November 1, 2024

Laporan Google Cloud: Pentingnya Menggabungkan AI Generatif dan Grounding untuk Transformasi Bisnis. Ini Penjelasannya!

Penulis: Iwan RS
Laporan Google Cloud: Pentingnya Menggabungkan AI Generatif dan Grounding untuk Transformasi Bisnis. Ini Penjelasannya! 

Mobitekno – Menurut sebuah studi global terbaru, lebih dari 60% organisasi/perusahaan di seluruh dunia kini telah menggunakan teknologi AI generatif (Gen AI) dalam produksi. Ini berarti terjadi peningkatan empat kali lipat hanya dalam kurun waktu setahun. Studi ini menunjukkan bahwa Gen AI bukan sekadar teknologi baru, tapi sebagai kunci utama dalam transformasi bisnis.

Dengan pertimbangan yang matang dalam menggabungkan Gen AI ke dalam operasinya, perusahaan akan meraih keuntungan finansial, peningkatan efisiensi, dan pertumbuhan berkelanjutan yang signifikan. Bagi para CEO perusahaan, Gen AI adalah perangkat esensial untuk tetap kompetitif di pasar yang sangat dinamis saaat ini.

Meski demikian, perusahaan perlu mengembangkan strategi AI yang efektif karena teknologi Gen AI membawa transformasi digital yang mengubah cara kerja dan proses bisnis secara fundamental. Implementasi AI membutuhkan investasi sumber daya yang signifikan, sehingga diperlukan perencanaan sistematis untuk memastikan ROI yang optimal dan menghindari pemborosan anggaran. Selain itu, aspek manajemen risiko seperti keamanan data, privasi, kepatuhan regulasi, dan etika penggunaan AI harus dipertimbangkan dengan matang.

Gen AI use case in real world

Strategi AI yang efektif juga penting untuk pengembangan SDM melalui pelatihan karyawan dan adaptasi budaya kerja yang tepat. Perusahaan perlu mengidentifikasi use case yang prioritas untuk menciptakan keunggulan kompetitif, sambil memastikan solusi AI yang diimplementasikan bisa berkembang dan terintegrasi dengan baik dalam sistem yang ada. Tanpa strategi yang efektif, implementasi AI berisiko gagal, tidak efisien, atau bahkan bisa merugikan perusahaan dalam jangka panjang.

Menurut Google Cloud, ratusan pelanggannya kini telah menerapkan solusi agen AI dan Gen AI ke dalam produksi di seluruh bi snis mereka dan banyak yang telah yang merasakan keuntungan atas investasi (return on investment atau ROI) yang nyata. Mereka mengandalkan teknologi Google Cloud yang mencakup infrastruktur Google AI, AI model Gemini, platform AI Vertex, Google Workspace, dan Google Distributed Cloud.

Dira AI in GoTo

Misalnya, superapp Gojek telah meluncurkan “Dira by GoTo AI,” asisten suara bertenaga AI Bahasa Indonesia yang terintegrasi ke dalam layanan GoPay mereka telah memungkinkan pelanggan menggunakan perintah suara untuk menghilangkan pengetikan dan pengguliran, dan menyelesaikan tugas-tugas seperti pembayaran tagihan dan transfer uang dengan langkah yang lebih sedikit.

Ada pula Tokopedia, e-commerce lokal yang menggunakan Vertex AI untuk meningkatkan kualitas data, meningkatkan penjualan produk unik sebesar 5%.

Kesuksesan strategi AI bergantung pada tiga prinsip utama

Kesuksesan strategi AI dari suatu perusahaan bergantung pada tiga prinsip utama, yaitu Penentuan visi yang jelas dan menarik, Prioritas penggunaan di kasus yang tepat, dan Pengkuran kemajuan AI generatif itu sendiri.

