AI Generatif vs AI: Memilih Teknologi yang Tepat untuk Memajukan Bisnis Anda

Kecerdasan buatan (AI) adalah istilah luas yang mencakup pembelajaran mesin, pemrosesan bahasa alami, visi komputer, sistem robotik, dan yang terbaru, AI generatif.

Seiring dengan berkembangnya AI generatif dengan cepat, dunia usaha berusaha memahami manfaat yang dapat mereka peroleh dari teknologi tersebut, apa perbedaan antara AI dan AI generatif, dan teknologi mana yang lebih cocok untuk mengatasi permasalahan mereka. Sebagai perusahaan pengembangan AI generatif yang andal, kami menulis artikel ini untuk menjawab pertanyaan Anda.

Teruslah membaca dan jangan ragu untuk menghubungi kami jika Anda memiliki pertanyaan tambahan.

Apa Perbedaan Antara AI dan AI Generatif?

Baik AI maupun AI generatif adalah teknologi canggih yang dapat membantu Anda mengubah bentuk bisnis, memangkas biaya, dan mengoptimalkan operasional, jika diterapkan pada masalah yang tepat.

Mari kita lihat permasalahan apa saja yang dapat diatasi oleh masing-masing teknologi dan tantangan apa saja yang ditimbulkannya.

Memahami AI

AI berspesialisasi dalam menganalisis data dalam jumlah besar dengan sangat cepat dan melakukan tugas-tugas kompleks yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia. Algoritme AI mempelajari data, menganalisisnya, dan mengambil keputusan berdasarkan aturan dan pola yang ditemukan. Teknologi ini juga membantu pengoptimalan data, deteksi anomali, dan pengelompokan data.

Seperti disebutkan di pendahuluan, AI memiliki beberapa subtipe.

• Pembelajaran mesin: Algoritme ini dilatih pada data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur untuk menemukan pola dan membuat keputusan serta prediksi berdasarkan data tersebut.
• Pemrosesan bahasa alami (NLP): NLP dapat mengekstraksi data dari bahasa manusia yang tidak terstruktur. Ini memungkinkan mesin untuk memahami bahasa manusia secara tertulis atau lisan.
• Visi komputer: Model ini dapat menafsirkan informasi visual. Mereka dapat menganalisis dan mengekstrak wawasan dari gambar dan video serta bereaksi terhadapnya dengan tindakan atau rekomendasi.
• Sistem robot: Ini adalah mesin (semi-)otonom yang dilatih untuk melakukan berbagai tugas dan berinteraksi dengan lingkungan.

AI bersifat serbaguna dan dapat mengambil alih tugas yang berbeda, bergantung pada apa yang Anda latih untuk dilakukan oleh algoritme.

Misalnya, satu model AI dapat membantu tim manajemen Anda mengambil keputusan bisnis yang tepat, model AI yang lain dapat mendeteksi kerusakan pada mesin pabrik, model ketiga mengoperasikan kendaraan yang dapat mengemudi sendiri, dan model keempat melindungi Anda dari serangan siber dengan mendeteksi anomali dalam data bisnis Anda. mengakses.

Dimana Menggunakan AI?

Anda dapat menerapkan AI dalam konteks apa pun di mana algoritme dapat mempelajari pola dan mengambil keputusan berdasarkan pola tersebut. Berikut beberapa contoh aplikasinya.

• Mendukung keputusan bisnis karena AI menganalisis data historis dalam jumlah besar dan menemukan pola yang luput dari pandangan manusia.
• Mengotomatiskan tugas manual yang berulang untuk meningkatkan efisiensi.
• Mengoperasikan kendaraan otonom dengan kemampuan navigasi dan pengambilan keputusan yang canggih.
• Mendeteksi anomali dalam keamanan siber dengan memantau akses data dan penetrasi jaringan, serta menemukan kelainan pada peralatan manufaktur untuk pemeliharaan prediktif.
• Meningkatkan langkah-langkah keamanan melalui pengenalan wajah dan teknologi otentikasi biometrik.
• Mentranskripsikan bahasa lisan secara akurat dengan teknologi pengenalan suara.
• Mendukung mesin rekomendasi untuk mempersonalisasi saran produk di situs web e-niaga.

Lihat panduan lengkap kami tentang cara menerapkan AI dalam bisnis (dengan eBook gratis).

