Hampir setiap perusahaan tidak berinvestasi dalam teknologi intelijen buatan (AI), tetapi hanya sebagian kecil perusahaan (sekitar 1%) yang percaya bahwa mereka telah mencapai kematangan penuh. Ini berarti bahwa mereka telah sepenuhnya mengintegrasikan AI ke dalam operasi bisnis mereka, dan perubahan ini memengaruhi hasil mereka. AI generatif, atau Genai, kedatangan baru dalam solusi AI, membuat setiap industri tetap berada. Beberapa laporan menunjukkan perusahaan mengharapkan investasi Genai mereka untuk memberikan hasil yang terukur tahun ini. Jajak pendapat Boston Consulting Group (BCG) menunjukkan bahwa 75% dari 1.803 eksekutif C-suite mendaftarkan Genai di antara tiga pertimbangan strategis teratas.
Genai menjadi landasan meningkatkan efisiensi operasional dan mendorong inovasi karena bisnis dengan cepat mengadopsi inovasi teknologi baru untuk mendukung ekosistem digital mereka. Perusahaan harus memahami pergeseran ini agar tetap kompetitif di pasar yang berkembang pesat dan digerakkan oleh teknologi.
Hype di sekitar AI generatif
AI generatif belajar dari data yang ada untuk menghasilkan output baru sambil mencerminkan karakteristik data pelatihan tanpa mengulanginya. Ini dapat menghasilkan berbagai konten, seperti teks, gambar, kode perangkat lunak, desain produk, dll. Teknologi ini telah beralih dari fase inovasi ke fase pengiriman ekspektasi tinggi. Itu menjadi berita utama depan pada akhir 2022 saat Openai diluncurkan Chatgptchatbot berbasis LLM dengan interaksi manusia-identik.
Efektivitas Genai tergantung pada berbagai teknik, seperti model dasar AI, yang dilatih menggunakan data yang tidak berlabel dengan fine-tuning tambahan. Mengembangkan model -model ini, juga dikenal sebagai algoritma prediktif, membutuhkan kekuatan komputasi yang sangat besar dan matematika yang kompleks. Keadaan Genai saat ini perlahan-lahan bergerak menuju teknologi tujuan umum yang dampaknya akan tumbuh ketika perusahaan dan orang-orang menemukan kasus penggunaan yang lebih inovatif dari gadget ini dalam kehidupan sehari-hari mereka.
AI generatif multimodal di luar teks
Genai telah berevolusi dari berorientasi teks ke pemahaman dan membuat berbagai jenis konten, seperti gambar ke teks, teks-ke-gambar, video, dan file audio. Ini dikenal sebagai AI generatif multimodal, memungkinkan model AI untuk memproses dan memberikan output menggunakan beberapa tipe data secara bersamaan. Visi GPT-4 Openai dan Google Gemini AI adalah contoh yang baik dari model Genai multimodal yang menghasilkan output dari petunjuk sederhana dengan input minimal.
Juga terlihat bahwa solusi AI membawa pembuatan konten ke tingkat berikutnya. Bisnis, pemasar, dan desainer dapat mengotomatisasi tugas yang pernah memakan waktu berjam -jam. Semuanya bisa dilakukan hanya dengan memberikan prompt yang terstruktur dengan baik, dari menghasilkan aset visual hingga menyusun dokumen dengan file media interaktif. Cara pengguna saat ini memproduksi dan mengonsumsi konten berubah tidak seperti sebelumnya, dan Genai multimodal hanyalah bagian darinya.
Kemampuan model yang ditingkatkan dengan kecerdasan emosional
Model AI maju karena mereka memahami konteks, emosi, dan penalaran. Dengan teknologi LLM dan NLP, model AI sekarang dapat menangani input yang lebih lama dan lebih kompleks, membuat interaksi pengguna seperti manusia, dan menjadi bermakna dan alami. Kunci di sini dalam terobosan ini adalah integrasi kecerdasan emosional. Kemampuan ini membuat AI mampu menganalisis dan mengenali sentimen, niat, dan nada pengguna. Model AI perlahan -lahan menjadi lebih empati dalam dukungan pelanggan, memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi, dan banyak lagi.
Dengan kemajuan seperti Gemini 2.0 dan GPT 4.5, kemampuan AI untuk melacak percakapan yang diperluas menjadi lebih dapat diandalkan. AI sekarang dapat lebih membantu dalam hal -hal di mana kedalaman emosional paling penting. Ini bergerak dari respons robot sederhana ke interaksi seperti manusia.
AI generatif dalam aplikasi praktis: kasus penggunaan industri
Penggunaan Gen AI telah menyebar ke seluruh industri dan departemen di seluruh dunia. Penjualan dan pemasaran sudah menggunakannya dalam prosesnya. Kemampuannya untuk membuat konten dan membantu dengan alur kerja harian menjadikannya aset yang berharga bagi perusahaan dan tim.
