Jika Anda belum mempertimbangkan untuk menerapkan AI generatif di organisasi Anda... Anda harus melakukannya! 💁🏻
Menurut perkiraan, industri AI generatif akan berubah menjadi $356 miliar industri pada tahun 2030. 🤯
Terlepas dari apa yang ada di daftar periksa Anda-menghemat waktu dan biaya yang signifikan atau mengurangi ketergantungan pada sumber daya manusia-model AI generatif membantu Anda mencapainya, membawa Anda lebih dekat ke tujuan bisnis yang lebih besar. 🎯
Ingin tahu lebih lanjut? Baca terus artikel ini untuk mengetahui lebih lanjut tentang dunia AI generatif dan contoh penggunaannya, serta cara-cara yang bisa dilakukan untuk meningkatkan efisiensi operasional Anda. Mari kita mulai! 💃🏻
Menerapkan AI generatif: ringkasan 60 detik
- Mengidentifikasi kasus penggunaan potensial
- Pembuatan prototipe
- Pengembangan
- Penerapan
- Tantangan potensial dalam implementasi
- Praktik-praktik terbaik untuk diikuti ## **Apa itu AI Generatif?
- Tantangan potensial dalam implementasi
- Penerapan
- Pengembangan
Kecerdasan Buatan Generatif (atau biasa disebut gen AI) adalah teknologi AI yang memanfaatkan Pemrosesan Bahasa Alami (NLP), teknik pembelajaran mesin, dan pemrosesan gambar untuk mengidentifikasi pola yang mendasari data yang ada dan menghasilkan respons serta konten baru.
Kami akan memberikan sebuah contoh.
Katakanlah Anda telah memulai bisnis online. Semuanya sudah siap-situs web Anda, toko eCommerce, dll. Namun, saat Anda akan menayangkannya, Anda menyadari bahwa Anda belum membuat deskripsi produk apa pun. 😥
Di situlah model AI generatif seperti ChatGPT, Google Gemini, Claude, atau Llama berperan. Mereka hanya membutuhkan data masukan dasar dari Anda-seperti nama produk, fitur, biaya, dll.-dan hanya itu. Dalam hitungan detik, alat-alat ini akan menghasilkan deskripsi produk yang menarik dan ramah SEO yang mencerminkan USP produk Anda-seperti halnya tulisan copywriter berpengalaman. ✍️
Faktanya, 'teks' bukanlah segalanya. Alat-alat Gen AI juga menghasilkan berbagai konten lain, seperti audio, video, gambar, desain, kode perangkat lunak-bahkan data sintetis. Dan tidak, ini bukan sihir. 🪄
Pada intinya, AI generatif didukung oleh tiga model pembelajaran mendalam-Variational Autoencoders (VAE), Generative Adversarial Networks (GAN), dan Transformers:
- Variational Autoencoders (VAE): VAE adalah model yang paling mendasar dari ketiganya. Mereka menggunakan jaringan saraf untuk mempelajari pola dari data pelatihan dengan mengompresnya ke dalam bentuk yang lebih sederhana. Kemudian, mereka mengembangkannya untuk menghasilkan data baru
- Jaringan Adversarial Generatif (GAN): GAN bersifat serbaguna. Mereka memasangkan dua jaringan saraf yang dilatih pada data dunia nyata untuk menghasilkan konten yang sangat realistis, seperti audio, video, gambar, dll.
- Transformator: Transformator sebagian besar digunakan untuk tugas-tugas bahasa alami. JST memproses data tekstual dalam jumlah besar untuk mempelajari pola bahasa dan konteks untuk menghasilkan teks yang koheren
Jadi, ketika Anda membutuhkan sebuah konten, salah satu dari ketiga komponen ini akan melakukan keajaiban! 🧙
📚 Baca juga: ChatGPT vs ClickUp
Kasus Penggunaan Utama dari AI Generatif
Ada beberapa kemungkinan untuk implementasi AI generatif dalam sebuah organisasi.
Pembuatan konten
Hampir 82% tenaga penjualan profesional menggunakan AI generatif untuk pembuatan konten, dan Anda juga harus melakukannya.