Keterbatasan

• Beberapa algoritme AI dirancang dan dilatih untuk melakukan tugas tertentu dan tidak dapat beradaptasi dengan situasi baru. Saat dihadapkan pada variasi, seperti kategori data masukan baru, algoritme ini memerlukan pelatihan ulang untuk mengakomodasi perubahan.
• AI dapat melakukan overfitting pada data pelatihan, yang berarti algoritme unggul dalam memecahkan masalah tertentu dan gagal ketika dihadapkan pada data yang tidak dikenal.
• Beberapa algoritma AI, seperti model pembelajaran mesin klasik, tidak dapat menangani data tidak terstruktur tanpa pra-pemrosesan.
• Sebagian besar model AI menangani masalah tertentu secara terpisah, tanpa memahami konteks di sekitarnya. Dan meskipun Anda dapat mengajarkan suatu algoritme untuk mempertimbangkan konteksnya, hal tersebut cukup mahal dan memerlukan daya komputasi yang besar.
• Meskipun AI meniru kecerdasan manusia, AI tidak memiliki kemampuan penalaran setingkat manusia.
• Model AI sangat bergantung pada data pelatihan dan akan mengadopsi bias apa pun yang ada.
• Model pembelajaran mendalam tidak dapat menjelaskan bagaimana model tersebut menghasilkan keluaran tertentu, yang mungkin tidak dapat diterima dalam beberapa aplikasi, seperti perangkat lunak medis atau manufaktur yang dilengkapi AI. Namun ada kemungkinan untuk beralih ke AI yang dapat dijelaskan, bila diperlukan. Algoritma ini kurang kuat, namun Anda akan tahu dari mana hasilnya berasal.

Memahami AI Generatif

Tujuan utama AI Generatif adalah membuat konten baru, seperti teks, musik, dan gambar yang seolah-olah dibuat oleh manusia. Teknologi ini dilatih pada kumpulan data yang besar untuk menemukan pola dan menghasilkan sesuatu yang baru namun tetap mematuhi aturan yang telah dipelajari teknologi dari kumpulan data pelatihan.

Meskipun banyak yang menganggap konten ini orisinal, model AI generatif memanfaatkan kreativitas manusia dalam jumlah besar untuk menghasilkan karya “mereka sendiri”. Seperti yang akan Anda lihat di bawah, hal ini dapat menyebabkan sengketa hak cipta.

Apa Keunikan Algoritma AI Generatif?

AI generatif tidak hanya mempelajari pola. Sebaliknya, teknologi ini menggali data pelatihan untuk mempelajari fitur-fitur yang dapat digabungkan dan diganti dengan sendirinya.

Dalam hal analisis sekuens, model AI generatif sebagian besar didasarkan pada arsitektur transformator, yang memperkenalkan gagasan “perhatian”. Artinya, algoritme dapat menerima kumpulan data yang sangat besar sebagai masukan – kita berbicara tentang miliaran halaman teks – dan tetap mempertahankan koneksi tidak hanya antar kalimat, namun juga antar bab dan bahkan buku untuk mendeteksi pola yang kompleks. Kemampuan ini tidak hanya berlaku pada teks tetapi dapat ditransfer ke analisis rangkaian DNA, musik, dan konten lainnya.

Dimana Menggunakan AI Generatif?

Anda dapat menerapkan AI generatif pada kasus penggunaan bisnis yang memerlukan imajinasi dan kreativitas. Berikut beberapa contohnya:

• Menghasilkan karya seni, seperti lagu, musik, gambar, dan desain item fashion
• Memproduksi kumpulan data sintetis untuk tujuan penelitian dan pelatihan model AI
• Merancang produk baru
• Menulis artikel penelitian dan skrip kode
• Membuat video demonstrasi produk dan materi lainnya
• Menyesuaikan kampanye pemasaran untuk pengguna individu
• Menyarankan senyawa obat pemula
• Meringkas teks yang kompleks dengan cara yang lebih mudah dipahami
• Mempelajari alat bukti untuk menghasilkan argumentasi pengadilan di bidang hukum

