Tertarik untuk belajar tentang manfaat AI generatif – kata kunci yang dengan cepat memasuki kosakata eksekutif dan dewan di seluruh dunia?
Dalam artikel ini, kita akan mengeksplorasi bagaimana AI generatif dapat sepenuhnya mengubah industri, meningkatkan produktivitas, dan meningkatkan operasi bisnis secara keseluruhan. Dari output kreatif dan penghematan waktu hingga personalisasi dan peningkatan kepuasan pelanggan, AI generatif menawarkan berbagai keuntungan bagi perusahaan.
Kami juga akan membahas dampak menggabungkan AI generatif dengan AI percakapan pada pengalaman pelanggan. Baca terus untuk menemukan potensi AI generatif dan bagaimana hal itu dapat meningkatkan bisnis Anda.
Pengantar AI Generatif
AI generatif adalah cabang kecerdasan buatan yang berfokus pada pembuatan konten, desain, atau ide baru melalui algoritma pembelajaran mesin. Tidak seperti sistem AI tradisional yang mengandalkan aturan yang telah ditentukan, ia menggunakan sejumlah besar data untuk menghasilkan output asli dan inovatif. Dengan menganalisis pola dan belajar dari contoh yang ada, model AI generatif dapat membuat gambar realistis, musik, teks, dan banyak lagi.
Dari ChatGPT, Google Bard, dan Bing Chat ke Midjourney, GitHub Co-Pilot, dan Dall-E 2, dunia dipenuhi dengan contoh-contoh apa yang dibawa oleh AI generatif ke meja. Faktanya, keserbagunaan AI generatif dalam menjembatani berbagai bentuk media, seperti mengubah teks menjadi gambar atau audio menjadi teks, telah membuka banyak peluang kreatif dan menguntungkan. Tidak diragukan lagi, karena bisnis dan industri semakin memasukkan teknologi ini ke dalam proses penelitian dan operasional mereka, sejumlah besar aplikasi baru akan terus muncul. Sebagai contoh, bagaimana kami di Yellow.ai menggunakan Model Bahasa Besar khusus (LLM) dalam domain Generative AI sebagai lapisan intelijen yang kuat untuk memberikan solusi untuk kasus penggunaan yang dihadapi pengguna akhir yang kompleks yang membutuhkan real-pengambilan keputusan waktu.
Yellow.ai’s Dynamic Conversation Designer – alat Al generatif – memungkinkan Anda untuk merancang dan meluncurkan percakapan dalam hitungan menit – tidak diperlukan pengkodean! Coba gratis
Sekarang, mari kita mempelajari lebih dalam manfaat yang ditawarkan oleh AI generatif.
9 Manfaat AI generatif dalam perusahaan
1. Amplifikasi kreativitas
AI generatif memungkinkan bisnis untuk menghasilkan konten yang kreatif dan menarik dalam skala besar. Misalnya, dalam industri periklanan, sistem bertenaga AI dapat secara otomatis menghasilkan salinan iklan, visual, dan bahkan konten video yang menarik, berfungsi sebagai alat yang berharga untuk ide-ide inovatif dan mengurangi kebutuhan akan karya kreatif manual yang luas.
“ Ketika kita berpikir tentang masa depan internet, saya kira 90% konten tidak akan lagi dihasilkan oleh manusia. Ini akan dihasilkan oleh bot, ” kata Latanya Sweeney, Profesor Praktik Pemerintahan dan Teknologi di Harvard Kennedy School dan di Fakultas Seni dan Sains Harvard.
Penghematan waktu dan biaya
Dengan mengotomatisasi tugas-tugas yang sebelumnya memerlukan intervensi manusia, AI generatif menghemat waktu yang berharga dan mengurangi biaya operasional. Misalnya, dalam arsitektur dan desain, algoritma AI dapat menghasilkan desain bangunan berdasarkan spesifikasi yang diberikan, secara signifikan mempercepat proses desain. Tidak hanya itu, tetapi dengan menganalisis umpan balik pemangku kepentingan dan tren pasar, ini dapat membantu menghasilkan konsep dan desain produk baru. Kecepatan untuk menganalisis sejumlah besar data dan membuat rekomendasi desain adalah sumber kekuatannya yang sangat besar.