Baik itu konten berbentuk panjang seperti blog dan artikel atau materi pemasaran berbentuk pendek seperti deskripsi produk dan salinan media sosial, solusi AI generatif menghasilkan semua jenis konten tertulis-semuanya berkat kemampuan pemrosesan bahasa alami.
Desain grafis
Alat bantu AI generatif seperti Stable Diffusion dan Midjourney mendobrak batasan dalam pembuatan teks-ke-gambar.
Masukkan perintah teks deskriptif dan lihat bagaimana alat ini menghasilkan gambar yang unik dan berkualitas tinggi dari awal. Anda dapat menggunakannya untuk membuat logo, visual media sosial, poster untuk kampanye pemasaran, dan elemen grafis lainnya secara instan.
Bonus: Tingkatkan kualitas hasil yang dihasilkan oleh AI Anda ClickUp BANGKIT dan pelajari cara membuat petunjuk AI yang kaya konteks dalam 5 langkah sederhana! ⚡
Pengembangan produk
Ada beberapa tugas yang membutuhkan usaha keras dalam mengembangkan produk.
Alat-alat Gen AI mengotomatiskan sebagian besar dari mereka. Apakah Anda ingin mengidentifikasi tren dalam berbagai produk atau menghasilkan wawasan tentang kinerja produk tertentu-alat-alat ini melengkapi upaya Anda. Alat-alat ini juga membantu Anda melakukan brainstorming ide produk baru dan men-debug kode Anda.
Layanan pelanggan
Chatbot dan asisten virtual yang didukung AI generatif memberikan resolusi instan dan akurat untuk pertanyaan pelanggan. Mereka menjawab pertanyaan, memecahkan masalah umum, dan merekomendasikan produk-sehingga agen manusia dapat fokus pada masalah yang kompleks dan kepuasan pelanggan.
Hal ini memungkinkan bisnis untuk merespons lebih cepat dan meningkatkan layanan dan kepuasan pelanggan.
📚 Baca Lebih Lanjut: Cara Menggunakan AI untuk Pemasaran (Contoh Kasus & Alat)
Langkah-langkah untuk Implementasi AI Generatif yang Sukses
Berpikir untuk menerapkan AI generatif? Ikuti langkah-langkah yang diberikan di bawah ini!
Langkah 1: Pahami masalah dan identifikasi kasus penggunaan potensial
AI generatif memiliki miliaran implementasi. Namun, menggunakannya untuk setiap tugas justru memperumit dan bukan menyederhanakannya. Masalah seperti ketidakkonsistenan output, ketidakakuratan, dan kerentanan data meningkat dengan cepat.
Jadi, pilihlah dengan cermat masalah yang ingin Anda selesaikan dengan teknologi ini. Kemudian, buatlah daftar dan prioritaskan tugas atau operasi di mana implementasi AI generatif secara signifikan memengaruhi efisiensi, biaya, dan skalabilitas.
💡 Kiat Pro: Jika ini adalah pertama kalinya Anda menggunakan model AI generatif, kami sarankan untuk mengotomatiskan tugas-tugas yang berisiko rendah terlebih dahulu, seperti entri data, penjadwalan rapat, manajemen kalender, dll. Hal ini akan meminimalkan risiko sekaligus membiasakan Anda dengan teknologi tersebut. Hal ini juga memungkinkan Anda untuk menjelajahi lebih banyak implementasi saat Anda meningkatkan skala.
Langkah 2: Tahap pembuatan prototipe
Saatnya membuat prototipe model AI yang secara efisien mengatasi masalah yang teridentifikasi. Ada tiga langkah utama dalam tahap ini:
#1: Pengumpulan data
Langkah pertama dalam membuat model AI adalah pengumpulan data-dengan kata lain, mengumpulkan data yang akan digunakan untuk melatih dan menguji model. Hal ini sangat penting karena memungkinkan model AI untuk mengidentifikasi pola dan tren yang menjadi dasar untuk menghasilkan output.
Jadi, mulailah dengan mengidentifikasi sumber data yang relevan, bisa berupa platform media sosial, mesin pencari, halaman web, atau data perusahaan Anda sendiri. Setelah Anda melakukan ini, kumpulkan berbagai data terstruktur dan tidak terstruktur berkualitas tinggi dari sumber-sumber tersebut.
