AI Generatif untuk Bisnis: Panduan Pemula

AI generatif lagi nge-tren banget nih, dan bisa banget bikin bisnis jadi lebih inovatif, produktif, dan efisien. Panduan ini bakal ngasih jalan yang jelas buat perusahaan yang mau mulai eksplorasi AI generatif, di artikel-artikel sebelumnya kita udah jelasin sedikit, AI generatif itu ibaratnya kayak ChatGPT , Google Gemini yang gantiin Google Assistant, Canva AI Assistant, yang mungkin beberapa pembaca artikel ini pernah gunakan sehari hari, tetapi bayangkan, kami ngembangi sendiri AI generatif khusus untuk perusahaan kamu

Kita bakal bahas hal-hal praktis yang bisa dipahami semua orang, mulai yang masih awam sampai yang sudah ahli di bidang teknologi. Kita juga bakal liat peran-peran penting yang harus dilibatkan dalam proses adopsi AI ini.

1. Tentuin Tujuan AI Generatif Buat Bisnis Kamu

Suksesnya inisiatif AI generatif itu tergantung banget sama tujuan yang jelas dan terukur. Jadi, yang pertama, kenali dulu masalah-masalah bisnis yang bisa diatasi sama AI generatif. Pastiin tujuan AI generatif kamu itu nyambung sama tujuan strategis bisnis secara keseluruhan. Misalnya, mau nambahin kepuasan pelanggan, bikin operasional lebih efisien, atau mendorong inovasi.

Cari Peluang Transformatif

Jangan cuma mikir perbaikan kecil-kecilan aja. Fokus pada cara AI generatif bisa mengubah proses bisnis atau produk kamu secara fundamental. Mungkin kamu bisa bikin ulang siklus pengembangan produk, ciptain sumber pendapatan baru, atau bahkan bikin proses pengambilan keputusan jadi lebih revolusioner. Contohnya, perusahaan media bisa pake AI generatif buat bikin konten yang dipersonalisasi dalam skala besar, yang bisa buka peluang pasar atau segmen audiens baru.

Libatkan Seluruh Stakeholder

Buat metrik yang jelas dan terukur untuk ngeliat seberapa sukses inisiatif AI generatif kamu. Bisa dilihat dari indikator keuangan seperti pertumbuhan pendapatan atau penghematan biaya, metrik operasional seperti peningkatan produktivitas atau penghematan waktu, atau metrik yang berpusat pada pelanggan seperti skor kepuasan atau tingkat keterlibatan. Libatkan para stakeholder, dari staff pemulai sampai bos-bos gede di perusahaan untuk ngebahas hasil yang diharapkan dan metrik kesuksesan.

2. Tentuin Kasus Penggunaan AI Generatif Kamu

Setelah jelas masalah bisnis dan hasil yang diinginkan, kita perlu masuk ke detail kasus penggunaan.

Evaluasi Kelayakan Teknis

Cek dulu seberapa kompleks integrasi AI generatif ke sistem yang sudah ada. Apakah perlu bikin model sendiri atau bisa pake model yang sudah ada? Perhatikan juga kebutuhan komputasi untuk kasus penggunaan yang berbeda.

Prioritaskan Kasus Penggunaan yang Tepat

Buat matriks penilaian untuk mempertimbangkan faktor-faktor seperti dampak pendapatan potensial, peluang pengurangan biaya, peningkatan metrik bisnis utama, kompleksitas teknis, kebutuhan sumber daya, dan waktu implementasi.

Desain Bukti Konsep (PoC)

Setelah kasus penggunaan dipilih, buat bukti konsep teknis yang mencakup kebutuhan prapemrosesan data, kriteria pemilihan model, titik integrasi dengan sistem yang ada, dan metrik kinerja dan kriteria evaluasi.

3. Libatkan Pihak Berkepentingan dari Awal

Penting banget buat melibatkan pihak berkepentingan kunci dari awal agar inisiatif AI generatif kamu selaras dengan kebutuhan organisasi dan mendapatkan dukungan yang luas. Tim kamu harus punya minimal empat jenis anggota tim:

• Manajer Bisnis: Libatkan pakar dari unit bisnis yang akan terdampak oleh kasus penggunaan yang dipilih. Mereka bakal bantu memastikan pilot selaras dengan tujuan strategis mereka dan mengidentifikasi perubahan manajemen dan rekayasa ulang proses yang dibutuhkan untuk menjalankan pilot dengan sukses.
• Pengembang AI: Tangani antarmuka pengguna, aplikasi front-end, dan skalabilitas.
• Pakar Data AI : Peran ilmuwan data berkembang menjadi pengembangan model dasar untuk AI generatif. Mereka membantu melatih, memvalidasi, dan memelihara model dasar yang dioptimalkan untuk tugas-tugas data.
• Konsultan (Subject Matter Expert): Mereka menyiapkan, membersihkan, dan memvalidasi data yang diperlukan untuk melatih dan menyebarkan model AI. Mereka mendesain saluran data yang mengintegrasikan kumpulan data yang berbeda untuk memastikan kualitas, keandalan, dan skalabilitas yang dibutuhkan untuk aplikasi AI.

4. Evaluasi Lanskap Data Kamu

Evaluasi menyeluruh terhadap aset data kamu penting banget buat implementasi AI generatif yang sukses.

