika dimintai masukan tertentu.

Strategi mitigasi: Untuk mengatasi tantangan generatif AI terkait penggunaan etisnya, menetapkan pedoman etika untuk pembuatan konten AI sangatlah penting. Transparansi tentang asal mula konten AI dan penerapan dewan etika AI dapat membantu menjaga kepercayaan dan mengurangi potensi bahaya.

Kontrol Kualitas dan Keandalan

Konten yang dihasilkan AI dapat mengandung kesalahan dan ketidakakuratan, yang sangat penting dalam aplikasi seperti layanan kesehatan atau layanan hukum.

Di bidang medis, misalnya, sistem AI generatif digunakan untuk menghasilkan laporan radiologi awal berdasarkan data pencitraan medis. Sistem tersebut bertujuan untuk membantu ahli radiologi dengan menyediakan analisis cepat. Namun, laporan yang dihasilkan terkadang dilaporkan mengandung kesalahan, salah tafsir, atau kehilangan detail penting dibandingkan dengan laporan yang dibuat oleh ahli radiologi manusia.

Strategi mitigasi: Untuk mengatasi tantangan AI generatif seperti kualitas dan keandalan, pengujian dan validasi model AI yang ketat sangatlah penting. Pemantauan berkelanjutan dan pengawasan manusia dapat membantu mengidentifikasi dan memperbaiki masalah dengan segera, mengurangi risiko kesalahan dan ketidakakuratan dalam aplikasi penting.

Keterbatasan AI Generatif

Terbatasnya Kreativitas dan Inovasi

Meskipun AI generatif adalah alat yang luar biasa untuk menghasilkan konten kreatif, penting untuk menyadari keterbatasan AI generatif dan mengakui bahwa AI bukanlah pengganti kreativitas manusia. Ini mungkin kurang dalam pemahaman emosional, intuisi, dan wawasan budaya yang dibawa oleh pencipta manusia.

Oleh karena itu, bagi bisnis yang mengandalkan hasil kreatif, penting untuk menggunakan AI generatif sebagai alat pendukung dalam menghasilkan ide dan inspirasi dibandingkan hanya mengandalkan gen AI untuk pembuatan konten. Manusia pencipta, pada gilirannya, dapat memberikan nuansa emosional dan budaya yang membuat kontennya benar-benar luar biasa.

Kurangnya Pemahaman Kontekstual yang Kompleks

AI generatif menghadapi tantangan dalam memahami konten yang berbeda-beda, yang dapat menyebabkan salah tafsir dan penerapan yang salah. Ia berjuang dengan sarkasme, metafora, dan seluk-beluk budaya, yang membuatnya rentan menghasilkan konten yang tidak tepat atau tidak pantas secara kontekstual.

Pada tahun 2017 lalu, Microsoft merilis Tay, sebuah chatbot AI yang menimbulkan kontroversi ketika mulai memposting tweet yang memfitnah dan menyinggung melalui akun Twitter-nya, menyebabkan Microsoft menutup layanan tersebut hanya 16 jam setelah peluncurannya. Demikian pula, alat AI generatif modern mungkin kurang memiliki pemahaman kontekstual untuk membedakan komunikasi yang tepat dan komunikasi yang tidak tepat.

Untuk mengatasi keterbatasan AI generatif ini, sangat penting untuk menerapkan mekanisme pengawasan manusia dan peninjauan konten, terutama dalam aplikasi yang mengutamakan pemahaman kontekstual, seperti moderasi media sosial atau dukungan pelanggan.

Kemampuan Beradaptasi dan Kustomisasi yang Terbatas

Model AI generatif dapat menjadi tantangan untuk disesuaikan dengan kebutuhan bisnis tertentu. Misalnya, perusahaan yang telah mengadopsi model AI generatif mengatakan bahwa mereka mungkin kesulitan memahami jargon dan nuansa spesifik industri.

Model siap pakai mungkin tidak selalu sesuai dengan kebutuhan unik perusahaan Anda, sehingga memerlukan penyesuaian yang signifikan. Hal ini dapat memakan waktu dan biaya.

Untuk mengatasi tantangan penyesuaian, penting untuk berinvestasi dalam kurasi data dan penyesuaian model yang ekstensif. Berkolaborasi dengan pakar AI dan berfokus pada data pelatihan khusus domain dapat membantu meningkatkan kemampuan adaptasi model AI generatif terhadap konteks bisnis tertentu.