Karena data yang tidak berurutan dan berurutan yang dikumpulkan masih mentah, Anda harus memberikan konteks tambahan untuk meningkatkan akurasi dan efektivitas model AI generatif Anda secara keseluruhan. Di sinilah pelabelan data berperan.
**Pelabelan data mengacu pada pemberian tag atau anotasi kontekstual pada data. Beberapa teknik pelabelan data yang populer adalah crowdsourcing, pembelajaran aktif, dan pembelajaran transfer.
#2: Pemrosesan awal data
Penting untuk memastikan data yang Anda masukkan ke dalam model AI generatif Anda konsisten dan akurat. Jadi, setelah pelabelan data selesai, lakukan prapemrosesan data untuk membuatnya konsisten, bebas noise, dan relevan.
Untuk melakukan praproses data, mulailah dengan pembersihan data. Ambil data mentah dan hilangkan data yang memiliki nilai yang hilang, ketidakakuratan, atau duplikat.
teknik penambahan data dan tokenisasi juga akan meningkatkan ukuran, keragaman, dan kualitas data.
Kemudian, bagi data yang telah diproses ke dalam tiga kategori: Set data pelatihan, validasi, dan pengujian. Gunakan set data pelatihan untuk melatih model AI generatif, set data validasi untuk menyempurnakan kinerjanya, dan set data pengujian untuk menguji kelangsungan hidup dan keefektifan model akhir.
#3: Memilih algoritme yang sesuai
Ada berbagai macam algoritma AI yang dapat dipilih. Namun, memilih yang paling sesuai sangatlah penting, karena akan memengaruhi kualitas dan akurasi output.
Jadi, setelah Anda memisahkan data, pilihlah algoritme terbaik berdasarkan masalah Anda, kerangka kerja deep learning yang dipilih, dan persyaratan komputasi.
Selain itu, nilai kinerjanya pada data yang telah diproses untuk memastikan kesesuaian maksimum.
**Tahukah Anda? Allen Newell, Herbert A. Simon, dan Cliff Shaw menemukan program kecerdasan buatan pertama yang sebenarnya, Logic Theorist, pada akhir tahun 1955!
Langkah 3: Fase pengembangan
Pada tahap ini, Anda akan memiliki prototipe model AI Anda yang sudah siap. Jadi, mari kita lanjutkan ke fase pengembangan dan mulai membangun model. Jika dilakukan dengan sempurna, fase ini akan memastikan model AI Anda efisien, kuat, dan siap untuk implementasi jangka panjang.
Fase pengembangan terutama melibatkan:
- Memilih opsi penyimpanan data yang tepat
- Memilih kerangka kerja pemrosesan data yang sesuai
- Merancang dan mengoptimalkan kode
- Menerapkan teknik komputasi awan untuk menangani volume data yang besar dan permintaan kueri
- Menampung data dan kode di lingkungan yang berbeda
- Menerapkan penyimpanan data (data caching)
Mengingat banyaknya langkah yang rumit dan memakan waktu dalam fase ini, mudah sekali terjadi salah kelola dan ketidakefisienan dalam prosesnya. Namun tidak demikian jika Anda menggunakan ClickUp .
Sebuah alat manajemen kerja yang lengkap, ClickUp memiliki berbagai fitur dan fungsi yang mendukung Anda dan tim Anda untuk memastikan efisiensi maksimum saat membangun model AI generatif. Berikut adalah beberapa di antaranya:
Tugas ClickUp
kelola proyek besar dengan upaya kecil dengan bantuan ClickUp Tasks_
Gunakan Tugas ClickUp untuk mengelola setiap tugas pengembangan dengan sempurna.
Lacak kemajuan tugas, tetapkan tugas, sesuaikan prioritas, dan visualisasikan pekerjaan Anda untuk memastikan eksekusi yang sukses.
Bagaimana ini juga membantu:
- Mengaktifkan notifikasi khusus agar tetap diperbarui
- Menetapkan tugas berulang untuk pekerjaan rutin
- Menetapkan komentar untuk komunikasi berbasis tindakan
Klik Tampilan
berkolaborasi dengan tim Anda di Tampilan ClickUp agar tidak ketinggalan informasi_
Butuh bantuan untuk mengelola kolaborasi tim? Tampilan ClickUp adalah solusi Anda!
