Red Hat Bagikan Lima Cara Memanfaatkan AI Generatif untuk Bisnis

Liana Threestayanti - Jumat, 15 September 2023 | 10:41 WIB

Sejak ChatGPT dirilis, AI generatif kian dilirik pelaku bisnis. Bagaimana AI generatif dapat dimanfaatkan sehinga bisnis makin laris manis?

Penulis: Adam Wealand, Principal Product Marketing Manager, Red Hat

[Redaksi] Sejak ChatGPT dirilis, generatif artificial intelligence (AI) atau AI generatif kian dilirik pelaku bisnis. Bagaimana AI generatif dapat dimanfaatkan sehingga bisnis makin laris manis?

Kemajuan pesat artificial intelligence (AI) menciptakan sebuah batasan baru dalam inovasi bisnis. Kemajuan signifikan pada daya komputasi, penyimpanan data, dan algoritma memungkinkan pengembangan sistem AI yang lebih mutakhir.

Proses deployment software yang lebih baik, seperti containerization dan orkestrasi, akan memajukan penerapan AI dan machine learning (ML), baik dalam hal jangkauan maupun ruang lingkup. Sebagai contoh, kini pengembang dapat membangun, menyebarkan, dan mengelola beban kerja AI/ML secara scalable dan efisien dengan solusi-solusi yang tersedia secara umum, seperti Red Hat OpenShift Data Science dan NVIDIA AI-ready Enterprise Platform.

Semua peningkatan teknologi ini menjadikan AI lebih mudah diakses dan lebih praktis di berbagai bidang. Di antara beberapa jenis AI, AI generatif atau generative AI 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 Itu AI Generatif?

AI generatif adalah cabang AI yang memungkinkan mesin untuk menciptakan konten orisinal, berupa 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 dapat dilakukan generatif AI dalam aplikasinya di 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 kesuksesan bisnis. Di sini, AI generatif dapat berperan penting dengan menganalisis data pelanggan dalam jumlah besar untuk membantu pemimpin bisnis memahami preferensi, perilaku, dan tren pelanggan.

Berbekal pengetahuan (dari hasil analisis) tersebuti, perusahaan secara dinamis dapat menghasilkan rekomendasi yang terpersonalisasi, target iklan, dan pengalaman yang disesuaikan, yang pada gilirannya dapat 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/repetitif. Bisnis bisa memanfaatkan AI generatif untuk menyederhanakan operasional, mengurangi biaya dan meningkatkan efisiensi secara keseluruhan, dengan memanfaatkannya untuk berbagai hal, mulai dari membuat laporan otomatis dan mengoptimalkan manajemen rantai pasokan, hingga perawatan prediktif dan deteksi anomali.

Sebagai contoh, Ansible Lightspeed (pratinjau teknis) akan membantu para developer menciptakan otomatisasi Ansible Playbook dengan lebih efisien, menggunakan AI generatif dengan IBM Watson Code Assistant. Dengan mengotomatisasi tugas-tugas yang membosankan, karyawan bisa berfokus pada aktivitas yang lebih bernilai 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 menganalisis data dalam jumlah besar, mengidentifikasi pola, dan membuat perkiraan atau simulasi untuk membantu proses pengambilan keputusan. Hal ini bisa memberikan insight yang berharga, mengoptimalkan operasional, dan mendukung perencanaan strategis.

Sebagai contoh, Atomiton memprediksi permintaan energi untuk para pelaku sektor manufaktur 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 bisnis, terutama bisnis yang berada di bidang layanan kesehatan dan keuangan. AI generatif menawarkan pendekatan untuk menjaga privasi dengan menghasilkan data sintetis yang menjaga properti statistik dari dataset asli sekaligus memastikan privasi individu tetap terjaga. Pendekatan ini memungkinkan data sharing dan kolaborasi dan di saat yang sama mengamankan informasi yang sensitif.

Deteksi fraud dan cyber security

AI generatif dapat membantu mengenali dan mencegah aktivitas fraud dengan menganalisis pola data, anomali, dan potensi ancaman. Kemampuan ini bisa meningkatkan sistem keamanan, mendeteksi kerentanan, dan memitigasi risiko. Operator tersertifikasi dari mitra-mitra Red Hat, seperti Dynatrace, CrowdStrike dan lainnya, memanfaatkan AI dengan cara yang berbeda-beda, untuk mendeteksi fraud dan memastikan operasional cloud tetap aman.

AI generatif adalah sebuah pergeseran transformasional dalam aplikasi bisnis. Dengan mengadopsi AI generatif, bisnis dapat memanfaatkan kreativitas yang belum pernah ada sebelumnya, menghadirkan pengalaman terpersonalisasi, memudahkan dan mengamankan operasional, meningkatkan pengambilan keputusan, dan mendorong inovasi.