Skip to content
Mengapa Foundation Models Jadi Perubahan Besar di Dunia AI?
- Peluang Luar Biasa dengan Generative AI
- Generative AI itu beda sama AI tradisional. Kalo AI tradisional cuma bisa analisis data, generative AI bisa bikin sesuatu yang baru dari data itu. Ini jadi alat penting buat bisnis, kayak buat layanan pelanggan, bantu developer generate kode, atau ekstrak info penting dari dokumen kompleks.
- Setiap hari, makin banyak use case baru yang dikembangin. Perusahaan bisa naikin produktivitas, turunin biaya, dan buka peluang bisnis baru.
- Bedanya Generative AI dan AI Tradisional
- AI tradisional itu fokusnya sempit, dibangun buat tugas spesifik, dan butuh banyak campur tangan manusia.
- Generative AI pake foundation models, yang lebih besar, lebih umum, dan bisa dilatih pake data nggak berlabel (unsupervised learning). Model ini bisa disesuain buat banyak aplikasi.
- Kemampuan generative AI berkembang sangat cepat. Jadi, sekaranglah waktu yang tepat buat mulai bangun expertise di bidang ini.
- Langkah Awal Bangun Expertise Generative AI
- Bentuk Tim yang Paham Foundation Models: Mulai dengan bikin tim yang bisa eksperimen, tes model baru, dan bikin prototipe buat use case tertentu.
- Pilih Use Case Low-Risk Buat Testing: Cari proyek kecil yang risikonya rendah buat dijadikan tempat uji coba. Dari sini, tim bisa belajar dan dapet pengalaman.
- Diskusi Mendalam tentang Nilai dan Regulasi: Tentukan apa yang dibutuhkan buat dapetin nilai dan revenue dari generative AI. Juga, pastiin model memenuhi syarat kepercayaan, regulasi, dan etika.
- Transparansi dan Tanggung Jawab: Pastiin proses koleksi data, filter, dan manajemen data itu transparan. AI juga harus bisa dijelaskan cara kerjanya, adil, dan siap buat patuh regulasi.
- Evaluasi Model AI
- Evaluasi model AI itu kunci sukses. Pilih metrik yang relevan sama tugas bisnis, ukur ketangguhan, keadilan, skalabilitas, dan biaya deployment.
- Kadang, model kecil (masih miliaran parameter, bukan triliunan) bisa lebih efisien dan efektif buat tugas spesifik. Model kecil ini lebih hemat biaya dan bisa di-run on-premise, yang mengurangi risiko deployment.
- Mulai Sederhana dengan Pretrained Models
- Rekomendasi buat pemula: mulai pake pretrained model dan lakukan sedikit penyesuaian (tuning) pake data sendiri. Ini bikin model lebih cocok buat use case spesifik, tapi masih manfaatkan kemampuan umum yang udah dikembangin provider lain.
- Penting buat update pretrained model secara berkala (misal, setiap beberapa bulan) biar model tetap relevan sama perkembangan dunia dan regulasi terbaru.
- Pilih Platform AI yang Tepat
- Cari platform AI yang punya expertise di foundation models, punya alat governance buat atasi masalah etika, dan bisa bantu transisi dari eksperimen ke deployment.
- Seiring waktu, dengan pengalaman dan kepercayaan diri yang bertambah, kita bisa mulai maintain dan bangun model sendiri.
- Generative AI = Roket ke Masa Depan
- Generative AI mungkin bukan roket beneran, tapi ini bakal bantu kita “terbang lebih jauh dan cepat”, buka kemungkinan baru, dan eksplorasi frontier baru.
- Sama kayak ilmuwan NASA yang bikin kita bisa ke bulan dan eksplorasi luar angkasa, kerja keras di bidang AI bakal bawa kita ke kemajuan besar, baik buat bisnis maupun masyarakat.
Leave a Reply