Visualisasikan dan kelola seluruh alur kerja Anda dengan 15+ tampilan secara komprehensif di satu tempat. Periksa status proyek dalam format apa pun yang Anda pilih-daftar, tabel, bagan Gantt, atau kalender-untuk menyelaraskan upaya tim secara efektif!
Bagaimana ini juga membantu:
- Menyesuaikan tata letak agar sesuai dengan kebutuhan proyek
- Mengelompokkan tugas berdasarkan penerima tugas, prioritas, atau status
- Beralih di antara jenis tampilan dengan mudah
Klik Dokumen
Berbagi, meminta, menyarankan-lakukan semuanya di lokasi pusat dengan ClickUp Docs
Gunakan ClickUp Dokumen untuk berkolaborasi dengan tim Anda dan berbagi ide, wawasan, dan saran secara terpusat untuk meminimalkan umpan balik.
Atur setiap detail dalam dokumen bersarang untuk menjadikannya basis pengetahuan utama Anda untuk pengembangan gen AI.
Bagaimana ini juga membantu:
- Mengaktifkan penyuntingan bersama tim secara real-time
- Melacak versi Dokumen untuk pembaruan yang terorganisir
- Sematkan multimedia untuk konten yang lebih kaya
- Bagikan di seluruh ruang kerja Anda atau secara publik dengan tautan yang aman
Klik Pelacakan Waktu
pastikan tim Anda selalu produktif dan efisien dengan Pelacakan Waktu ClickUp_
Periksa dengan cermat kontribusi dan efisiensi setiap anggota tim dengan Pelacakan Waktu ClickUp .
Anda dapat menggunakannya untuk melacak waktu yang dihabiskan untuk sebuah tugas, mengatur perkiraan, mengirim pengingat, dan melihat laporan untuk produktivitas maksimum.
Bagaimana hal ini juga membantu:
- Membuat lembar waktu untuk pencatatan yang akurat
- Mengidentifikasi peluang untuk meningkatkan efisiensi
- Sinkronisasi dengan alat bantu eksternal untuk data yang terkonsolidasi
Klik Dasbor
Visualisasikan seluruh alur kerja Anda dan dapatkan wawasan untuk memfasilitasinya dengan Dasbor ClickUp
Periksa keseluruhan kemajuan setiap tim yang terlibat dalam pengembangan gen AI dengan bantuan Dasbor ClickUp .
Anda dapat memprioritaskan pekerjaan, memeriksa produktivitas, mengelola beban kerja, mendapatkan wawasan, dan memvisualisasikan status proyek, semuanya dalam genggaman.
Bagaimana ini juga membantu:
- Menambahkan widget untuk wawasan data yang dapat disesuaikan
- Melacak metrik kinerja utama secara real-time
- Menyaring data untuk fokus pada metrik tertentu
Langkah 4: Penerapan
Hore! Setelah semua pembuatan prototipe dan pengembangan, model AI gen Anda akhirnya siap untuk diterapkan. Ini adalah saat model diterapkan di lingkungan produksi dan dapat digunakan oleh karyawan dan/atau pelanggan Anda
Sekarang Anda dapat menerapkan AI generatif di tempat kerja Anda, meskipun, mari kita akui, ini adalah proses yang cukup panjang. Jadi, mengapa tidak memilih solusi yang lebih sederhana, inovatif, dan sudah tersedia seperti ClickUp Brain ?