Pertimbangan untuk Adopsi Gen AI di Perusahaan

Penerapan AI generatif adalah perjalanan transformatif yang memerlukan pertimbangan cermat terhadap tantangan dan keterbatasan yang melekat pada AI generatif. Saat dunia usaha mengeksplorasi potensi integrasi teknologi dan mempertimbangkan pro dan kontra dari AI generatif, ada tiga aspek utama yang mengemuka: menilai kesesuaian bisnis, menyusun strategi implementasi yang unggul, dan menavigasi persyaratan kepatuhan dan tata kelola.

Menilai Kesesuaian Bisnis

Menentukan relevansi AI generatif dalam konteks perusahaan memerlukan evaluasi yang berbeda-beda. Kerangka kerja praktis melibatkan pertimbangan faktor-faktor seperti berikut.

• Kebutuhan operasional: Identifikasi area dalam bisnis di mana AI generatif dapat menyederhanakan proses, meningkatkan produktivitas, atau membuka pendapatan.
• Kesiapan data: Mengevaluasi kualitas dan kuantitas data yang tersedia. AI generatif sangat bergantung pada data, dan memastikan Anda memiliki kumpulan data yang kuat sangat penting untuk mendapatkan performa yang optimal.
• Skalabilitas: Menilai skalabilitas solusi AI generatif agar selaras dengan kebutuhan perusahaan yang terus berkembang.
• Penyelarasan keahlian: Evaluasi keahlian yang ada dalam organisasi untuk menentukan apakah peningkatan keterampilan atau bakat tambahan diperlukan agar integrasi berhasil.

Strategi Implementasi

Integrasi AI generatif yang sukses ke dalam operasi bisnis memerlukan rencana yang matang. Langkah-langkah penting yang harus diambil untuk mengungkap keunggulan AI generatif adalah sebagai berikut.

• Program percontohan: Memulai program percontohan skala kecil untuk menguji kelayakan dan efektivitas solusi AI generatif dalam fungsi bisnis tertentu.
• Pembelajaran kolaboratif: Mendorong kolaborasi lintas fungsi, menumbuhkan pemahaman kolektif tentang AI generatif di antara berbagai departemen.
• Pengembangan berulang: Gunakan pendekatan pengembangan berulang, yang memungkinkan penyempurnaan berkelanjutan berdasarkan umpan balik pengguna dan kebutuhan bisnis yang terus berkembang.
• Infrastruktur yang dapat diskalakan: Berinvestasi pada infrastruktur yang dapat diskalakan untuk mengakomodasi meningkatnya permintaan AI generatif seiring dengan perluasan integrasinya di seluruh perusahaan.

Menavigasi Penggunaan yang Etis

Saat perusahaan memulai perjalanan adopsi AI, pertimbangan etika, kepatuhan hukum, dan tata kelola menjadi hal yang terpenting. Strategi untuk memastikan penggunaan AI yang etis mencakup hal-hal berikut.

• Dewan etika: Membentuk dewan atau komite etika untuk memberikan pengawasan dan panduan mengenai implikasi etika penerapan AI.
• Praktik transparansi: Memprioritaskan transparansi dalam proses pengambilan keputusan AI, memastikan pemangku kepentingan memahami bagaimana AI generatif digunakan dalam perusahaan.
• Kepatuhan terhadap peraturan: Tetap terinformasi dan mematuhi kerangka hukum dan peraturan yang berkembang terkait AI, memastikan bahwa adopsi AI generatif sejalan dengan standar dan pedoman industri.
• Pemantauan terus-menerus: Menerapkan sistem untuk pemantauan terus-menerus terhadap aplikasi AI generatif, memungkinkan identifikasi dan mitigasi cepat atas segala masalah terkait etika atau kepatuhan.

Garis bawah

AI Generatif mengubah cara kita bekerja, berkomunikasi, dan berkreasi, menghadirkan kemungkinan dan pertimbangan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Menjelajahi pro dan kontra AI generatif sangatlah penting saat kita menavigasi potensi dampaknya. Oleh karena itu, ketika kita memanfaatkan kemungkinan-kemungkinan yang ada, kita harus memprioritaskan penggunaannya secara bertanggung jawab. Dunia usaha, sebagai pengadopsi teknologi transformatif ini, harus memainkan peran penting dalam memastikan Gen AI selaras dengan prinsip-prinsip etika. Penting bagi bisnis dan konsumen untuk menggunakan alat AI generatif sebagai nasihat, dan menyerahkan pengambilan keputusan akhir kepada manusia.

Jika Anda ingin memanfaatkan potensi AI generatif secara etis, kami mengundang Anda untuk terhubung dengan ITRex.

Artikel ini awalnya diterbitkan di situs ITRex.