Melepaskan Potensi Kreatif AI Generatif

63% eksekutif pemasaran, menurut Gartner, berniat berinvestasi pada AI generatif dalam 24 bulan ke depan. Jadi, apa itu AI generatif dan mengapa itu menjadi prioritas utama ? AI Generatif, salah satu kategori kecerdasan buatan, dapat membuat berbagai konten, seperti data sintetis, teks, visual, dan audio, dari kumpulan data pelatihan sebelumnya, satu atau lebih algoritme AI, dan masukan baru yang disebut “prompt”. Ini memiliki potensi untuk mengubah proses kreatif dan bisnis organisasi sepenuhnya.

Cara Kerja AI Generatif: 3 Varian Model

Model AI generatif menghasilkan konten segar dan orisinal menggunakan jaringan saraf untuk mengenali struktur dan pola di dalam data yang ada. Model ini bisa bermacam-macam jenisnya, dan Anda dapat menggabungkan dua atau lebih untuk membuat aplikasi AI generatif yang kuat. Beberapa contohnya antara lain:

1. Autoencoder variasional (VAE)

Dua jaringan saraf, yang biasanya dilambangkan sebagai encoder dan decoder, merupakan VAE. Encoder mengubah input menjadi versi data yang lebih ringkas dan terkonsentrasi. Representasi yang dipadatkan secara efektif menyimpan data yang dibutuhkan dekoder sekaligus menghilangkan informasi yang tidak relevan. Encoder dan decoder bekerja sama untuk mengidentifikasi cara representasi data yang mudah dan efisien.

2. Model difusi

Selama pelatihan, model ini menjalankan teknik dua langkah yang melibatkan difusi maju dan mundur. Difusi maju melibatkan pengenalan gangguan acak secara bertahap ke dalam data pelatihan. Ke depannya, gangguan tersebut dihilangkan secara bertahap untuk menyusun kembali data.

Model ini memulai metode denoising terbalik untuk menghasilkan data baru menggunakan noise acak sepenuhnya. Proses dua langkah ini memfasilitasi pelatihan ratusan atau mungkin lapisan tak terbatas.

3. Jaringan permusuhan generatif (GAN)

Diperkenalkan pada tahun 2014, GAN melibatkan kontes antara dua jaringan saraf. Generator menciptakan contoh-contoh baru, sementara diskriminator menentukan apakah konten yang dihasilkan asli atau dibuat-buat.

Kedua model dilatih secara bersamaan. Ketika diskriminator meningkatkan kemampuannya untuk mengidentifikasi konten yang dihasilkan dan generator menghasilkan konten berkualitas lebih tinggi, keduanya menjadi lebih cerdas. Proses yang berulang ini mendorong kedua belah pihak untuk secara konsisten menyempurnakan materi yang dihasilkan hingga tidak dapat dibedakan dengan konten yang sudah ada sebelumnya.

Kemajuan dalam model AI generatif adalah kemampuannya untuk menggunakan berbagai metodologi pembelajaran, seperti tanpa pengawasan atau semi-pengawasan, selama pelatihan.

Hasilnya, organisasi dapat memanfaatkan sejumlah besar informasi tak berlabel untuk mengembangkan model dasar dengan lebih cepat dan sederhana. Model pondasi, seperti namanya, dapat berfungsi sebagai landasan bagi sistem AI yang mampu melaksanakan berbagai tugas.

Penerapan AI Generatif

Ketika model algoritmik menjadi lebih canggih, contoh dan kasus penggunaan AI generatif tersebar di berbagai industri dan vertikal.

1. Dalam seni dan desain

Dengan menggunakan model generatif untuk penciptaan gambar dan transfer gaya, seniman diberdayakan untuk menciptakan karya seni yang unik dan menarik secara estetika. Pendekatan alternatifnya adalah pembuatan teks-ke-gambar, di mana model generatif mengubah deskripsi tekstual menjadi representasi visual yang sesuai.

Selain itu, teknologi ini dapat menghasilkan model atau animasi 3D dan mengubah coretan/sketsa menjadi gambar realistis. DeepDream Generator dari cabang AI Google, Midjourney, dan WOMBO Dream (alat pembuatan NFT atau token yang tidak dapat dipertukarkan) merupakan contoh AI generatif dari kasus penggunaan ini.