Hipersonalisasi
AI generatif dapat digunakan untuk hiper-personalisasi pengalaman pelanggan dengan menganalisis data pelanggan dan menghasilkan rekomendasi produk yang disesuaikan, dan penawaran berdasarkan preferensi individu. Apalagi ketika datang ke dukungan pelanggan melalui otomatisasi suara, itu dapat memungkinkan merek-merek e-commerce untuk memberikan dukungan pelanggan dalam suara-suara pribadi yang berubah secara dinamis yang akan menghilangkan frustrasi dari pengalaman dukungan dan membuat pengalaman lebih seperti manusia dan alami dibandingkan untuk basi, suara robot terdengar serupa.
Meningkatkan efisiensi dan produktivitas
Dengan AI generatif, bisnis dapat mengotomatiskan proses yang kompleks dan memakan waktu, memungkinkan mereka untuk mengoptimalkan alur kerja, meningkatkan efisiensi, dan mengalokasikan sumber daya secara efektif. Misalnya, dalam industri manufaktur, algoritma AI dapat menghasilkan jadwal produksi yang dioptimalkan, meminimalkan limbah, dan memaksimalkan efisiensi. Tidak hanya itu, di pusat kontak, AI generatif dapat memungkinkan agen dukungan pelanggan dengan ringkasan tiket, saran respons dan nada yang paling sesuai dengan konteks permintaan pelanggan, sangat meningkatkan produktivitas mereka.
Sintesis data
AI generatif menghadirkan kasus penggunaan yang menarik dalam domain sintesis data. Dengan memanfaatkan kemampuannya untuk menganalisis beragam dataset, model AI dapat mensintesis sejumlah besar data dan menghasilkan wawasan yang berharga. Misalnya, di sektor keuangan, AI generatif dapat menganalisis tren pasar, perilaku konsumen, dan indikator ekonomi untuk menghasilkan model prediksi yang memungkinkan bisnis membuat keputusan investasi yang terinformasi dengan baik. Dengan memanfaatkan kekuatan sintesis data, AI generatif memberdayakan organisasi di berbagai sektor untuk membuka intelijen yang dapat ditindaklanjuti dan mendapatkan keunggulan kompetitif dalam lanskap berbasis data saat ini.
Simulasi realistis
AI generatif memungkinkan pembuatan simulasi realistis yang dapat digunakan di berbagai bidang seperti pelatihan, hiburan, dan penelitian. Misalnya, dalam industri otomotif, simulator bertenaga AI dapat secara akurat mensimulasikan skenario mengemudi, memungkinkan pengujian kendaraan otonom yang lebih aman dan lebih efisien.
Pembelajaran adaptif
Sistem AI generatif dapat terus belajar dan beradaptasi berdasarkan umpan balik dan data baru. Kemampuan ini memungkinkan model untuk meningkatkan kinerja mereka dari waktu ke waktu dan menghasilkan output yang lebih selaras dengan preferensi dan tujuan pengguna. Misalnya, dalam pendidikan yang dipersonalisasi, model AI generatif dapat secara dinamis menyesuaikan bahan dan metode pembelajaran agar sesuai dengan kebutuhan, preferensi, dan gaya belajar siswa secara individu, meningkatkan efektivitas pengalaman pendidikan.
Peningkatan organisasi pengetahuan dan penemuan
AI generatif dapat memfasilitasi penemuan pengetahuan dengan menambang dan mengekstraksi wawasan dari berbagai sumber. Selain itu, dapat secara otomatis mengatur dan mengkategorikan sejumlah besar aset pengetahuan. Dengan memanfaatkan teknik pembelajaran mesin, sistem ini dapat mengidentifikasi dan menandai informasi berdasarkan topik, tema, dan hubungan, memfasilitasi akses dan pengambilan yang lebih mudah.
