Penggunaan AI Generatif
AI generatif digunakan dalam berbagai aplikasi. Kami telah membahas beberapa penggunaan kreatif AI generatif dan proyek yang dapat Anda bangun dengan model AI generatif dalam artikel terpisah. Namun, berikut beberapa kasus penggunaan yang menonjol saat ini:
Gambar
Alat AI generatif, seperti Nano Banana 2 dari Google, dapat membuat gambar baru berdasarkan gambar yang sudah ada, misalnya membuat potret baru berdasarkan wajah seseorang atau lanskap baru berdasarkan pemandangan yang ada.
Mona Lisa dalam gaya Picasso, Van Gogh, dan Monet
Teks
Anda dapat menggunakan alat seperti ChatGPT dan Google Bard untuk menulis artikel berita, posting blog, puisi, bahkan naskah.
Audio
Anda dapat menggunakannya untuk membuat musik, efek suara, bahkan sulih suara. Konten audio khusus untuk berbagai tujuan dapat dibuat, mulai dari skor latar untuk video hingga nada unik untuk keperluan branding.
Antarmuka bahasa alami
Teknologi ini dapat digunakan untuk membuat alat komunikasi yang interaktif dan intuitif, meningkatkan interaksi digital di berbagai platform.
Sintesis gambar
AI generatif dapat membuat model virtual yang detail, meningkatkan visualisasi di berbagai industri seperti ritel, real estat, dan lainnya.
Sintesis ruang
Teknologi ini dapat membantu merancang lingkungan virtual, yang berguna di sektor seperti realitas virtual, gim, dan ritel daring.
Desain produk dan sintesis objek
Desain baru dapat dihasilkan berdasarkan data yang ada, membuka peluang di industri seperti fesyen, dekorasi rumah, dan otomotif.
Farmasi
AI generatif dapat membantu membuat model virtual dan memprediksi potensi hasil riset farmasi, membantu penemuan obat dan personalisasi perawatan.
Pemasaran yang dipersonalisasi
Iklan atau konten pemasaran yang disesuaikan dapat dibuat, meningkatkan efektivitas kampanye pemasaran di berbagai platform.
AI di tempat kerja
Bagi saya, AI berdampak sangat positif pada cara saya bekerja. Sebagai enablement lead di Specsavers, saya secara rutin menggunakan AI untuk pemecahan masalah, mendukung pengguna lain, dan menghasilkan konten informatif.
Tentu, saya sudah melakukan semua ini sebelum hadirnya teman-teman AI kita, tetapi kecepatan penyampaian saya meningkat drastis, memungkinkan saya mendukung lebih banyak proyek/pengguna & ini telah menjadi alat yang saya rekomendasikan kepada semua orang.
Dalam eCommerce, AI generatif menjadi semakin penting ketika bisnis mencari cara untuk mempersonalisasi pengalaman pelanggan dan meningkatkan operasional.
Dasar-Dasar AI Generatif
Semuanya berawal dari sebuah prompt! AI generatif dimulai dengan sebuah prompt yang dapat berupa teks, gambar, video, desain, not musik, atau masukan apa pun yang dapat diproses oleh sistem AI. Prompt ini bisa dimasukkan secara manual oleh pengguna (misalnya, menggunakan GPT-3 untuk menghasilkan teks berdasarkan masukan pengguna) atau otomatis (misalnya, StyleGAN adalah jaringan adversarial generatif (GAN) yang dapat menghasilkan gambar berkualitas tinggi berdasarkan suatu himpunan data gambar.)
Ada beberapa jenis model generatif yang umum digunakan dalam pembelajaran mesin, termasuk Generative Adversarial Networks (GAN), Variational Autoencoders (VAE), dan model berbasis Transformer. Berikut gambaran singkat masing-masing:
Generative Adversarial Networks (GAN)
GAN adalah jenis jaringan saraf yang terdiri dari dua bagian: generator dan discriminator. Generator bertugas menghasilkan data baru, sementara discriminator menentukan apakah data tersebut asli atau palsu. Keduanya dilatih bersama melalui proses yang disebut pelatihan adversarial, di mana generator berupaya menghasilkan data yang tidak dapat dibedakan oleh discriminator dari data asli.