mengotomatiskan tugas dan memperkenalkan efisiensi dalam alur kerja Anda dengan ClickUp Brain_
Solusi AI generatif yang kuat dari ClickUp, Brain adalah alat utama untuk setiap kebutuhan otomatisasi. Beberapa cara untuk mengimplementasikan ClickUp Brain dalam alur kerja Anda meliputi:
- Penulisan dan pengelolaan konten: Secara otomatis menghasilkan garis besar, mengelola jadwal konten, dan menandai kolaborator untuk merampingkan produksi konten ✅
- Penugasan tugas proyek: Menyarankan anggota tim untuk tugas berdasarkan keahlian dan ketersediaan, serta menetapkan peran secara otomatis untuk menghemat waktu
- Pengaturan dokumen: Mengurutkan dokumen secara otomatis berdasarkan proyek, tim, atau tanggal, sehingga memudahkan untuk menemukan file tanpa pengaturan manual
- Analisis data: Menganalisis data proyek dan memberikan wawasan untuk mendukung pengambilan keputusan
- Manajemen tugas: Membuat, memperbarui, dan mengambil tugas dan detail terkait, melacak status, dan mengirim pembaruan kemajuan otomatis
- Tanggapan dukungan pelanggan: Memberikan tanggapan otomatis untuk FAQ, mengarahkan pertanyaan ke anggota tim yang tepat, dan mencatat tiket dukungan secara efisien ✅
Tidak hanya itu saja-selain canggih, ClickUp Brain juga mudah digunakan dan diakses. Bahkan, ini sepenuhnya terintegrasi dalam platform manajemen proyek ClickUp, sehingga Anda mendapatkan solusi lengkap. Tidak perlu implementasi terpisah!
Baca juga: Baca Juga Cara Mengintegrasikan AI ke dalam Situs Web
Mengapa AI Generatif Sangat Penting untuk Bisnis Anda
Mulai dari meningkatkan inisiatif strategis hingga membantu dengan seluk-beluk sehari-hari, model AI generatif mampu berkontribusi pada pertumbuhan bisnis dalam setiap kapasitas. 📶
Berikut adalah beberapa keunggulannya:
Peningkatan kreativitas
Misalkan Anda akhirnya berhasil membentuk tim kreatif yang solid setelah bertahun-tahun mencoba-coba. Tetapi sekali lagi, apakah ini menjamin tidak ada hambatan kreatif? Bahkan setelah upaya terbaik, akan ada hari-hari ketika Anda mengalami kemerosotan kreatif. 🤕
Dengan mengintegrasikan AI generatif ke dalam sistem kreatif Anda, Anda akan memiliki sistem cadangan yang tidak pernah gagal. Berkat jaringan saraf dan algoritme canggihnya, model AI generatif ini membantu Anda melakukan brainstorming untuk ide-ide baru, mengembangkan ide-ide yang belum lengkap, dan membuat konten baru-tulisan, visual, dan audio-dari awal. ✨
Personalisasi yang sangat tinggi
Sebelum model AI generatif ada, mesin pencari adalah andalan kita untuk segala hal. Namun, bagian terbaik yang membedakan keduanya adalah jumlah personalisasi.
Katakanlah Anda menginginkan saran untuk liburan Anda berikutnya. Meskipun Google merekomendasikan beberapa tempat populer, alat AI generatif akan menganalisis detail seperti preferensi, anggaran, dan riwayat perjalanan Anda di masa lalu untuk memberikan rekomendasi yang disesuaikan.
Bayangkan berapa banyak cara yang bisa dilakukan oleh bisnis untuk memanfaatkannya. Mulai dari meningkatkan kualitas setiap interaksi dengan pelanggan hingga merancang produk dan layanan yang dipersonalisasi yang dapat berkembang-semua bisa dilakukan dengan AI generatif! 🦸
Pengambilan keputusan yang lebih baik
Analisis data produk dan kinerja sangat penting bagi bisnis Anda untuk terus berinovasi dan berkembang. Namun, tidak semua bisnis-terutama bisnis kecil-memiliki tim khusus untuk analisis data. Jalan tengahnya? Kecerdasan Buatan (AI) Generatif!
Ribuan jaringan saraf berlapis-lapis memungkinkan model AI ini menafsirkan dan menganalisis data yang sangat besar untuk mengidentifikasi tren, pola, dan korelasi yang biasanya hanya dapat dilakukan oleh analis dan peneliti berpengalaman. Hal ini membantu bisnis membuat keputusan yang tepat dan meningkatkan strategi mereka dengan menawarkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. 🤩
Layanan pelanggan yang lebih baik
Hadiah dan diskon boleh-boleh saja. Namun, jika Anda menginginkan kepuasan pelanggan yang berkelanjutan, Anda tidak bisa berkompromi dengan resolusi pertanyaan- 90% pelanggan setuju .