Tingkatkan pengalaman pelanggan
Meningkatkan pengalaman pelanggan muncul sebagai aplikasi bisnis terkemuka dan awal untuk AI generatif. Mengadopsi agen AI dinamis yang memberikan respons yang lebih mirip manusia terhadap pertanyaan pelanggan memungkinkan bisnis untuk meningkatkan interaksi pelanggan.
Model bahasa yang mendasarinya memungkinkan chatbots ini untuk memberikan respons yang lebih komprehensif dan canggih, meningkatkan kedalaman interaksi pelanggan. Selain itu, agen AI dinamis bertenaga AI dapat memainkan peran yang mendukung dalam layanan pelanggan sebagai agen-asisten. Mereka memanfaatkan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk mendengarkan percakapan agen-pelanggan dan mengakses sumber daya yang relevan untuk meningkatkan interaksi.
AI generatif vs AI percakapan: Dampaknya pada pengalaman pelanggan
AI generatif dan AI percakapan adalah dua bidang yang saling terkait namun berbeda yang memiliki dampak signifikan pada pengalaman pelanggan. Mari kita masuk ke perbandingan terperinci antara keduanya:
| AI generatif | AI percakapan | |
| Objektif | Terutama berfokus pada pembuatan konten dan menghasilkan output baru dan kreatif. | Terutama memfasilitasi percakapan bahasa alami antara manusia dan sistem AI. |
| Input & output | Menerima input data, apakah terstruktur atau tidak terstruktur, dan menghasilkan konten baru menggunakan pola yang dipelajari. | Menerima masukan dari pengguna dalam bahasa alami dan memberikan balasan yang relevan dan sadar kontekstual. |
| Pelatihan & pembelajaran | Dilatih pada berbagai format data, termasuk teks, foto, dan audio, untuk menemukan pola dan menghasilkan konten. | Dataset besar yang berisi percakapan manusia, pertanyaan pengguna, dan respons digunakan untuk melatih model. |
| Aplikasi & kasus penggunaan | Diterapkan pada realitas virtual, permainan, seni dan desain, komposisi musik, pembuatan konten, desain produk, peningkatan gambar dan video. | Digunakan dalam dukungan pelanggan, asisten virtual, chatbot, terjemahan bahasa, dan antarmuka suara. |
| Tingkat interaktivitas | Biasanya beroperasi dengan interaktivitas terbatas, karena menghasilkan konten secara mandiri berdasarkan pola dan contoh dari data pelatihan | Menawarkan interaktivitas tinggi, mampu terlibat dalam percakapan yang dinamis dan real-time dengan pengguna, menjawab pertanyaan, memberikan bantuan, dan mengadaptasi tanggapannya berdasarkan input pengguna. |
| Kompleksitas | Dapat menghasilkan output yang rumit dan kreatif, tetapi mungkin kurang memahami konteks dan preferensi pengguna. | Dapat memahami dan menanggapi pertanyaan pengguna yang kompleks, membuatnya cocok untuk aplikasi praktis seperti dukungan pelanggan. |
Baik Generative AI dan Conversational AI saling melengkapi dalam membentuk lanskap pengalaman pelanggan. Dengan memasukkan model AI Generatif ke dalam chatbot dan asisten virtual, bisnis dapat menawarkan interaksi yang lebih mirip manusia dan cerdas. Sistem AI percakapan yang ditenagai oleh Generative AI dapat memahami dan merespons bahasa alami, memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi, dan terlibat dalam percakapan yang mengesankan.
Kombinasi ini memberdayakan organisasi untuk membangun hubungan yang lebih kuat dengan pelanggan, mendorong loyalitas, dan mendapatkan keunggulan kompetitif di pasar yang dinamis saat ini.
Yellow.ai Dynamic Automation Platform (DAP) dengan kemampuan Generative AI adalah contoh bintang dari sinergi ini yang memungkinkan bisnis mengubah cara mereka berinteraksi dengan pelanggan dan karyawan mereka. Teknologi AI Generative canggih kami memungkinkan percakapan yang dinamis, berorientasi pada tujuan, dan seperti manusia, memastikan pelanggan menerima pengalaman dukungan yang tak tertandingi.
