Kecerdasan buatan (AI) adalah mesin apa pun yang memiliki 'kecerdasan buatan' yang meniru kecerdasan dan kemampuan manusia, termasuk pemikiran kreatif dan pemecahan masalah.
Istilah AI dikatakan pertama kali diperkenalkan oleh John McCarthy dan Marvin Minsky, yang dalam sebuah lokakarya di Dartmouth College pada tahun 1956, mendefinisikannya sebagai:
Pembuatan program komputer yang melakukan tugas-tugas yang saat ini lebih baik dilakukan oleh manusia karena memerlukan proses mental tingkat tinggi seperti pembelajaran persepsi, organisasi memori, dan penalaran kritis
Pembuatan program komputer yang melakukan tugas-tugas yang saat ini lebih baik dilakukan oleh manusia karena memerlukan proses mental tingkat tinggi seperti pembelajaran persepsi, organisasi memori, dan penalaran kritis
Saat ini, teknologi kecerdasan buatan sangat populer, dengan perangkat lunak dan perangkat keras yang didukung AI digunakan untuk berbagai keperluan pribadi dan profesional. Ini termasuk penggunaan asisten AI (seperti Character AI) untuk mengembangkan keterampilan lunak individu, programmer AI berpasangan (seperti Github Copilot) untuk mengkodekan lebih cepat, dan sistem AI untuk menangani masalah global seperti perubahan iklim.
Dalam posting blog ini, kita akan menjelajahi beberapa teknik AI teratas—apa itu dan mengapa penting.
10 Jenis Teknik Kecerdasan Buatan
Teknik kecerdasan buatan adalah alat dan metode yang digunakan untuk membangun sistem cerdas—rumus inti yang memberikan kecerdasan serupa manusia pada AI.
Berikut adalah beberapa teknik AI yang populer:
Pembelajaran mesin (ML)
Anda pasti sering melihat banyak deskripsi pekerjaan dengan tag 'AI/ML'. Hal ini karena machine learning (ML) merupakan bagian inti dari tim riset AI di sebagian besar organisasi.
Dengan pembelajaran mesin (ML), mesin AI diberi sejumlah besar data dan instruksi spesifik untuk menganalisis data dan mengidentifikasi pola. Hal ini membantu menciptakan algoritma yang dapat memprediksi pola perilaku manusia.
Contoh penggunaan umum AI dalam algoritma pembelajaran mesin adalah rekomendasi produk yang Anda lihat di platform belanja online dan algoritma media sosial yang menentukan postingan mana yang mendapatkan paling banyak tampilan dan postingan mana yang paling menarik bagi Anda (berdasarkan kebiasaan browsing Anda).
Ambil contoh konten yang disusun secara kuratorial yang ditampilkan di halaman Instagram Explore Anda—konten tersebut berbeda untuk setiap akun Instagram.
Pembelajaran terawasi dan tidak terawasi
Pembelajaran terawasi dan pembelajaran tidak terawasi merupakan bagian fundamental dari pembelajaran mesin (ML). Pembelajaran terawasi melatih algoritma AI menggunakan data yang diberi label. Misalnya, penyedia layanan email mungkin melatih fitur penyaringan spam mereka dengan data yang diberi label spam dan bukan spam.
Di sisi lain, pembelajaran tanpa pengawasan (unsupervised learning) menangani data yang tidak dilabeli dan tidak terorganisir, dan AI melakukan pekerjaan berat dalam mengklasifikasikan data dan menemukan pola.
Toko e-commerce menggunakan ini untuk merekomendasikan produk kepada konsumen berdasarkan berbagai sinyal dari perilaku pembelian mereka, termasuk produk yang dilihat, waktu yang dihabiskan di halaman produk, data klik, pembelian sebelumnya, frekuensi pembelian, kueri pencarian, data demografis, dan lainnya.
Pembelajaran mendalam
Sebagai subbidang dari pembelajaran mesin, teknik AI ini bertujuan untuk meniru jaringan saraf otak manusia menggunakan konsep Jaringan Saraf Tiruan (JST).