Namun, menyelesaikan pertanyaan secara akurat dalam jangka waktu yang dapat diterima membutuhkan banyak upaya dan koordinasi. Anda memerlukan kerangka kerja layanan pelanggan yang sangat efisien dengan basis pengetahuan terpusat dan tim yang cepat dan responsif.
Dalam hal ini, AI generatif adalah solusi yang hemat biaya. Chatbot AI dan asisten virtual dapat memahami pertanyaan dan memberikan resolusi yang relevan dari basis pengetahuan Anda.
Selain itu, karena teknologi ini dapat bekerja 24X7 tanpa waktu henti, Anda dapat merespons pelanggan setiap saat. Hal ini juga mempercepat penyelesaian pertanyaan, yang selanjutnya meningkatkan kepuasan pelanggan. 😊
Peningkatan efisiensi
Rata-rata karyawan menghabiskan lebih dari 50% dari jam kerja mereka melakukan tugas-tugas berulang seperti entri data, pembuatan dokumen, dll.
Jika hal ini mengingatkan Anda pada tenaga kerja Anda, Anda harus waspada. Inilah alasannya:
Tugas-tugas ini tidak memerlukan keahlian atau pengetahuan khusus. Jika karyawan terus-menerus terikat dengan tugas-tugas tersebut, Anda menyia-nyiakan potensi mereka yang dapat digunakan untuk melaksanakan tugas-tugas yang secara wajib menuntut keahlian manusia. Pada akhirnya, hal ini menjadi alasan utama organisasi gagal mencapai efisiensi dalam operasi mereka.
Namun, implementasi AI generatif dapat mencegah hal ini. Kemampuan AI generatif memungkinkan Anda untuk memanfaatkan sumber daya manusia dan memaksimalkan efisiensi organisasi dengan mengotomatiskan setiap tugas berulang yang membunuh produktivitas tenaga kerja Anda.
Bukan hanya itu saja - alat seperti ClickUp mengambil inisiatif ini selangkah lebih maju. 🥳
mengelola otomatisasi AI dan membuat otomatisasi khusus menggunakan ClickUp Automations_
Dengan Otomatisasi ClickUp dengan mudah mengelola semua otomatisasi AI Anda di satu tempat-baik yang terkait dengan manajemen proyek, pemasaran, atau fungsi bisnis lainnya.
ClickUp juga menyediakan akses ke berbagai templat otomatisasi yang telah dirancang sebelumnya yang memungkinkan Anda menetapkan tugas, mengirim komentar, dan melacak status setiap tugas otomatis secara komprehensif. 🏆
Keterbacaan
Masalah umum yang dihadapi oleh organisasi yang sedang berkembang adalah skala. Bagaimana Anda tumbuh tanpa kehilangan efisiensi? Jawabannya terletak pada AI generatif.
Model AI membantu perusahaan Anda mengembangkan bisnis tanpa meningkatkan biaya dengan mengotomatisasi proses dan meningkatkan wawasan dari data. Selain itu, alat AI seperti ClickUp dapat berkembang dan berkembang bersama Anda, agar sesuai dengan kebutuhan Anda yang terus berubah.
📚 Baca Lebih Lanjut: AI untuk Manajemen Waktu: Kasus Penggunaan & Alat untuk Perencanaan Waktu yang Cerdas
Tantangan dalam Implementasi AI Generatif
Ya, model AI generatif mampu mengubah bisnis Anda... Namun, mereka juga memiliki kekurangan.
Jadi, jika organisasi Anda belum pernah menggunakan AI generatif - atau model AI apa pun - sebelumnya, berikut adalah beberapa pertimbangan utama yang harus Anda pertimbangkan sebelum memulai:
Kualitas data yang buruk
Model AI generatif menggunakan kumpulan data pelatihan dalam jumlah besar untuk membuat konten. Kualitas dan ketepatan respons model AI Anda akan bergantung pada kualitas data pelatihan ini.