Gambaran struktur GAN - sumber
Variational Autoencoders (VAE)
VAE adalah jenis jaringan saraf lain yang digunakan untuk pemodelan generatif. VAE bekerja dengan mengenkode data masukan ke ruang berdimensi lebih rendah dan kemudian mendekodenya kembali ke ruang asal. Encoder dan decoder dilatih bersama untuk meminimalkan perbedaan antara data asli dan data hasil rekonstruksi. Anda
Model berbasis Transformer
Model berbasis Transformer umum digunakan untuk tugas pemrosesan bahasa alami. Model ini memproses rangkaian data masukan dan menghasilkan rangkaian data keluaran. Model berbasis Transformer sangat berguna untuk menghasilkan teks, seperti deskripsi produk atau ulasan pelanggan.
Melatih model
Semua model ini belajar dari data untuk menghasilkan contoh baru. Selama proses pelatihan, model diberi himpunan data contoh yang besar dan belajar menemukan pola serta keterkaitan di dalam data. Setelah model dilatih, model dapat digunakan untuk menghasilkan contoh baru dengan melakukan sampling dari distribusi yang telah dipelajari.
Sebagai contoh, GAN dapat dilatih pada himpunan data gambar dan belajar menghasilkan gambar baru yang mirip dengan yang ada di himpunan data tersebut.
VAE dapat dilatih pada himpunan data wajah dan belajar menghasilkan wajah baru yang mirip dengan yang ada di himpunan data tersebut.
Dan model berbasis Transformer dapat dilatih pada himpunan data deskripsi produk dan belajar menghasilkan deskripsi baru yang serupa dari segi gaya dan konten dengan yang ada di himpunan data tersebut.
Secara keseluruhan, model-model generatif ini adalah alat yang ampuh untuk menghasilkan konten dan data baru, dan banyak digunakan dalam berbagai aplikasi.
AI Generatif dalam eCommerce
AI generatif memiliki banyak penerapan dalam eCommerce, dan bisnis menggunakannya untuk mempersonalisasi pengalaman pelanggan, meningkatkan operasional, dan meningkatkan penjualan. Berikut beberapa area di mana organisasi eCommerce menggunakan AI generatif:
Rekomendasi produk
Salah satu penerapan paling umum dari AI generatif dalam eCommerce adalah rekomendasi produk. Bisnis dapat menggunakan model generatif untuk menganalisis data pelanggan dan menghasilkan rekomendasi yang dipersonalisasi untuk setiap pelanggan. Misalnya, Amazon menggunakan AI generatif untuk menghasilkan rekomendasi produk yang dipersonalisasi bagi pelanggannya berdasarkan riwayat penelusuran dan pembelian.
Personalisasi
AI generatif juga dapat digunakan untuk mempersonalisasi pengalaman pelanggan dengan cara lain, seperti menghasilkan konten yang dipersonalisasi atau menyesuaikan antarmuka pengguna. Misalnya, sebuah bisnis dapat menggunakan AI generatif untuk menghasilkan deskripsi produk yang dipersonalisasi atau menyesuaikan tata letak situs webnya berdasarkan preferensi setiap pelanggan.
Keterlibatan pelanggan
Keterlibatan pelanggan juga dapat ditingkatkan dengan menciptakan asisten virtual dan chatbot yang dapat memberikan dukungan dan rekomendasi yang dipersonalisasi. Misalnya, sebuah bisnis dapat menggunakan AI generatif untuk membuat chatbot yang dapat menjawab pertanyaan umum terkait bisnis seperti permintaan akses ke suatu sistem atau pengajuan cuti tahunan.
Pembuatan konten
AI dapat digunakan untuk menghasilkan berbagai konten bagi bisnis eCommerce, termasuk deskripsi produk, ulasan, dan iklan. Simak artikel DataCamp tentang cara menggunakan ChatGPT untuk penjualan untuk mempelajari lebih lanjut penggunaan AI generatif untuk pembuatan konten.
Studi Kasus AI Generatif dalam eCommerce
Beberapa bisnis eCommerce telah berhasil menerapkan AI generatif untuk meningkatkan operasional mereka.
Beberapa contoh singkat meliputi:
- Amazon menggunakan AI Generatif untuk mempersonalisasi konten bagi para pelanggannya.
- Shopify baru-baru ini meluncurkan Shopify Magic untuk membantu penjual menghemat waktu, menjual lebih banyak, dan menampilkan produk ke lebih banyak pembeli.
- eBay menggunakan AI Generatif untuk mendukung Smart Store, yang membantu penjual menciptakan pengalaman belanja yang dipersonalisasi bagi pengguna mereka.