Deep learning bekerja dalam lapisan:
- Lapisan pertama diberi masukan informasi
- Lapisan-lapisan berikutnya (yang meniru neuron di otak manusia) menganalisis informasi untuk mencari pola
- Lapisan terakhir memberikan output—prediksi atau solusi potensial untuk masalah Anda
Perusahaan media sosial seperti Meta menggunakan AI berbasis deep learning dalam sistem pembelajaran penguatan untuk mengidentifikasi gambar pemicu dengan menganalisis informasi visual dalam postingan. Dengan mengenali pola yang terkait dengan konten pemicu yang sudah diketahui (misalnya, kekerasan, dan gambar bunuh diri), AI dapat menandai postingan untuk ditinjau lebih lanjut oleh moderator manusia.
Pemrosesan bahasa alami (NLP)
Teknik AI populer lainnya adalah pemrosesan bahasa alami (NLP), sebuah cabang dari deep learning yang berfokus pada bahasa. NLP membantu mesin AI memahami tata bahasa, sintaksis, dan berbagai makna linguistik dari struktur bahasa manusia untuk menghasilkan bahasa manusia dan membuat percakapan antara manusia dan mesin lebih manusiawi dan kurang robotik.
Anda dapat menemukan NLP dalam aplikasi AI seperti chatbot (ChatGPT), asisten virtual (Siri), dan layanan terjemahan bahasa (Google Translate).
Prasunting teks
Prasunting teks merupakan landasan bagi banyak tugas pemrosesan bahasa alami (NLP). Proses ini melibatkan pembersihan, transformasi, dan pengorganisasian data teks mentah untuk mempersiapkannya agar dapat dianalisis oleh algoritma NLP.
Prasunting membantu menghilangkan data yang tidak perlu, seperti kesalahan ketik, dan mengubah huruf besar menjadi huruf kecil. Hal ini membantu mesin NLP menjalankan algoritma mereka dengan lebih efisien dan memberikan hasil yang lebih akurat.
Penandaan bagian kata (POS)
Salah satu bidang inti dari teknik kecerdasan buatan dalam pemrosesan bahasa alami (NLP), penandaan bagian kata (POS) berfokus pada pemberian label fungsi gramatikal setiap kata dalam kalimat—kata benda, kata kerja, kata sifat, dan lainnya—dalam bahasa manusia.
Sebagai hasilnya, AI bekerja dengan baik bersama teknik AI lainnya seperti pengenalan suara dan analisis sentimen untuk menentukan kecerdasan emosional teks.
Contoh penggunaan yang baik untuk teknik AI ini adalah pemeriksa ejaan yang didukung AI seperti Grammarly.
Pengenalan entitas bernama (NER)
Pengenalan entitas bernama (NER) adalah subset lain dari NLP. Seperti NLP yang berurusan dengan bahasa, NER berurusan dengan nama, lokasi, dan entitas lain.
Hal ini menjadikannya alat yang sangat powerful untuk ekstraksi informasi. Bayangkan layanan hukum dan investigasi —menemukan entitas keuangan, mengidentifikasi saksi, atau memantau aktivitas sosial untuk kata kunci tertentu.
Kasus penggunaan profesional lain untuk NER adalah chatbot layanan pelanggan yang dapat dengan mudah menemukan informasi relevan tentang aktivitas pelanggan, seperti rencana harga mereka dan percakapan sebelumnya.
Analisis sentimen
Analisis sentimen adalah spesialisasi dalam pemrosesan bahasa alami (NLP) yang berfokus pada pemahaman pola emosional dalam komunikasi. Tujuannya adalah untuk menentukan apakah teks tersebut mengekspresikan sentimen positif, negatif, atau netral.
Ini dapat digunakan untuk menganalisis data teks seperti posting media sosial, ulasan pelanggan, survei online, artikel berita, dan lainnya, sehingga bermanfaat bagi tim pemasaran. Hal ini dapat membantu mereka memahami bagaimana orang merespons merek mereka dan melakukan riset pasar.
Penglihatan komputer
Teknik AI ini memungkinkan komputer untuk menafsirkan dan memahami dunia visual. Media—melalui kamera atau pemindai—dimasukkan ke dalam komputer, yang kemudian menggunakan kombinasi jaringan saraf deep learning dan kemampuan pemrosesan gambar untuk memahami gambar dengan lebih baik.