Visi yang jelas dan menarik menjadi kompas bagi perusahaan dalam mengembangkan dan menerapkan AI. Untuk membuat visi yang jelas dan menarik, Google Cloud memungkinkan organisasi untuk mengambil pendekatan top-down dan bottom-up. Ini membantu jajaran eksekutif atas (C-suite) menyelaraskan inisiatif AI dengan prioritas bisnis strategis sambil mengatasi tantangan nyata yang diidentifikasi oleh tim mereka.

Kedua, prioritaskan penggunaan di kasus yang tepat. Tidak semua masalah bisnis dapat diselesaikan dengan AI. Memilih kasus penggunaan yang tepat akan memastikan bahwa investasi dalam AI memberikan hasil yang maksimal. Gunakan matriks sederhana (lihat gambar) untuk menilai dan memprioritaskan aplikasi AI generatif berdasarkan nilai yang diharapkan dibandingkan dengan tindakan dan kelayakan yang diambil.

Matriks sederhana u menilai memprioritaskan aplikasi Gen AI

Prinsip ketiga, lakukan pengukuran kemajuan AI generatif dengan mengevaluasi kinerja AI generatif dari tahap percontohan hingga peluncuran dan seterusnya. Caranya dengan menggunakan indikator kinerja utama di lima jenis matriks: kualitas model, kualitas sistem, adopsi, operasional, dan dampak bisnis.

Google Cloud: Perlu pemahaman model Gen AI karena sifatnya bukan One-Size-Fits-All

Fanly Tanto, Country Director, Google Cloud Indonesia menyatakan pentingnya strategi yang solid dan pemahamanan terhadap berbagai model AI generatif. Model-model ini tidak bersifat one-size-fits-all, perlu kejelasan tentang perbedaan dan trade-off.

“Munculnya agen AI bersama dengan AI generatif menghilangkan hambatan yang membatasi inovasi AI hanya untuk para ahli dan insinyur, memungkinkan pemimpin bisnis dan pengguna melihat kemungkinan yang sebelumnya tidak mereka sadari,” kata Fanly Tanto, Country Director, Google Cloud Indonesia.

Konteks dunia nyata diperlukan agar AI generatif dapat diterapkan secara efektif. Bisnis harus mengaitkan respons model dasar dengan kebenaran perusahaan, data terkini dan sistem perusahaan.

Model dasar umumnya kekurangan informasi dan keahlian domain yang diperlukan untuk tugas dan penggunaan bisnis tertentu. Mereka memiliki batas pengetahuan, artinya tidak menyadari perkembangan baru yang terjadi setelah pelatihan. Celah pengetahuan ini dapat menyebabkan model menghasilkan respons yang tidak relevan atau tidak faktual.

What AI Model

Oleh karena itu, grounding menjadi semakin penting seiring perusahaan beralih dari eksperimen ke penerapan AI generatif dalam produksi. Banyak eksekutif menyadari bahwa model AI generatif hanyalah titik awal. Mereka kini secara aktif menjelajahi teknik grounding seperti retrieval augmented generation (RAG) untuk menambahkan konteks dari sumber informasi yang andal, data internal, dan informasi terbaru dari web.

Dalam konteks AI, grounding mengacu pada kemampuan sistem AI untuk menghubungkan representasi internalnya dengan dunia nyata. Dengan kata lain, AI yang “grounded” dapat memahami konteks, fakta, dan informasi dunia nyata yang relevan dengan tugas yang diberikan.

“Selama setahun terakhir di Indonesia, perusahaan menyadari bahwa akurasi, ketepatan waktu, dan kontekstualisasi adalah persyaratan yang tidak bisa ditawar untuk AI generatif yang siap digunakan. Grounding diperlukan bagi bisnis untuk membangun kepercayaan karyawan dan pelanggan terhadap output AI generatif, memungkinkan mereka untuk sepenuhnya memanfaatkan teknologi ini untuk mendorong nilai bisnis dan inovasi,” tutup Fanly.

Tags: , , , , , ,


COMMENTS