Kekhawatiran etika
Penggunaan AI oleh organisasi dapat menimbulkan kekhawatiran tentang transparansi dan potensi penyalahgunaan. Tanpa pedoman yang jelas untuk penggunaan AI yang bertanggung jawab, organisasi dapat menghadapi ketidakpercayaan dan pertanyaan etika.
Privasi dan keamanan
Model AI generatif bergantung pada kumpulan data yang sangat besar dan beragam, termasuk data pribadi, keuangan, medis, perilaku, dan data yang dibuat oleh pengguna. Tingkat penggunaan data yang tinggi ini membuat mereka rentan terhadap risiko seperti akses yang tidak sah dan kebocoran data, sehingga menimbulkan masalah privasi dan keamanan data yang serius.
Potensi bias
Memastikan data pelatihan berkualitas tinggi sangat penting untuk melatih algoritme AI generatif.
Jika data tersebut mencerminkan bias apa pun-gender, budaya, ras, dll.-luaran yang dihasilkan oleh model-model ini juga akan mengalami hal yang sama.
Fakta Menarik: Pada tahun 2023 survei yang dilakukan oleh Applause untuk mendapatkan wawasan tentang pengalaman pengguna dengan layanan AI generatif, sekitar 47% responden mengatakan bahwa mereka menerima keluaran data yang bias! 🤔
Kehilangan akurasi
Saat menggunakan model Gen AI, Anda harus memastikan bahwa data input Anda terperinci dan akurat jika Anda ingin output Anda bebas dari kesalahan. Meskipun demikian, konten yang dihasilkan AI masih bisa saja salah, dan itulah sebabnya mengapa hal ini sering dianggap tidak dapat diandalkan dan membutuhkan pengawasan manusia.
Praktik Terbaik untuk Implementasi AI Generatif
Setelah Anda mengetahui potensi kerugian yang terkait dengan penerapan AI generatif, berikut ini adalah beberapa kiat untuk mengatasinya dan meningkatkan produktivitas tempat kerja Anda dan efisiensi:
Prioritaskan keamanan data ✅
Menerapkan AI generatif dalam proses bisnis apa pun akan mengundang kekhawatiran tentang privasi dan keamanan data.
Untuk mencegah hal ini, terapkan protokol keamanan yang kuat. Terapkan langkah-langkah seperti enkripsi data, anonimisasi data, dan akses terbatas. Dorong kepatuhan terhadap standar keamanan data seperti GDPR dan HIPPAA.
Langkah-langkah ini melindungi Anda dan pelanggan Anda dari pelanggaran keamanan siber sekaligus meningkatkan kepercayaan pengguna.
Rencanakan pengawasan manusia ✅ Rencanakan pengawasan manusia
Seperti yang telah kami sampaikan sebelumnya, kualitas keluaran dari solusi AI generatif didasarkan pada kualitas dan keakuratan data pelatihannya.
Meskipun selalu lebih baik untuk melatih model AI generatif pada data berkualitas tinggi untuk menghindari hal ini, proses ini membutuhkan waktu dan keahlian teknis.
Untungnya, merencanakan pengawasan manusia adalah cara yang lebih mudah dan relatif lebih cepat untuk memastikan bahwa hasil yang Anda hasilkan selalu sempurna. Pastikan semua yang dihasilkan oleh model AI generatif ditinjau secara menyeluruh sebelum diimplementasikan.
Mulai dari yang kecil ✅
Mulailah dengan implementasi terbatas dan tingkatkan secara bertahap setelah Anda memiliki bukti konsep yang cukup.
Sebagai permulaan, Anda dapat mengotomatiskan tugas-tugas berulang yang tidak memerlukan perhatian terhadap detail, seperti entri data, pemindaian dokumen, tanggapan email tertentu (misalnya, email di luar kantor), pelacakan pesanan, menjawab pertanyaan umum, dan lain-lain.
Setelah proses menyesuaikan diri dengan perubahan ini, skala dan otomatisasi tugas-tugas yang lebih kompleks, membuka potensi penuh Gen AI.
Memiliki peta jalan dan kebijakan AI yang transparan ✅
Tentukan tujuan bisnis untuk implementasi AI dan bagikan dengan semua pemangku kepentingan terkait. Kembangkan panduan yang jelas untuk pengembangan dan penerapan AI, dan latih karyawan Anda tentang penggunaan AI yang bertanggung jawab.