Hal ini memainkan peran kunci dalam mobil otonom yang dapat menavigasi jalan (dan mendeteksi objek) berdasarkan gambar yang dikirim ke mesin AI mobil melalui kamera.
Otomatisasi dan robotika
Di sini, metode otomatisasi dan robotika tradisional diperkuat dengan AI untuk meningkatkan efisiensi kedua bidang tersebut. Kemampuan AI diintegrasikan ke dalam robot dan perangkat lunak otomatisasi untuk membantu mereka menganalisis data dari sensor dan lingkungan sekitarnya.
Hal ini memungkinkan robot untuk mengenali objek dan memahami faktor-faktor seperti ruang, waktu, dan pemecahan masalah sehingga mereka dapat dengan mudah beradaptasi dengan situasi dunia nyata.
Contoh sederhana adalah penyedot debu robot. AI membantu penyedot debu robot memetakan rumah Anda dan menghindari rintangan seperti furnitur, mainan hewan peliharaan, atau kabel listrik.
Penerapan Teknik AI di Berbagai Industri
Teknik AI yang dibahas dalam posting blog ini dapat diterapkan di berbagai industri, mulai dari pemasaran hingga kesehatan dan bahkan industri dirgantara.
- Kesehatan: Pembelajaran terawasi dapat digunakan untuk pengenalan gambar, seperti menganalisis hasil pemindaian dan laporan. Misalnya, Anda dapat menambahkan laporan Anda ke AI Planet Medical Report Analyzer untuk mendapatkan diagnosis cepat
- Pemasaran: Pembelajaran tanpa pengawasan dapat digunakan dalam alat pemasaran untuk menampilkan iklan, memperbarui umpan media sosial, dan merekomendasikan produk
- Ritel: Penglihatan komputer dapat digunakan untuk memantau stasiun self-checkout, dan pemrosesan bahasa alami (NLP) dapat digunakan untuk chatbot
- Keuangan: Deep learning dan supervised learning dapat digunakan untuk mengidentifikasi penipuan keuangan dan aktivitas mencurigakan lainnya
- Transportasi: Penglihatan komputer dan robotika yang didukung AI dapat membantu menyempurnakan refleks dan adaptabilitas mobil otonom. Tesla, misalnya, telah menginvestasikan bertahun-tahun penelitian untuk membuat mobilnya dapat beroperasi secara otonom
- Pertanian: Penglihatan komputer dan pembelajaran mendalam dapat digunakan untuk menganalisis tanaman yang terinfeksi hama dan merencanakan rencana pertanian optimal. Banyak platform seperti FarmSense dan Go Micro telah mulai melakukannya — yang terakhir bahkan mengubah kamera smartphone Anda menjadi mikroskop sehingga Anda dapat memeriksa hama
- Pendidikan: Pemrosesan bahasa alami (NLP) melalui chatbot interaktif dapat digunakan untuk melatih siswa dalam bahasa dan keterampilan lunak lainnya
- Keamanan: Deep learning, NLP, dan NER dapat digunakan untuk mengekstrak informasi, mengidentifikasi gambar, mendeteksi ancaman, dan membantu dalam tata kelola yang didukung AI
Tantangan Umum dan Pertimbangan Etis dalam Implementasi AI
Seperti setiap teknologi baru, AI juga memiliki tantangan tersendiri. Berikut adalah beberapa yang paling penting.
Masalah privasi
Mesin dan algoritma AI dilatih menggunakan data yang tersedia secara publik, yang dapat menyebabkan pelanggaran privasi data dan hak cipta. Selain itu, banyak alat AI menggunakan data pelanggan untuk melatih algoritmanya, yang dapat menyebabkan kebocoran data medis atau informasi rahasia perusahaan.
Generator gambar AI juga diketahui meniru (atau terinspirasi secara signifikan) karya seniman digital asli, yang menyebabkan masalah pelanggaran hak kekayaan intelektual yang meluas.
Keadilan dan bias
Sistem AI dapat mempertahankan bias yang terdapat dalam data pelatihan, yang dapat menyebabkan hasil yang tidak adil atau diskriminatif.