2. Dalam pembuatan konten

Dengan mengotomatiskan berbagai aspek pembuatan konten, AI generatif dapat memungkinkan pemasar menghemat waktu dan sumber daya untuk mencapai waktu pemasaran yang lebih cepat. Model AI dapat menghasilkan konten prototipe untuk kampanye email dan postingan media sosial, serta tugas-tugas lainnya. Pemasar manusia kemudian dapat mengubah dan mempersonalisasi konten ini.

Misalnya, Writesonic, Jasper, dan Copy.ai adalah alat penulisan AI yang dapat membantu pemasar menghasilkan salinan berkualitas tinggi dengan cepat. Gen AI bahkan dapat membantu dalam pemasaran konten visual, cara yang benar-benar disruptif dalam menggunakan AI.

Contoh AI generatif lainnya adalah proses memodifikasi konten yang sudah ada sebelumnya. Dengan memeriksa tren data dan masukan pengguna, AI dapat memberikan rekomendasi dan ide yang mendalam untuk disempurnakan. Hal ini dapat menunjukkan dengan tepat area untuk meningkatkan hasil dalam teks iklan dan komunikasi pelanggan – misalnya, menggunakan alat seperti Phrasee.

3. Dalam bisnis dan inovasi

Salah satu tantangan paling berat bagi para pemasar dan pemimpin bisnis adalah tugas berat untuk secara konsisten menghasilkan ide-ide baru yang dapat mengubah keadaan.

Model AI generatif dapat meningkatkan produktivitas sesi ide dengan rekomendasi inovatif dan sudut pandang berbeda. Konsep-konsep yang dihasilkan oleh AI ini dapat bertindak sebagai landasan atau pemicu bagi ide-ide segar dan memecahkan kekacauan, yang pada akhirnya mengembangkan strategi baru yang unik.

Memang benar, menurut perkiraan PwC, 45% dari keseluruhan keuntungan ekonomi akan dihasilkan oleh penyempurnaan produk berbasis AI yang diharapkan dapat meningkatkan permintaan konsumen secara besar-besaran pada tahun 2030.

Hal ini karena, seiring berjalannya waktu, AI akan memperluas jangkauan produk dan inventaris ditambah dengan peningkatan personalisasi, daya tarik, dan keterjangkauan.

Manfaat AI Generatif

Dengan memahami apa itu AI generatif dan memasukkannya ke dalam strategi bisnis Anda, Anda dapat:

1. Meningkatkan kreativitas dan inovasi kolaboratif

Bisnis terus-menerus mencoba cara baru untuk membuat pengembangan produk lebih kolaboratif. Dua kompetisi yang paling umum adalah kompetisi ide, seperti hackathon dan crowdsourcing. Namun, organisasi memerlukan bantuan untuk mengimplementasikan banyak ide yang dihasilkan.

Mereka mungkin memerlukan pendekatan sistematis untuk mengevaluasi konsep. Atau, mungkin sulit bagi kontributor untuk memberikan rincian yang diperlukan agar ide mereka dapat dilaksanakan. Mengintegrasikan konsep-konsep yang berbeda merupakan hambatan lebih lanjut. Hal ini dapat diatasi dengan bantuan AI generatif, yang memproses dan menganalisis beragam tipe data dalam jumlah besar.

Hal ini dapat membantu menghasilkan ide-ide inovatif – oleh konsumen atau karyawan – dengan merangsang kreativitas mereka. Selain itu, hal ini dapat meningkatkan kualitas konsep yang belum dikembangkan, sehingga membuat inovasi menjadi lebih demokratis.

2. Merampingkan proses pembuatan konten

Pendekatan konvensional terhadap pengembangan konten biasanya mencakup siklus produksi berlarut-larut yang melibatkan banyak pemangku kepentingan dan tim. AI generatif mengurangi waktu dan biaya produksi dengan mengotomatiskan pembuatan konten, sehingga mempercepat prosesnya.

Pemrosesan bahasa alami (NLP) telah memungkinkan organisasi menghasilkan konten yang luar biasa, seperti deskripsi produk, entri blog, dan postingan media sosial, dalam jangka waktu yang jauh lebih singkat dibandingkan dengan pencipta manusia yang independen.