- Etsy menggunakan AI Generatif untuk membuka masa depan Perdagangan B2B di Pasar Negara Berkembang.
Mari kita lihat beberapa di antaranya lebih detail:
Amazon
Pertama dalam daftar, dan tentu tidak mengejutkan bagi siapa pun yang membaca, Amazon turut terjun dalam AI generatif. Amazon menggunakan AI generatif untuk menghasilkan rekomendasi produk yang dipersonalisasi bagi pelanggan yang mengunjungi situsnya. Selain itu, alih-alih merilis chatbot seperti para pesaing terdekatnya di Microsoft (ChatGPT) dan Google (bard), mereka mengambil arah berbeda dengan memanfaatkan dominasinya di ranah cloud melalui AWS (Amazon Web Services) untuk merilis dua model bahasa AI baru di platformnya, Bedrock.
Bedrock akan memungkinkan pelanggan menggunakan model pembelajaran mesin Amazon tanpa data mereka bocor kembali ke kumpulan informasi yang lebih luas yang digunakan untuk melatih sistem tersebut. Ini seharusnya menjawab satu kekhawatiran utama bagi organisasi yang ingin membangun produk AI generatif mereka sendiri.
Alibaba Group
Alibaba Group baru-baru ini memperkenalkan model AI generatif bernama Tongyi Qianwen, kebenaran dari seribu pertanyaan, yang akan diintegrasikan ke semua aplikasi perusahaan dalam waktu dekat.
Model ini dapat digunakan untuk meringkas catatan rapat, menulis email, dan menyusun proposal bisnis. Model ini juga akan ditambahkan ke Tmall Genie, asisten suara milik Alibaba.
Teknologi ini “akan membawa perubahan besar pada cara kita memproduksi, bekerja, dan menjalani hidup,” menurut CEO Daniel Zhang. Tujuannya adalah membuka model ini bagi klien agar mereka dapat membangun model bahasa besar yang disesuaikan, dan mereka telah mulai mendaftarkan pengguna.
Keterbatasan dan Pertimbangan Etis
Pertanyaan pertama bagi banyak pimpinan data saat mempertimbangkan AI generatif di tempat kerja kurang lebih adalah, ‘apa yang dilakukan alat AI generatif dengan semua data ini?’ Dan ini memunculkan pertanyaan, ‘apakah kita bisa menanyakan apa saja kepada AI?’ Jawaban singkatnya, setidaknya untuk saat ini, adalah tegas tidak.
Kami sudah melihat beberapa kebocoran data dari penggunaan AI di tempat kerja (lihat larangan ChatGPT oleh Samsung di kalangan karyawan setelah kebocoran kode sensitif), dan banyak bisnis yang menetapkan aturan serta regulasi internal mereka sendiri terkait penggunaan AI di tempat kerja, bahkan sebagian melarang penggunaannya sepenuhnya.
Keterbatasan dan tantangan AI generatif
- Kualitas dan kuantitas data. Untuk belajar dan menghasilkan konten yang realistis dan relevan, model AI generatif memerlukan banyak data berkualitas tinggi. Namun, menemukan, mengumpulkan, membersihkan, dan memberi label pada data semacam itu memakan waktu, mahal, serta rentan terhadap kesalahan atau bias. Bisnis mungkin belum memiliki keterampilan atau pengetahuan untuk melakukan ini secara skala besar.
- Evaluasi dan umpan balik. Menilai dan meningkatkan model-model ini bisa menantang karena tidak ada cara yang jelas atau objektif untuk mengukur kualitas, akurasi, orisinalitas, atau kegunaan konten yang dihasilkan. Meskipun umpan balik manusia penting, itu juga bisa bersifat subjektif, tidak konsisten, atau terbatas. Sekali lagi, tanpa sumber daya khusus, ini bisa sulit.
- Skalabilitas dan keandalan. Sumber daya dan daya komputasi yang diperlukan untuk melatih dan menjalankan model AI generatif dapat membatasi skalabilitas dan keandalannya. Selain itu, model dapat menghasilkan keluaran yang tak terduga atau tidak diinginkan yang dapat merusak reputasi atau kepercayaan bisnis eCommerce atau pelanggannya.