Ketika ChatGPT pertama kali tersedia untuk publik, ada laporan bahwa sistem ini memperkuat stereotip gender yang sudah ada. Ketika ditanya tentang dokter dan perawat, sistem tersebut mengasumsikan dokter sebagai 'dia' (laki-laki) dan perawat sebagai 'dia' (perempuan). Bahkan, sistem tersebut menganggap kalimat tersebut memiliki kesalahan ketik daripada menafsirkannya dengan kemungkinan adanya dokter perempuan atau perawat laki-laki.
Halusinasi dalam sistem AI yang dapat dijelaskan
Terkadang, sistem AI yang dapat dijelaskan (seperti ChatGPT atau Anthropic Claude) menghasilkan output yang secara faktual salah atau sepenuhnya dibuat-buat—pada dasarnya, sistem tersebut 'menghalusinasi'.
Sidebar: Kecerdasan Buatan yang Dapat Dijelaskan (XAI) berfokus pada membuat kecerdasan buatan, terutama pembelajaran mesin, lebih transparan dan mudah dipahami oleh manusia. Dengan memahami bagaimana sistem AI mencapai jawabannya, kita dapat mengidentifikasi dan memperbaiki bias atau kesalahan dalam proses penalaran sistem tersebut.
Ada berbagai teknik untuk mencapai XAI. Beberapa teknik berfokus pada membuat mekanisme internal model AI lebih mudah dipahami. Teknik lain berfokus pada menjelaskan keputusan individu yang diambil oleh model.
Hal ini bisa terjadi karena algoritma AI tidak dilatih dengan cukup data atau karena hanya dilatih pada satu jenis data, sehingga menghasilkan solusi atau hasil yang sesuai dengan datasetnya.
Hal ini cukup umum ketika orang menggunakan AI untuk penelitian. Tanyakan satu pertanyaan—misalnya sumber—dan AI akan menciptakan skenario imajiner—seperti contoh di atas, di mana seorang pengguna bertanya kepada ChatGPT tentang satu-satunya penyintas Titanic, dan AI menciptakan insiden dengan seorang tukang roti.
Penyesuaian AI
Salah satu aspek inti dari penelitian AI, AI alignment berfokus pada pengembangan sistem AI yang bermanfaat bagi manusia. Sistem AI dapat memiliki konsekuensi yang tidak terduga jika tujuannya tidak didefinisikan dengan jelas dan selaras dengan 'kepentingan bersama'.
Contoh sederhana dari hal ini adalah cara ChatGPT tidak merespons pertanyaan yang bersifat rasial atau diskriminatif. Oleh karena itu, penting untuk mengaitkan penciptaan AI dengan tujuan yang sejalan dengan kesejahteraan manusia secara luas.
Akuntabilitas
Potensi AI yang dapat dijelaskan (Explainable AI) tidak dapat dipungkiri. Mulai dari pelajaran pemrograman hingga tutorial perbaikan mobil, AI dapat menjadi alat yang powerful untuk belajar dan menyelesaikan tugas. Namun, kemampuan yang sama dapat disalahgunakan, menyebarkan informasi yang salah, atau bahkan memberikan instruksi untuk tujuan yang merusak.
Namun, apa yang terjadi jika AI membuat kesalahan? Siapa yang bertanggung jawab jika solusi AI menyebabkan konsekuensi negatif?
Untuk mencegah konsekuensi semacam itu, penting untuk menetapkan proses yang transparan dan garis tanggung jawab yang jelas. Kami telah mulai membuat kemajuan di bidang ini.
Pemerintah AS, misalnya, mewajibkan perusahaan AI untuk berbagi semua penemuan baru dengan pemerintah federal, beserta hasil uji keamanan dan temuan terkait.
Tren Terkini dalam Kecerdasan Buatan
Baru dalam beberapa tahun terakhir, khususnya pada dekade 2020-an, AI telah mengalami kemajuan pesat. Beberapa tren umum yang kita lihat di bidang AI adalah:
Analitik prediktif
Algoritma AI dapat menganalisis data untuk memprediksi peristiwa atau hasil di masa depan. Hal ini memiliki aplikasi di bidang keuangan (proyeksi arus kas) dan ritel (peramalan permintaan), di antara bidang lainnya.
