Oleh: Fanly Tanto, Country Director, Indonesia, Google Cloud



Saat ada teknologi baru nan berkembang secepat perkembangan AI generatif, memang tidak selalu mudah untuk bisa mengikutinya. 



Sama halnya dengan percepatan digitalisasi pada masa awal COVID melanda, ketika perusahaan-perusahaan nan memilih untuk memantau situasi terlebih dulu akhirnya malah tertinggal jauh, sekarang kita sudah sampai ke titik perubahan baru dengan hadirnya AI generatif. 



Inilah beberapa prediksi perubahan nan bakal terjadi di industri lantaran AI generatif:



Sektor retail

Retailer pasti sangat memahami bahwa kualitas suatu brand berbanding lurus dengan kualitas jasa pelanggannya. Dengan AI generatif, pemasok virtual bisa meringankan beban pusat kontak retailer dengan chatbot instan nan merespons seperti manusia untuk membantu pembeli menemukan solusi masalah dengan cepat, baik untuk mencari tahu perbedaan antar-produk maupun menukar pesanan. Hal tersebut juga dapat mendukung hubungan jual beli melalui percakapan online (conversational commerce) untuk membantu pembeli menemukan apa nan mereka cari dan mencegah terhentinya proses pencarian. Bayangkan kita mempunyai staf virtual pribadi nan bisa berinteraksi dengan pembeli dan menyarankan peralatan sesuai pertanyaan alias preferensi pembeli. Sekarang bayangkan itu dilakukan dalam skala besar, dan kita bisa langsung tahu sungguh menariknya prospek ini bagi retailer.

AI generatif juga bisa membantu merampingkan dan mempercepat proses pengelolaan katalog produk nan menghabiskan banyak waktu, nan selama ini menjadi hambatan retail lantaran kudu mengelola inventaris nan sering berotasi. Dengan mengotomatiskan pekerjaan nan menjemukan, retailer bisa memperbarui inventaris dengan jumlah dan jenis produk nan jeli secara real-time, mendapatkan gambar produk dari vendor, mengurutkan dan mengategorikan produk berasas istilah penelusuran terkenal dan penjelasan nan relevan, serta menulis keterangan produk agar produk mudah dicari. 


Marketer retail nan lihai kemudian bisa menggunakan penjelasan produk ini dan membikin materi iklan nan menarik serta bervariasi nan bisa memikat beragam pangsa pasar. Misalnya, ambil contoh sebuah tas dan kita buatkan materi iklan nan berbeda untuk menyasar kalangan pembeli nan sadar lingkungan, milenial nan senang jalan-jalan, dan ibu-ibu nan baru saja punya anak. Kemudian, marketer bisa menggunakan AI generatif untuk membantu membuatkan beberapa latar belakang berbeda untuk foto produk tas tersebut, lampau melakukan A/B testing terhadap beragam jenis ini dengan audiens berbeda. Hal ini tidak hanya dapat menghemat waktu retailer, tetapi juga meningkatkan penghasilan mereka dan meningkatkan hubungan konsumen.


Sektor jasa keuangan

Industri jasa finansial adalah salah satu industri nan paling berjuntai pada pengolahan info di dunia, dan AI generatif bisa membantu lembaga finansial untuk menganalisis data, menghasilkan insight dari info tersebut, dan mengambil keputusan lebih baik. 



Sebagian besar jasa finansial mempunyai istilah dan konteks tersendiri, dan kami percaya bahwa penggunaan model bahasa besar (LLM) nan dikhususkan untuk bagian ini bakal meningkat, ialah berupa model bahasa nan sudah dilatih sebelumnya dan kemudian dilatih lebih jauh dalam set info teks dan kode nan lebih mini dan lebih spesifik. Dengan begitu, model tersebut bisa memahami dan memberikan respons dengan lebih baik terhadap perintah dan pertanyaan nan berangkaian dengan topik alias area tertentu, seperti perubahan izin alias standar pelaporan keuangan. 



Selain itu, kualitas output AI generatif juga terus ditingkatkan dengan langkah “mengaitkan” respons nan dihasilkan model ke info dan konteks di bumi nyata. Artinya, untuk setiap pertimbangan alias keputusan nan dihasilkan, model LLM bakal memberikan catatan alias link nan langsung terhubung ke info pendukung. Model AI generatif nan mudah dijelaskan seperti ini dapat membantu lembaga finansial menjelaskan proses pengambilan keputusan nan mereka lakukan secara transparan kepada pelanggan, sehingga membangun kepercayaan dan kepercayaan terhadap jasa nan didukung AI nan mereka berikan. 



Namun, perlu ditekankan bahwa itu semua dilakukan dengan adanya peran manusia di dalamnya sebagai pengawas dan pengendali sistem AI nan digunakan untuk membikin keputusan mengenai finansial pelanggan. Dengan begitu, bank bisa membantu memastikan bahwa model AI mengikuti peraturan, mengurangi risiko, dan menjaga kepercayaan pelanggan. 



Sektor pelayanan kesehatan

COVID-19 telah mengungkap beragam hambatan nan dihadapi industri kesehatan seperti beban biaya, kurangnya tenaga kerja, pemanfaatan teknologi nan kurang efisien, dan kompleksitas administratif. AI generatif pun diluncurkan tiga tahun kemudian dan dapat membantu meringankan beban-beban tersebut. 


Contohnya, AI generatif dapat meringankan beban kerja administratif dan beban kognitif akibat kurangnya tenaga master dengan memudahkan pencarian info nan relevan dari kumpulan hasil info nan luar biasa besar, memahami laporan dan arsip panjang agar siap digunakan dengan lebih cepat, dan membantu melakukan pengarsipan klinis. AI generatif juga dapat menganalisis dan mengatur ulang info nan ada dalam jutaan catatan medis dan laporan diagnostik elektronik nan menjelaskan kondisi pasien dan rumah sakit, termasuk info nan tersebar dalam beragam corak seperti pemeriksaan radiologi, hasil lab, dan keluhan pasien saat berkonsultasi ke dokter. Hal-hal tersebut dapat membantu master menjawab pertanyaan medis dengan lebih jeli dan aman, serta menghasilkan insight baru tentang pelayanan kesehatan dan pasien.



Seperti pada bagian keuangan, manusia tetap menjadi pusat dalam prosesnya. Namun, AI generatif bisa menjadi perangkat baru nan efektif untuk mengerjakan sesuatu dengan hasil nan lebih memuaskan, tetapi prosesnya tidak terlalu membosankan. Menurut Organisasi Kesehatan Dunia (WHO), ada sekitar 28 juta perawat di dunia. Jika kita bisa menghemat 5 menit saja dari waktu kerja mereka setiap harinya, bakal ada 266 tahun alokasi waktu nan bisa lebih difokuskan terhadap pelayanan pasien.



Seiring perkembangan AI generatif dari tahap penelitian ke tahap produksi pada tahun 2024, kami tidak sabar mau memandang langkah beragam perusahaan menggunakan teknologi ini untuk meraih kesempatan efisiensi serta peningkatan pendapatan secara kondusif dan dalam skala besar, hingga akhirnya mendorong standar baru ke seluruh industri.


http://1.bp.blogspot.com/-mX0dxJxp8dg/Vo8MSdxypWI/AAAAAAAARsI/EjaFhvgAEgc/s1600/Beutler_Google_Giftwrap_-v2TW.png -->