Bangun kepercayaan dengan mengadopsi AI yang dapat dijelaskan. Selain itu, evaluasi terus menerus dampak dari inisiatif AI dan sesuaikan strategi sesuai kebutuhan.
Baca Lebih Lanjut: Cara Mengatasi Tantangan AI yang Umum Terjadi
Tren Masa Depan dalam AI Generatif
AI generatif adalah teknologi canggih yang terus meningkat dan berkembang dengan sangat cepat. Berikut adalah beberapa tren dan kemungkinan yang dapat Anda lihat dalam lanskap AI generatif di tahun-tahun mendatang.
Peningkatan AI multimodal
Saat ini, model AI generatif hanya memahami informasi dari satu modalitas (dengan kata yang lebih sederhana, jenis data, seperti teks, audio, gambar, dll.) pada satu waktu.
Namun, di masa depan, AI akan dapat memproses dan memahami berbagai modalitas secara bersamaan. Hal ini akan mendorong lebih banyak proyek yang didukung oleh AI, terutama karena hal ini akan meningkatkan kemampuan mereka untuk melakukan tugas-tugas yang kompleks.
Pertumbuhan LLM yang lebih kecil
Saat ini, sebagian besar model bahasa besar (LLM) berisi miliaran parameter. Meskipun hal ini memungkinkan mereka untuk memahami dan menghasilkan bahasa yang beragam, hal ini juga membuat model AI generatif menjadi mahal dan rumit, sehingga tidak layak untuk tim yang lebih kecil.
Oleh karena itu, perusahaan pengembang AI generatif akan fokus pada pembuatan LLM yang lebih kecil yang menangani tugas-tugas serupa dengan biaya yang efisien dan sederhana.
📚 Baca Lebih Lanjut: Membuka Kekuatan ClickUp Brain untuk Tim Perangkat Lunak
Personalisasi yang lebih baik
Meskipun AI generatif menghasilkan hasil yang dipersonalisasi, cakupannya sangat terbatas. Paling banter, AI hanya menghasilkan respons yang disesuaikan berdasarkan pola umum seperti preferensi pengguna atau perilaku pelanggan.
Namun, dalam beberapa hari mendatang, model ini akan dapat memberikan personalisasi tingkat individu yang jauh lebih bernuansa dengan menganalisis data yang lebih terperinci tentang perilaku, preferensi, dan interaksi individu.
Etika yang ditingkatkan
Inovasi AI generatif di masa depan kemungkinan besar akan mengatasi masalah etika utama dari teknologi ini.
Masalah seperti bias dan privasi data mungkin akan lebih mudah dicegah. Para peneliti diharapkan dapat memanfaatkan data sintetis untuk mengurangi risiko pelanggaran data pribadi dan menyaring kumpulan data pelatihan untuk meminimalkan bias secara lebih efektif.
Memanfaatkan AI Terintegrasi Dengan ClickUp
AI Generatif telah muncul sebagai solusi luar biasa untuk meningkatkan efisiensi operasional. Teknologi AI ini membuat pengoptimalan proses bisnis dan percepatan pertumbuhan menjadi lebih mudah. Faktanya, dengan adanya terobosan inovasi masa depan yang diantisipasi di bidang ini, beralih ke solusi AI generatif adalah langkah yang menjanjikan.
Namun, implementasinya mungkin hanya dapat dilakukan untuk beberapa bisnis. Mengingat sifat proses yang kompleks dan jumlah keahlian serta waktu yang dibutuhkan, tim dengan sumber daya terbatas mungkin memerlukan bantuan untuk memanfaatkan teknologi AI generatif untuk keuntungan mereka.
Di sinilah platform manajemen kerja serbaguna ClickUp hadir. Alih-alih proses pengembangan dan implementasi AI generatif yang rumit, gunakan saja ClickUp. Fitur-fitur yang mudah digunakan, termasuk alat AI bawaan ClickUp Brain, menawarkan efisiensi yang sama, bahkan lebih. Mendaftar untuk mendapatkan akun ClickUp hari ini dan lihat sendiri bagaimana AI beraksi.