Alat seperti Cash Flow Frog, misalnya, dapat menganalisis pendapatan Anda secara real-time dan memberikan perkiraan keuntungan di masa depan.
Pengenalan pola
Teknologi ini digunakan dalam pengenalan gambar (mobil otonom), deteksi anomali (identifikasi penipuan), dan pemrosesan bahasa alami (NLP).
Tesla, misalnya, menggunakan AI untuk menganalisis pola lalu lintas—menggunakan kamera, radar, dan sensor ultrasonik untuk memantau lingkungan sekitar mobil dan merespons kondisi lalu lintas.
AI Generatif
AI generatif membantu Anda menciptakan data baru, seperti gambar, teks, atau musik, berdasarkan pola yang sudah ada—misalnya, menciptakan potret realistis orang yang tidak ada.
Alat seperti Midjourney dan Dall-E dapat memberikan ilustrasi yang cukup keren berdasarkan prompt teks.
Chatbots
Program AI percakapan meniru percakapan manusia dan dapat digunakan untuk layanan pelanggan dan pembelajaran. Misalnya, perusahaan dapat menambahkan chatbot ke situs web dan aplikasi mereka—sehingga pelanggan dapat mendapatkan jawaban cepat dari bot AI daripada menunggu petugas layanan pelanggan.
Asisten virtual
Asisten yang didukung AI seperti Siri dan Alexa dapat memahami dan merespons perintah suara, membantu dalam tugas-tugas seperti menjadwalkan janji temu atau mengontrol perangkat rumah pintar
Sistem Rekomendasi
Algoritma AI merekomendasikan produk, film, dan lebih banyak lagi berdasarkan perilaku dan preferensi pengguna di masa lalu.
Misalnya, platform OTT seperti Netflix dan Hulu menggunakan pola tontonan Anda—genre yang Anda tonton, berapa lama Anda menonton sesuatu, dan sebagainya—untuk merekomendasikan film atau acara baru.
Masa Depan Kecerdasan Buatan
Salah satu potensi masa depan AI adalah munculnya superintelligence, di mana mesin melampaui kemampuan manusia di banyak bidang. Kedengarannya seperti film fiksi ilmiah, bukan? Namun, sebagian besar perusahaan riset AI—termasuk raksasa teknologi seperti Google dan Microsoft—sedang aktif bekerja menuju masa depan ini.
Berikut adalah beberapa tren AI yang mungkin terjadi di masa depan:
- Kecerdasan Buatan Umum (AGI): Ini adalah skenario di mana AI memiliki kecerdasan yang setara dengan manusia dan mampu menyelesaikan masalah secara kreatif menggunakan pemikiran asli. Hal ini mencakup kegiatan kreatif seperti menulis novel dari nol atau menulis puisi yang sama emosionalnya dengan yang ditulis oleh manusia, serta kegiatan ilmiah seperti mengusulkan hipotesis baru dan merancang eksperimen
- Super Kecerdasan: Ini melangkah lebih jauh di mana AI menjadi lebih cerdas daripada manusia—bayangkan mengatasi beberapa tantangan terbesar dunia, termasuk perubahan iklim, kemiskinan, dan penyakit, serta mengoptimalkan proses di luar pemahaman manusia
- Singularitas AI: Bayangkan titik di mana perkembangan AI melampaui kemampuan kita untuk mengendalikan atau bahkan memahaminya. Pertumbuhan kecerdasan yang cepat ini adalah yang diwakili oleh singularitas. Beberapa orang percaya bahwa pencapaian AGI (Kecerdasan Buatan Umum) mungkin memicu singularitas. AGI, dengan kemampuan pemecahan masalahnya yang superior, dapat dengan cepat meningkatkan kecerdasannya sendiri, menyebabkan "ledakan kecerdasan"—dan mulai menguasai dunia. Kedengarannya seperti distopia, bukan?
Meskipun singularitas masih terasa jauh, banyak orang khawatir tentang hal itu. Sam Altman dari OpenAI telah mengakui bahwa ia merasa takut terhadap konsekuensi potensial dari Singularitas AI.