Keterbatasan

• AI generatif dapat menyebabkan sengketa hak cipta yang serius. Sebelum membuat konten secara mandiri, algoritme menganalisis konten buatan manusia dalam jumlah besar. Akibatnya, konten Gen AI terkadang terlalu mirip dengan data pelatihan. Anda mungkin pernah mendengar tentang algoritma penghasil musik yang dilatih pada lagu-lagu Drake dan The Weekend. Ini menghasilkan musik yang diterima dengan baik oleh penggemar tetapi harus dimusnahkan karena masalah hak cipta. Kasus serupa juga terjadi pada artis lain.
• Algoritma berpotensi mengungkap informasi sensitif. Hal ini termasuk, misalnya, pengungkapan data pasien di fasilitas layanan kesehatan.
• Model AI generatif dapat berhalusinasi, artinya model tersebut dapat dengan percaya diri memberikan jawaban masuk akal yang sebenarnya salah. Misalnya, Stack Overflow meninjau beberapa tanggapan AI terhadap pertanyaan teknis dan menemukan bahwa jawabannya sering kali salah.
• AI generatif, tanpa kesadaran diri, dapat memberikan komentar yang aneh dan bahkan menyinggung. Salah satu contohnya adalah chatbot AI generatif Microsoft, yang, selama percakapan dengan reporter teknologi Matt O'Brien, berulang kali menyebutnya gemuk dan jelek dan bahkan membandingkannya dengan Hitler. Insiden ini menyoroti potensi sensitivitas algoritma dan kebutuhan penting akan perlindungan dalam komunikasi AI.
• Sulit untuk memverifikasi informasi yang dihasilkan oleh model AI generatif karena model tersebut tidak mengutip sumbernya. Selain itu, model-model ini saat ini kekurangan fitur yang setara dengan AI yang dapat dijelaskan.

Ringkasan AI Generatif vs AI

Singkatnya, AI lebih seperti ahli strategi yang berpengetahuan luas dan unggul dalam menganalisis data dan mengambil keputusan. AI Generatif adalah seniman yang menghasilkan konten baru dan kreatif.

AI vs AI Generatif di Berbagai Industri

Lihatlah perbedaan aplikasi AI generatif dan AI di ketiga sektor contoh ini.

Kesehatan

AI memiliki banyak aplikasi yang beragam di sektor medis. Inilah yang paling menonjol.

• Mengaktifkan operasi dengan bantuan robot dan perawat robot
• Mengotomatiskan tugas administratif, seperti menyalin konsultasi dan memasukkan rincian pasien ke dalam EHR
• Membantu ahli radiologi dengan deteksi dan diagnosis tumor
• Membantu dalam uji klinis dengan merekrut peserta dan memantau kepatuhan mereka
• Mendukung pemantauan pasien jarak jauh bersama dengan IoT medis
• Mendeteksi kesalahan resep

Selain itu, AI adalah salah satu teknologi utama yang memungkinkan rumah sakit pintar.

AI Generatif, seperti yang telah kami bangun, berfokus pada produksi konten baru, dan penerapannya lebih pada sisi kreatif. Terapkan AI generatif jika Anda ingin mencapai hal ini:

• Hasilkan skenario pelatihan yang berbeda untuk siswa dan pekerja magang
• Munculkan data medis sintetik
• Rancang molekul baru dan senyawa obat baru
• Memungkinkan dokter untuk menanyakan catatan medis pasien
• Buat survei umpan balik pasien

Untuk inspirasi lebih lanjut, lihat artikel terbaru kami tentang kasus penggunaan AI generatif dalam layanan kesehatan.

Contoh Kehidupan Nyata AI dalam Layanan Kesehatan

• Mass General Cancer Center bersama MIT mengembangkan Sybil, sistem AI yang dapat mendeteksi kanker payudara. Model ini bekerja dengan pemindaian tomografi komputer dada dosis rendah, dan dapat memprediksi apakah seorang pasien akan terkena kanker payudara dalam enam tahun ke depan.
• AiCure menawarkan asisten medis interaktif bertenaga AI yang dapat mengenali peserta uji klinis yang mungkin melanggar aturan uji coba. Solusi ini juga memungkinkan peserta untuk merekam video dirinya sedang mengonsumsi obat sebagai bukti kepatuhan.

Contoh Kehidupan Nyata AI Generatif dalam Layanan Kesehatan

• Para peneliti di Universitas Toronto membangun model yang dapat menghasilkan protein baru yang realistis. Mereka mengevaluasi potensi protein yang dihasilkan dengan alat AI lainnya, OmegaFold, dan terkejut melihat bahwa sebagian besar rangkaian terlipat menjadi struktur protein nyata.
• Tim peneliti lain mengembangkan model AI generatif yang dapat membuat data pasien sintetik realistis dengan properti yang diinginkan untuk uji klinis.