Pemasar memperkirakan bahwa AI generatif akan mengurangi beban kerja mereka lebih dari lima jam per minggu, setara dengan lebih dari satu bulan kerja per tahun – menurut penelitian Salesforce.

3. Personalisasi dan sesuaikan pengalaman pelanggan

Banyak contoh AI generatif yang menunjukkan bagaimana algoritmenya dapat membantu menyesuaikan dan mengindividualisasikan pengalaman pelanggan.

Misalnya, sebuah skenario di mana deskripsi produk membangkitkan respons pribadi yang kuat. Hal ini dicapai melalui AI generatif, yang mengubah deskripsi agar sesuai dengan audiens yang tersegmentasi secara tepat – berdasarkan demografi, lokasi geografis, riwayat penelusuran, dan klasifikasi pengguna. Lebih lanjut, teknologi ini akan memungkinkan pemasar meluncurkan kampanye email yang dipersonalisasi dalam skala besar, menyoroti atribut produk yang berbeda untuk segmen yang berbeda.

Selain itu, chatbot AI generatif memfasilitasi personalisasi melalui penalaran kontekstual. Ini menganalisis pertanyaan konsumen untuk menawarkan tanggapan yang tidak hanya relevan tetapi juga sangat individual.

Terakhir, hal ini dapat meningkatkan pengalaman penelusuran di situs web suatu merek. Ini meningkatkan kapasitas bilah pencarian untuk menafsirkan gambar yang dimasukkan, pertanyaan lisan, dan klip video singkat selain teks.

Pertimbangan Etis: Apa Tantangan AI Generatif?

Meskipun AI generatif menunjukkan potensi besar dalam pembuatan konten, namun ia memiliki keterbatasan. AI juga dapat menghasilkan materi yang tidak pantas atau tidak penting – yang berasal dari pemahamannya yang terbatas terhadap pertimbangan etika, seluk-beluk budaya, atau faktor kontekstual. Hal ini dapat menyebabkan timbulnya bias pada keluaran, yang merupakan hasil dari data pelatihan.

Selain itu, konten yang dihasilkan mungkin memiliki kualitas yang berbeda-beda, terkadang menghasilkan kesimpulan yang tidak logis atau salah. Fenomena ini dikenal sebagai halusinasi AI , dan contoh halusinasi AI generatif yang terkenal adalah yang ini:

Pernyataan chatbot Google Bard – bahwa Teleskop Luar Angkasa James Webb telah mengumpulkan visual awal sebuah planet di luar tata surya kita – adalah keliru.

Selain itu, kepemilikan pekerjaan yang dihasilkan oleh kecerdasan buatan masih bisa diperdebatkan dan mungkin berbeda dari satu negara ke negara lain. Misalnya, undang-undang hak cipta di Amerika Serikat menyatakan bahwa “gambar yang dihasilkan oleh kecerdasan buatan tidak memiliki 'pengarang manusia' yang diperlukan untuk perlindungan.”

Masalah lain yang mungkin harus dihadapi pemasar untuk menjamin legalitas penggunaan AI dalam pembuatan konten adalah plagiarisme. Terakhir, organisasi harus mengatasi ketakutan akan kehilangan pekerjaan ketika mengintegrasikan gen AI ke dalam alur kerja mereka.

Peluang AI Generatif untuk Pemimpin Bisnis

Generatif Al memiliki potensi besar bagi bisnis dan alur kerja kreatifnya serta dapat meningkatkan keterlibatan pelanggan dengan memfasilitasi layanan mandiri individual.

Ini mengotomatiskan tugas-tugas yang membutuhkan banyak pekerjaan, seperti pengembangan perangkat lunak dan pemrosesan klaim pajak. Selain itu, Gen AI dan NLP membantu tim Anda mengelola, menjalankan, dan pada akhirnya memahami pentingnya berbagai subkumpulan data penting yang tidak terstruktur , seperti kontrak, tagihan, umpan balik pelanggan, peraturan, dan penilaian kinerja.

Dengan menghargai dampak sebenarnya dari AI generatif dan kesesuaiannya dengan tumpukan teknologi Anda, Anda dapat memperoleh keuntungan maksimal dari terobosan teknologi di zaman kita ini.