Namun, semua 'masa depan' ini bersifat hipotetis dan mungkin membutuhkan waktu bertahun-tahun. Di masa depan yang dekat, Anda dapat melihat AI berperan besar di bidang kesehatan, penelitian, dan Internet of Things (IoT)—dengan pusat diagnostik berbasis AI, analisis statistik, dan mobil otonom, untuk beberapa contoh.
Alat dan Sumber Daya AI yang Populer
Sekarang, mari kita jelajahi beberapa sumber daya AI yang tersedia untuk penggunaan sehari-hari dan bagaimana Anda dapat memanfaatkannya.
OpenAI
OpenAI, sebuah perusahaan riset nirlaba, berkomitmen untuk memastikan bahwa kecerdasan buatan memberikan manfaat bagi seluruh umat manusia. Tujuan jangka panjang mereka adalah agar 'manfaat, akses, dan tata kelola Kecerdasan Buatan Umum (AGI) dapat dibagikan secara luas dan adil.'
AGI adalah jenis AI yang memiliki kemampuan kognitif 'seperti manusia' dalam pemecahan masalah, kreativitas, dan interaksi sosial. Meskipun model AI saat ini dapat membantu Anda menganalisis laporan atau menemukan informasi dengan cepat, tujuan OpenAI dengan AGI adalah untuk memungkinkan AI menulis novel atau bahkan memahami emosi manusia.
Meskipun kasus penggunaan ini masih bersifat hipotetis, beberapa tahun ke depan akan menjadi periode yang menarik saat kita menyaksikan perkembangan bidang ini. Saat ini, mereka berencana untuk mengembangkan solusi AI yang menciptakan transisi perlahan menuju dunia AGI. Mereka percaya hal ini akan memungkinkan pembuat kebijakan dan masyarakat umum untuk memahami dan menerima AI.
Salah satu perkembangan terbaru dari tujuan ini adalah alat GenAI mereka: ChatGPT (generasi teks) dan DALL-E (generasi gambar).
ChatGPT, khususnya, telah mendapat sambutan hangat dari para penggemar AI, terutama karena kemampuannya dalam pemrosesan bahasa alami. Banyak chatbot dan fitur kecerdasan buatan percakapan dibangun menggunakan mesin GPT.
DALL-E, di sisi lain, telah menimbulkan reaksi campur aduk dari orang-orang (terutama desainer). Mereka menemukan gambar-gambar tersebut kabur dan terlihat berantakan.
Google DeepMind
Google's DeepMind adalah program penelitian AI yang berfokus pada kecerdasan buatan umum (AGI) dan mencakup teknik AI seperti pemrosesan bahasa alami (NLP) dan penglihatan komputer.
Beberapa industri yang menjadi fokus Google DeepMind adalah kecerdasan biologis, asisten virtual, dan permainan. Anda dapat mencoba Google Gemini untuk mendapatkan pengalaman langsung dengan kemampuan GenAI Google DeepMind.
Namun, salah satu perkembangan AI yang menakjubkan adalah AlphaFold, yang mampu menganalisis struktur protein. Meskipun masih dalam tahap penelitian, para profesional medis menyambutnya dengan baik, meyakini bahwa teknologi ini dapat membantu mereka mendiagnosis penyakit dengan lebih cepat dan akurat.
Berbeda dengan OpenAI, fokus Google adalah menciptakan AI yang 'aman'. Hal ini telah mengarah pada pengembangan Frontier Safety Framework, yang bertujuan untuk menganalisis dan mengurangi risiko potensial yang terkait dengan AI canggih.
Antropik
Anthropic adalah perusahaan keamanan dan penelitian AI yang bertujuan untuk melatih sistem AI yang 'membantu, jujur, dan tidak berbahaya'. Seperti Google Gemini dan ChatGPT dari OpenAI, Anthropic juga memiliki mode LLM—Claude.
Claude dapat menghasilkan berbagai format teks kreatif, termasuk puisi, kode, skrip, dan email.
Anthropic juga merupakan studi kasus yang bagus tentang penggunaan etis AI. Baru-baru ini, Anthropic menjadi sorotan karena pelanggaran hak cipta—ketika produser musik menggugatnya karena melatih Claude menggunakan lirik lagu mereka. Mereka mengklaim bahwa Claude secara ilegal menyalin lirik dan meminta ganti rugi jutaan dolar.