Ritel dan E-Commerce

Jika kita melihat AI generatif vs AI di ritel, AI klasik dapat memberi pemilik toko virtual dan fisik analisis yang kuat, robot pekerja keras, dan pemantauan toko yang tak kenal lelah. Berikut adalah aplikasi AI yang lebih detail di bidang ritel.

• Membantu pelanggan dengan navigasi di dalam toko
• Robot bertenaga AI untuk pengepakan dan penyetokan ulang pengiriman
• Kendaraan pengiriman yang dapat mengemudi sendiri
• Melihat peristiwa pengutilan dan kejadian manis melalui visi komputer
• Mengaktifkan pembayaran mandiri
• Segmentasi pelanggan yang lebih terinformasi, rekomendasi produk, dan optimalisasi harga

AI generatif, di sisi lain, dapat menarik pelanggan dan mengoptimalkan operasi internal melalui tugas-tugas yang lebih kreatif, seperti berikut ini.

• Membuat kampanye pemasaran yang disesuaikan
• Membuat konten berorientasi SEO untuk menarik lalu lintas ke toko e-commerce Anda
• Menawarkan ruang pas virtual untuk pakaian, sepatu, dan aksesori, dipadukan dengan teknologi imersif
• Perkiraan permintaan

Anda dapat menemukan informasi lebih lanjut tentang aplikasi Gen AI secara ritel di blog kami.

Contoh Kehidupan Nyata AI di Ritel

Kami memiliki dua contoh menarik dalam portofolio kami.

• ITRex membantu pengecer besar membangun platform intelijen bisnis berbasis AI yang memungkinkan karyawan klien menangkap dan menganalisis data dari seluruh organisasi, membuat laporan kompleks, dan memvisualisasikan data tanpa mempelajari keterampilan teknis.
• Tim kami menerapkan solusi berbasis ML untuk belanja tanpa pembayaran. Ia menggunakan visi komputer dan kamera yang dipasang di langit-langit untuk memantau pergerakan konsumen dan mengidentifikasi barang-barang yang mereka ambil dari rak-rak toko. Sistem ini dapat mengubah toko mana pun menjadi format bebas pembayaran tanpa perlu mendesain ulang ruangnya.

Contoh AI Generatif di Ritel

• Carrefour menerapkan chatbot berbasis ChatGPT untuk menyarankan tips belanja yang dipersonalisasi kepada konsumen berdasarkan anggaran dan riwayat pembelian mereka
• Walmart menggunakan sistem generatif yang didukung AI untuk memperkirakan permintaan dan memprediksi produk mana yang dibutuhkan pelanggan di setiap toko Walmart

Media dan Hiburan

Media dan hiburan adalah sektor kreatif, sehingga di sinilah AI generatif bisa bersinar. Namun di sinilah masalah hak cipta yang dibahas sebelumnya bisa menjadi lebih memprihatinkan. Inilah yang dapat dilakukan oleh teknologi.

• Menghasilkan seni, skenario, musik, dan artikel
• Mengedit video berdasarkan preferensi pengguna
• Meringkas bacaan panjang, podcast, acara olahraga, dan konten panjang lainnya
• Menghasilkan metadata video, seperti teks dan deskripsi
• Merancang game baru yang imersif, serta pengaturan dan karakter baru untuk game yang sudah ada
• Melibatkan audiens melalui chatbots dan interaksi suara
• Menghasilkan latar belakang dan efek visual yang realistis untuk film
• Menghasilkan pengaturan realitas virtual

AI klasik juga memiliki penerapan menarik dalam bidang ini, karena terdapat banyak data yang perlu dianalisis guna meningkatkan keterlibatan dan kepuasan pemirsa. Berikut beberapa kasus penggunaan.

• Menganalisis perilaku dan preferensi pengguna untuk merekomendasikan konten yang dipersonalisasi
• Mendeteksi pelanggaran hak cipta
• Mengukur sentimen pelanggan di media sosial
• Meningkatkan kualitas video dengan mengurangi noise dan meningkatkan resolusi
• Memprediksi tren konten
• Pemfilteran konten karena algoritme AI dapat mengenali dan memblokir teks dan video yang tidak pantas

Contoh AI di Sektor Media

Netflix menggunakan algoritme AI untuk menganalisis data pengguna dan memberikan rekomendasi konten berdasarkan informasi, seperti aktor, genre, dan kebiasaan menonton pengguna. Netflix mengklaim bahwa sekitar 80% dari semua konten yang ditonton disarankan oleh sistem rekomendasi AI-nya.

