Apa itu AI Generative LLMs? Bagian Empat

 

Ilustrasi AI Generative LLMs dalam konteks Binis
Gambar : gorbysaputra.com

Pembahasan kali ini kolersinya AI Generatif dan LLM dengan bisnis. yang memang tak sedikit sudah menggunakannya dalam ranah bisnis,
e-commerce, baik itu untuk pembuatan gambar, video, suara. dan itu semua demi kemudahan untuk pencapaian target dalam konteks bisnis.

Berikut penjelasan komprehensif tentang sumber data AI Generatif dan LLM dalam konteks bisnis, jual beli, jasa, dan pembuatan konten (gambar, video, suara), serta bagaimana teknologi ini mampu memberikan relevansi tinggi hingga menggeser peran mesin pencari tradisional seperti Google:

• Sumber Data AI Generatif & LLM untuk Bisnis dan Konten

AI Generatif dan LLM memperoleh data dari berbagai sumber untuk memenuhi kebutuhan spesifik pengguna:

• Data untuk Bisnis (Jual Beli & Jasa)

Data Transaksi dan Perilaku Pengguna

Riwayat pembelian, preferensi pelanggan, dan interaksi di platform e-commerce (contoh: Amazon, Shopee).

• Data CRM (Customer Relationship Management) seperti email, chat, dan tiket layanan pelanggan.
• Sumber: Integrasi dengan API platform bisnis, database perusahaan, atau tools analitik (Google Analytics).

Data Pasar dan Kompetitor

• Harga produk, tren penjualan, ulasan pelanggan, dan analisis kompetitor.
• Sumber: Web scraping (misalnya, data dari marketplace), laporan industri (eMarketer, Statista), atau kerja sama dengan pihak ketiga.

Data Demografis dan Psikografis

• Usia, lokasi, minat, dan gaya hidup pengguna.
• Sumber: Media sosial (Meta, TikTok), survei online, atau data agregasi pihak ketiga.

Data Regulasi dan Hukum

• Kebijakan perdagangan, peraturan pajak, atau standar industri.
• Sumber: Dokumen pemerintah, situs resmi (misalnya, BKPM di Indonesia), atau database hukum (LexisNexis).

Data untuk Pembuatan Konten (Gambar, Video, Suara)

Dataset Publik

• Gambar: LAION-5B (5 miliar gambar dari web), OpenImages.
• Video: YouTube-8M (video berlabel), Kinetics.
• Suara: LibriSpeech (rekaman audiobook), Common Voice (Mozilla).

Konten Berlisensi

• Foto stok (Shutterstock, Getty Images), musik (Epidemic Sound), atau video premium.
• Contoh: DALL-E 3 dilatih pada dataset berlisensi dari mitra konten.

Konten Generasi Pengguna (UGC)

• Upload gambar/video pengguna di platform seperti Instagram, TikTok, atau MidJourney.

Data Sintetis

• Gambar/video yang dihasilkan AI untuk melatih model lain (misalnya, NVIDIA menggunakan data sintetis untuk pelatihan model autonomous driving).

Bagaimana AI Menyajikan Relevansi Tinggi?

AI Generatif dan LLM menggeser kebutuhan mesin pencari tradisional dengan cara berikut:

Personalisasi Ekstrem

Contoh Bisnis:

• AI menganalisis riwayat belanja pengguna untuk merekomendasikan produk yang dipersonalisasi (misalnya, rekomendasi Amazon).
• Chatbot layanan pelanggan (misalnya, Zendesk AI) memberikan solusi berdasarkan riwayat interaksi.

Contoh Konten:

• Tools seperti Canva AI menyesuaikan desain dengan merek pengguna (warna, font, gaya).
• Adobe Firefly menghasilkan gambar sesuai deskripsi spesifik pengguna (misalnya, "logo minimalis biru dengan ikon daun").

Generasi Solusi Langsung (Bukan Daftar Link)

Bisnis:

• Daripada mencari "cara meningkatkan penjualan online", pengguna bisa bertanya ke 

ChatGPT:

• "Buatkan strategi pemasaran digital untuk toko skincare lokal dengan budget Rp 10 juta/bulan."
• AI akan menghasilkan rencana lengkap: target audiens, platform iklan, konten kreatif.

Konten:

Daripada mencari "template video TikTok", pengguna bisa instruksikan Runway ML:

• "Buat video 15 detik dengan transisi dinamis, musik upbeat, teks 'Diskon 50%'."

Integrasi Multimodal

AI menggabungkan teks, gambar, suara, dan video dalam satu alur kerja:

• Contoh: Pengguna meminta AI untuk membuat iklan video lengkap (naskah, ilustrasi, musik, voice-over).
• Tools seperti Synthesia (video AI) atau Murf (suara AI) memungkinkan ini tanpa keterampilan teknis.

Real-Time Adaptation

AI menggunakan data real-time untuk rekomendasi dinamis:

Contoh Bisnis:

• Dynamic pricing (penyesuaian harga berdasarkan permintaan, cuaca, atau stok).
• AI inventory management (prediksi restok barang berdasarkan tren penjualan).

Contoh Konten:

• AI video tools yang mengintegrasikan berita terkini ke dalam konten (misalnya, laporan cuaca otomatis).

Tabel Penjelasan Contoh Penggunaan AI di Berbagai Sektor, Keunggulan AI Vs Search Engine Tradisional
Data : gorbysaputra.com

Tantangan dan Risiko

Bias Data:

• Jika data pelatihan tidak beragam, AI bisa merekomendasikan produk/konten yang tidak inklusif.

Keamanan Privasi:

• Penggunaan data pengguna tanpa izin (misalnya, pelanggaran GDPR).

Ketergantungan Berlebihan:

• Pengguna mungkin kehilangan kemampuan riset mandiri.

Kualitas Konten:

• AI bisa menghasilkan konten "medioker" jika tidak diarahkan dengan prompt spesifik.
• Masa Depan: Bagaimana AI Akan Menggantikan Search Engine?

AI-Agnostic Platforms:

• Platform seperti Perplexity.ai menggabungkan kemampuan pencarian dan generatif.

Voice/AR Integration:

• AI asisten suara (seperti Gemini Nano) akan menjawab pertanyaan langsung tanpa membuka browser.

Hyperlocal Services:

• AI merekomendasikan restoran/toko terdekat berdasarkan preferensi dan budget pengguna.

Autonomous Business Solutions:

• AI mengelola seluruh siklus bisnis (pemasaran, produksi, logistik) tanpa intervensi manusia.
• AI Generatif dan LLM memperloer data dari sumber multidimensi
• AI Generatif dan LLM memperoleh data dari sumber multidimensi (publik, privat, sintetis, UGC) untuk menyediakan solusi yang langsung, personal, dan multimodal. 

Dengan kemampuan ini, AI tidak hanya menjawab pertanyaan tetapi juga mengotomatiskan proses bisnis dan kreatif, mengurangi ketergantungan pada pencarian manual di mesin pencari.

Agar tetap kompetitif, perusahaan perlu:

• Mengintegrasikan AI ke dalam alur kerja bisnis.
• Memastikan kualitas dan etika data.
• Mendorong inovasi dalam personalisasi dan real-time adaptation.
• Bagi pengguna, AI menjadi asisten serba-bisa yang menggeser peran search engine dari "sumber informasi" menjadi "alat eksekusi".