Kasus ini menyoroti area abu-abu dalam penggunaan AI untuk tujuan kreatif, dan putusan dalam kasus ini dapat menjadi preseden untuk konten yang dihasilkan oleh AI di masa depan.
ClickUp Brain—Asisten AI ClickUp
ClickUp, sebuah aplikasi produktivitas ruang kerja, dilengkapi dengan fitur GenAI bawaan yang disebut ClickUp Brain.
Sebuah asisten virtual, ClickUp Brain terintegrasi dengan semua alat dalam suite ClickUp untuk memudahkan pekerjaan sehari-hari (dan kehidupan) pengguna.
Begini cara ClickUp Brain dapat membantu profesional di berbagai peran dan industri:
Manajer Pengetahuan AI
Sudah bosan mencari detail penting dari dokumen ke dokumen? Dengan ClickUp Brain, Anda dapat dengan mudah menemukan informasi dari wiki, laporan, atau dokumen internal dalam hitungan detik.
Lebih baik lagi, Anda dapat meminta AI untuk menghasilkan ringkasan cepat dari dokumen atau transkrip rapat sehingga Anda dapat tetap update dengan informasi terbaru tentang perusahaan atau klien dengan mudah.
Manajer Proyek AI
Keuntungan lain dari menggunakan ClickUp Brain adalah kemampuannya untuk mengotomatisasi tugas-tugas rutin yang terkait dengan manajemen proyek. Misalnya, Anda dapat menggunakan ClickUp Brain untuk:
- Buat subtugas untuk setiap proyek
- Dapatkan ringkasan cepat tentang kemajuan proyek Anda
- Atur otomatisasi untuk mengelola tugas Anda dengan perintah bahasa alami
- Ambil tindakan dari thread komentar
Penulis AI untuk Pekerjaan
ClickUp juga dilengkapi dengan asisten penulisan yang andal, yang dapat sangat berguna bagi pemasar dan orang yang tidak terbiasa menulis. AI Writer for Work dapat membantu Anda dengan hal-hal berikut:
- Brainstorm ide dan buat brief kampanye
- Generate konten dalam berbagai format seperti blog, email, dan postingan media sosial
- Terjemahkan konten ke dalam bahasa lain
- Bantuan dalam penyuntingan dan pengecekan ejaan
- Buat tabel dan susun data dalam format yang mudah dibaca
Di tempat kerja, tim dan individu juga dapat menggunakan ClickUp Brain untuk menyusun semua komunikasi internal dan eksternal mereka dari mana saja di ClickUp—komentar tugas, dokumen, dan email. Tambahkan pemikiran Anda ke alat penulisan AI dalam bentuk ringkasan, dan AI akan menyempurnakannya untuk Anda.
Template prompt khusus peran
Tidak hanya itu, Anda juga mendapatkan akses ke templat prompt AI untuk setiap peran—sehingga Anda dapat mulai langsung. Beberapa contoh prompt ini meliputi:
- Laporan status dan templat agenda rapat untuk tim dukungan pelanggan
- Jadwal proyek dan templat RACI untuk manajer proyek
- Rencana pengujian dan studi pengujian pengguna untuk tim perangkat lunak
Tingkatkan Kinerja Kerja Anda dengan Alat AI
Kecerdasan buatan diyakini akan sangat mempengaruhi cara kita hidup dan bekerja di tahun-tahun mendatang. Mulai dari meningkatkan produktivitas individu hingga efisiensi operasional organisasi besar, dari menemukan obat untuk penyakit hingga menganalisis data dan memprediksi perkiraan makroekonomi, mesin AI diyakini akan memperbaiki dunia.
Sebagai individu, Anda dapat memulai langkah pertama dengan mengikuti pelatihan untuk menjadi insinyur AI (jika itu menarik bagi Anda) atau menggunakan alat AI seperti ClickUp Brain untuk mengoptimalkan kehidupan Anda.
Bacaan rekomendasi: Cara menjadi insinyur prompt
Mengapa tidak mencoba ClickUp hari ini? Daftar gratis ke ClickUp dan jelajahi bagaimana ClickUp dapat meningkatkan semua aspek kehidupan Anda!