• Inventarisasi dan Evaluasi Sumber Data yang Ada: Data adalah fondasi AI generatif, jadi inventarisasi yang komprehensif sangat penting. Identifikasi semua sumber data potensial di organisasi kamu, termasuk data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur. Evaluasi relevansi setiap sumber dengan tujuan AI generatif spesifik kamu.
• Menggabungkan dan Mempersiapkan Data: AMatasigma bisa membantu kamu mempersiapkan alat-alat yang membantu kamu memusatkan dan mempersiapkan data untuk beban kerja AI generatif.
• Libatkan Konsultan untuk Mengevaluasi Kualitas Data dan Menetapkan Proses Persiapan Data: Kualitas data memengaruhi kinerja model AI generatif kamu. Oleh karena itu kamu perlu bantuan dari konsultan yang berpengalaman dengan bidang atau model sistem kecerdasan yang sedang kamu kembangkan.

5. Pilih Model Dasar untuk Kasus Penggunaan Kamu

Memilih model AI yang tepat sangat penting untuk kesuksesan proyek.

• Pilih Jenis Model yang Tepat untuk Kasus Penggunaan Kamu: Pakar Data berperan penting dalam memilih model dasar yang tepat untuk kasus penggunaan spesifik kamu. Mereka mengevaluasi faktor-faktor seperti kinerja model, ukuran, dan spesialisasi untuk menemukan yang paling sesuai. Matasigma menawarkan pustaka model dasar menggunakan model dari OpenAI, Google, Anthropic, Qwen, Mistral, Meta,,Grok xAI, dan menyediakan berbagai model pra-latih yang dioptimalkan untuk tugas-tugas yang berbeda (domain pengetahuannya)
• Evaluasi Model Pra-latih : Model-model ini dilatih pada data perusahaan terpercaya dari berbagai sumber, membuatnya ideal untuk berbagai aplikasi bisnis. Pertimbangkan trade-off antara model pra-latih dan opsi model yang dibangun khusus.
• Libatkan Pengembang untuk Merencanakan Integrasi Model ke Sistem dan Alur Kerja yang Ada: Libatkan pengembang AI kamu sejak awal untuk merencanakan bagaimana model yang dipilih diintegrasikan ke dalam sistem dan alur kerja yang ada, memastikan proses adopsi yang lancar.

6. Latih dan Validasi Model

• Pantau Kemajuan Pelatihan, Sesuaikan Parameter, dan Evaluasi Kinerja Model: Gunakan Intelligent Dialog Matasigma untuk pelatihan model yang efisien. Pantau kemajuan dan sesuaikan parameter untuk mengoptimalkan kinerja.
• Lakukan Pengujian yang Komprehensif untuk Mengevaluasi Perilaku dan Kepatuhan Model: Pengujian yang ketat sangat penting. Matasigma menyediakan alat yang dapat membantu mengevaluasi perilaku model dan memastikan kepatuhan terhadap peraturan dan pedoman etika yang relevan.

7. Deploy Model

• Integrasikan Model yang Dilatih ke Lingkungan Produksi: Pengembang akan membantu integrasi model ke dalam aplikasi bisnis yang ada. Mereka berfokus pada pembuatan API atau antarmuka yang memungkinkan komunikasi yang lancar antara model dasar dan aplikasi.
• Buat Umpan Balik dari Pengguna dan Tim Teknis untuk Perbaikan Berkelanjutan: Penting untuk membuat umpan balik yang jelas dengan pengguna dan tim teknis. Komunikasi yang berkelanjutan ini penting untuk mengidentifikasi masalah, mengumpulkan wawasan, dan mendorong perbaikan berkelanjutan pada solusi AI generatif kamu.

8. Skala dan Evolusi

• Perluas Beban Kerja AI yang Berhasil ke Area Lain di Bisnis Kamu: Saat proyek AI generatif awal kamu terbukti berharga, cari peluang untuk menerapkannya di seluruh organisasi.
• Jelajahi Fitur Lanjutan AI untuk Kasus Penggunaan yang Lebih Kompleks: pada Pada tahapan ini mungkin melibatkan penyesuaian model untuk kasus penggunaan serupa atau menjelajahi fitur lanjutan di Matasigma AI untuk mengatasi tantangan yang lebih kompleks.
• Pertahankan Praktik Tata Kelola yang Solid Saat Kamu Memperluas Kapasitas AI Generatif: Penting untuk mempertahankan praktik tata kelola yang kuat. Matasigma dapat menyediakan alat-alant yang dapat membantu memastikan bahwa kemampuan AI generatif yang berkembang tetap etis, patuh, dan selaras dengan tujuan bisnis kamu.

Kesimpulan

Adopsi AI generatif lebih dari sekadar menerapkan teknologi baru, ini adalah perjalanan transformatif yang dapat membentuk kembali lanskap bisnis kamu. Panduan ini telah meletakkan dasar untuk menggunakan AI generatif untuk mendorong inovasi dan mengamankan keunggulan kompetitif. Ingat: prioritaskan praktik etis dalam pengembangan dan penyebaran AI, kembangkan budaya inovasi dan pembelajaran berkelanjutan, dan tetaplah adaptif saat teknologi dan praktik terbaik AI generatif berkembang.