Dan ada proyek dari portofolio kami di mana pengembang aplikasi jejaring sosial terkemuka beralih ke ITRex untuk membangun solusi kebijakan konten otomatis yang didukung ML. Kami mengembangkan model visi komputer yang dapat menganalisis streaming langsung dan mengambil tindakan yang sesuai, dan kami menggunakan praktik terbaik MLOps untuk mempercepat penerapan algoritme.

Contoh AI Generatif di Sektor Media dan Hiburan

AI generatif dari Runway berkontribusi besar dalam produksi film “Everything Everywhere All at Once,” yang menciptakan elemen latar belakang dan efek visual yang realistis. Film ini memenangkan tujuh Academy Awards.

Pikiran Terakhir

Seperti yang dapat Anda lihat dari contoh di atas, AI dapat menjadi tambahan yang berharga bagi perusahaan Anda jika Anda mencari kekuatan analitis yang kuat, memerlukan bantuan dalam pengambilan keputusan, ingin menggunakan robot bertenaga AI, atau mengotomatiskan tugas-tugas manual yang membosankan dan monoton. Namun jika Anda menginginkan teknologi yang menawarkan kreativitas dan imajinasi, serta dapat menghasilkan sesuatu yang baru, AI generatif lebih cocok.

Dari sudut pandang teknis, AI generatif lebih kompleks karena bertujuan untuk meniru pemikiran manusia, sedangkan tujuan AI adalah untuk melakukan tugas-tugas konkret yang modelnya dilatih. Dalam AI generatif, tidak ada batasan yang jelas mengenai mana yang benar dan mana yang tidak. Kinerjanya lebih sulit untuk dievaluasi, karena bergantung pada interpretasi manusia.

AI generatif menghabiskan lebih banyak sumber daya komputasi, dan lebih mahal untuk membangun, melatih, dan menyempurnakannya. Anda dapat menemukan informasi lebih lanjut tentang berapa biaya penerapan AI di blog kami. Kami belum memiliki angka serupa untuk AI generatif, jadi pantau terus untuk mempelajari topik ini lebih lanjut. Namun kami dapat mengatakan bahwa membangun model AI generatif dari awal akan sangat melelahkan. Sebagai perbandingan, perkiraan menunjukkan bahwa OpenAI melatih ChatGPT-3 pada sekitar 45 terabyte data teks. Ini setara dengan ruang rak buku seluas satu juta kaki. Itu akan menelan biaya beberapa juta. Oleh karena itu, Anda mungkin harus menyempurnakan model yang sudah ada daripada membuatnya dari awal.

Namun AI generatif relatif baru. Haruskah Anda memercayainya?

Kami terus mendengar tentang kesalahan AI generatif, seperti saat seseorang memintanya menjelaskan mengapa mentega baik untuk membangun gedung pencakar langit, dan algoritme dengan senang hati menghasilkan argumen yang mendukung klaim ini. Ya, hal-hal ini terjadi. Namun perlu diingat bahwa teknologi ini mengambil keputusan berdasarkan model matematika, bukan berdasarkan pemahaman kontekstual, empati, dan norma sosial. AI generatif bisa sangat baik dalam tugas-tugas yang harus dilakukannya.

Terakhir, tidak selalu harus berupa AI generatif vs. AI. AI Generatif dapat bekerja sama dengan subtipe AI lainnya untuk menghasilkan solusi yang lebih canggih terhadap masalah bisnis Anda. Konsultasikan dengan perusahaan pengembangan AI untuk memahami solusi mana yang paling cocok untuk Anda atau cara menggabungkan kedua teknologi untuk hasil yang optimal.

Ingin menerapkan AI tetapi tidak yakin subtipe mana yang paling sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda? Hubungi kami! Tim kami akan membantu Anda menerapkan/menyempurnakan algoritme yang tepat dan mengintegrasikannya ke dalam alur kerja Anda.

Artikel ini awalnya diterbitkan di situs itrex.