=> 4.1 Jasa Keuangan
Solusi AI generatif semakin mendukung kegiatan keuangan dengan merampingkan deteksi penipuan, penilaian risiko, pemrosesan klaim, pemantauan transaksi, dan menawarkan saran yang dipersonalisasi. Alat AI mengotomatiskan tugas yang berlebihan, meningkatkan interaksi pelanggan, dan memastikan kepatuhan aplikasi terhadap kepatuhan peraturan.
=> 4.2 Penjualan dan Pemasaran
Genai hiper-personalisasi proses pemasaran, dan jika perusahaan tidak mengadopsi teknologi ini dengan cepat, mereka akan kehilangan kemampuan mereka untuk tetap kompetitif. Menggunakan petunjuk yang terstruktur dengan baik, mereka dapat mengarahkan LLM untuk menghasilkan konten kreatif untuk halaman produk, situs web, media sosial, email, blog, dll. Dengan analitik dan metrik Genai yang mendalam, tim penjualan dapat memperoleh wawasan terperinci tentang perilaku audiens mereka dan mengidentifikasi potensi prospek.
=> 4.3 Pembuatan kode dan pengembangan perangkat lunak
Tim Pengembangan Perangkat Lunak memanfaatkan generatif kecerdasan buatan Alat untuk menulis dan memelihara kode, mengotomatiskan debugging, dan melakukan pengujian selama SDLC. Alat -alat ini menyederhanakan pemasangan dan pengujian bug dan membantu dengan dokumentasi yang dibutuhkan coders dan penguji. Aplikasi Genai dalam pembuatan kode dan pengembangan perangkat lunak termasuk dokumentasi teknis, penulisan skrip, manual pengguna, dll.
=> 4.4 Penemuan obat dan perawatan kesehatan
AI generatif mengubah industri perawatan kesehatan dengan membantu penemuan obat, dokumentasi medis, keterlibatan pasien, diagnostik, dll. Alat bertenaga AI membantu dokter atau dokter dalam membuat keputusan yang lebih tepat ketika meringkas sejarah medis pasien, menyusun hasil laboratorium, dan mengatur catatan medis. Area di mana Genai sekarang sebagian besar digunakan adalah pencitraan medis dan menganalisis CT scan, rontgen, dan MRI untuk mengidentifikasi penyakit dan patah tulang. Ini juga membantu meneliti obat baru dengan memodelkan struktur molekuler dan memprediksi efektivitas senyawa baru.
=> 4.5 rantai pasokan
Eksekutif tingkat atas mengatakan bahwa kunci otomatisasi adalah berinvestasi dalam kemampuan AI generatif, yang memainkan peran penting dalam otomatisasi rantai pasokan. Ini membantu dengan manajemen rantai pasokan dengan mengotomatisasi alur kerja dan meningkatkan efisiensi operasional, terutama di industri otomotif. Organisasi memanfaatkan peningkatan transparansi dan visibilitas untuk menanggapi risiko segera dan mengumpulkan informasi yang akurat dan real-time.
Penekanan pada AI yang bertanggung jawab
Dengan Genai menjadi aset utama di dunia yang digerakkan digital, keprihatinan etisnya juga mulai muncul. Masalah seperti bias AI, informasi yang salah, privasi data, output rasial, dan masalah Deepfake (gambar/video) telah memicu kontroversi tentang pengembangan AI yang bertanggung jawab. Seperti yang dipelajari oleh model AI dari set data yang luas, ada kemungkinan kekhawatiran keadilan jika data tidak selaras secara etis dan memiliki bias. Juga, ada contoh di mana konten yang dihasilkan AI telah digunakan untuk menyebarkan informasi yang salah dan Deepfake untuk tujuan pemerasan. Pengguna juga khawatir tentang bagaimana informasi disimpan dan digunakan oleh organisasi yang memanfaatkan solusi AI untuk menawarkan layanan mereka.
Para peneliti dan perusahaan fokus pada pengembangan AI yang bertanggung jawab untuk mengatasi masalah ini, memprioritaskan transparansi, peraturan, dan pedoman etika. Fokus utama adalah pengembangan model AI dengan protokol keamanan bawaan. Pada saat yang sama, pemerintah telah mulai menerapkan undang -undang (UU AI UE, Undang -Undang Perlindungan Data Pribadi Digital, dan Undang -Undang Tata Kelola AI Texas) untuk memastikan penggunaan AI yang bertanggung jawab. Industri ini bekerja menuju pengembangan AI yang etis dan inovatif, dengan fokus pada keadilan, keamanan, dan akuntabilitas.
Kesimpulan
AI generatif berevolusi dari teknologi yang muncul ke kekuatan transformatif lintas industri. Pembuat chip AI, perusahaan platform data, Claude, open-source Genai, openai, hyperscaler, dan vendor perangkat lunak perusahaan adalah beberapa alat dan kategori terkait Genai yang layak diketahui pada tahun 2025. Untuk perusahaan yang ingin memanfaatkan potensi penuh dari teknologi ini, konsultasi dan pengembangan AI generatif akan menjadi langkah pertama yang bagus. Ketika kecerdasan buatan terus membentuk kembali ekosistem digital, tetap diperbarui dan beradaptasi dengan inovasi-inovasi ini akan menjadi kunci untuk tetap kompetitif di masa depan yang bertenaga AI.