Pertimbangan etis AI generatif
- Privasi dan keamanan. Data sensitif atau pribadi milik bisnis eCommerce atau pelanggannya, seperti preferensi, perilaku, identitas, atau informasi keuangan, berpotensi diakses, digunakan, atau bocor oleh model AI generatif. Ini dapat menimbulkan kekhawatiran dan risiko privasi serta keamanan.
- Keberimbangan dan akuntabilitas. Bias atau prasangka dalam data yang digunakan untuk melatih model AI generatif, atau dari manusia yang berinteraksi dengannya, berpotensi tercermin atau bahkan teramplifikasi. Ini dapat mengarah pada hasil atau keputusan yang tidak adil atau diskriminatif yang dapat memengaruhi bisnis eCommerce atau pelanggannya. Harus ada mekanisme untuk memastikan keberimbangan dan akuntabilitas bagi model AI generatif dan keluarannya.
- Transparansi dan kepercayaan. Model AI generatif berpotensi menghasilkan konten yang tidak dapat dibedakan dari konten buatan manusia. Ini dapat menciptakan kebingungan atau penyesatan di kalangan bisnis eCommerce atau pelanggannya. Harus ada cara untuk mengungkapkan atau memverifikasi sumber dan sifat konten AI generatif serta menjamin kualitas dan relevansinya.
Prospek ke Depan
AI generatif memiliki banyak penerapan di berbagai domain, namun salah satu yang paling menjanjikan dan menarik adalah eCommerce, dengan banyak prospek masa depan di depan mata.
Augmented reality dan virtual reality
AI dapat dipadukan dengan VR & AR untuk menghadirkan pengalaman belanja yang lebih imersif bagi pelanggan. Misalnya, aplikasi AR bertenaga AI generatif dapat membantu pelanggan memvisualisasikan furnitur di rumah mereka sebelum membeli.
Penemuan produk
AI generatif dapat membantu pelanggan menemukan produk yang mereka inginkan atau butuhkan dengan lebih mudah dan efisien. Misalnya, AI generatif dapat membuat gambar produk yang realistis dan beragam berdasarkan deskripsi tekstual atau sketsa, sehingga pelanggan dapat memvisualisasikan produk yang diinginkan dengan lebih baik.
Teknologi ini juga dapat menghasilkan rekomendasi produk yang dipersonalisasi berdasarkan preferensi, perilaku, dan umpan balik pelanggan, sehingga meningkatkan kepuasan dan loyalitas.
Keterlibatan pelanggan
Bisnis dapat menggunakan AI untuk berkomunikasi dengan pelanggan mereka secara lebih efektif dan kreatif. Misalnya, menggunakan alat seperti stable diffusion, Anda dapat membuat konten yang menarik dan relevan untuk platform media sosial, blog, buletin, atau iklan, sehingga menarik lebih banyak trafik dan konversi.
AI generatif juga dapat menghasilkan respons yang alami dan mirip manusia untuk chatbot atau asisten suara, memberikan layanan dan dukungan pelanggan yang lebih baik.
Pencegahan penipuan
AI dapat membantu bisnis mendeteksi dan mencegah aktivitas atau serangan penipuan di platform eCommerce mereka dengan lebih efektif dan akurat. Misalnya, alat AI dapat membuat identitas atau wajah sintetis untuk tujuan verifikasi, sehingga menyulitkan penyamar atau bot mengakses platform.
Anda juga dapat menggunakan AI Generatif untuk menghasilkan data yang realistis dan beragam untuk tujuan pelatihan atau pengujian, sehingga meningkatkan kinerja dan ketahanan model deteksi penipuan. Pelajari lebih lanjut tentang Deteksi Penipuan di Python dengan kursus online DataCamp.
Kesimpulan
AI generatif adalah teknologi yang ampuh yang dapat menciptakan konten baru dan menarik bagi bisnis eCommerce. Teknologi ini dapat membantu mereka menarik lebih banyak pelanggan, mempersonalisasi pengalaman mereka, dan meningkatkan loyalitas. AI juga akan membantu bisnis mengoptimalkan operasional, seperti manajemen inventaris, penetapan harga, dan pemasaran. Pemanfaatan AI Generatif dan AI secara umum yang efektif akan menjadi pembeda signifikan saat pelanggan/pengguna memilih di antara berbagai platform.
AI generatif adalah pengubah permainan bagi eCommerce dan aset berharga bagi bisnis mana pun yang ingin berkembang di era digital. Pelajari konsep AI generatif dalam kursus DataCamp.