Membawa yang terbaik dari kedua dunia, Yellow.ai DAP dengan Generative AI menggunakan beberapa LLM dan wawasan eksklusif untuk membantu bisnis mencapai pengalaman pelanggan yang sangat personal.
AI – FAQ generatif
Apa itu AI Generatif, dan apa bedanya dengan AI tradisional?
AI generatif adalah cabang kecerdasan buatan yang berfokus pada pembuatan konten baru dan asli, seperti gambar, musik, atau teks, berdasarkan pola dan contoh yang dipelajari dari data pelatihan. Ini berbeda dari AI tradisional dengan kemampuannya untuk menghasilkan output baru daripada hanya menganalisis dan menafsirkan data yang ada. AI generatif melampaui kemampuan prediksi dan analitik AI tradisional, membuka kemungkinan baru untuk kreativitas, pembuatan konten, dan simulasi.
Dalam industri apa AI Generatif dapat sangat bermanfaat?
AI generatif memiliki potensi transformatif di beberapa industri. Dalam seni kreatif, ini memberdayakan seniman, desainer, dan musisi untuk membuka dunia kreativitas baru dengan menghasilkan konten yang unik dan menginspirasi. Dalam perawatan kesehatan, ini merevolusi penemuan obat, pencitraan medis, dan rencana perawatan pribadi, yang mengarah pada peningkatan hasil pasien. Selain itu, dalam permainan dan hiburan, AI generatif meningkatkan dunia virtual, pembuatan karakter, dan mendongeng interaktif, memberikan pengalaman yang mendalam dan menarik bagi audiens. Di seluruh industri ini dan di luarnya, penerapan AI generatif memiliki potensi untuk secara signifikan meningkatkan pengalaman pelanggan dengan memberikan solusi hiper-personal, inovatif, dan intuitif.
Bisakah AI Generatif membantu menghasilkan gambar dan konten yang realistis?
Ya, Generative AI mampu menghasilkan gambar dan konten yang realistis. Teknik-teknik seperti Generative Adversarial Networks (GANs) dan Variational Autoencoders (VAEs) telah dikembangkan untuk menghasilkan gambar yang sangat realistis yang menyerupai objek, lanskap, atau bahkan wajah manusia di dunia nyata. Model-model ini belajar dari kumpulan data besar dan dapat menghasilkan gambar-gambar baru yang memiliki detail, tekstur, dan koherensi visual yang rumit. Demikian pula, AI Generatif juga dapat menghasilkan konten realistis dalam bentuk lain seperti teks, musik, atau video, memberikan berbagai kemungkinan kreatif.
Bagaimana AI generatif berkontribusi untuk meningkatkan proses pengambilan keputusan?
AI generatif meningkatkan proses pengambilan keputusan dengan memberikan wawasan yang berharga, menambah analisis data, dan memungkinkan simulasi skenario. Dengan menghasilkan opsi yang beragam dan realistis, AI generatif membantu pembuat keputusan mengeksplorasi strategi alternatif, menilai hasil potensial, dan membuat pilihan berdasarkan informasi. Teknologi ini memfasilitasi pengambilan keputusan proaktif, mengurangi ketidakpastian, dan memberdayakan organisasi untuk menavigasi skenario yang kompleks dengan kepercayaan dan kelincahan yang lebih besar.
Garis bawah
AI generatif memiliki potensi luar biasa untuk bisnis di seluruh industri. Dari meningkatkan kreativitas dan efisiensi hingga meningkatkan kepuasan dan inovasi pelanggan, manfaat Generative AI sangat besar. Dengan memanfaatkan kekuatan Generative AI, bisnis dapat menonjol dalam lanskap yang didorong oleh data saat ini dan berkembang pesat.
Untuk mengalami keunggulan Generative AI untuk bisnis Anda, pertimbangkan untuk menjelajahi platform bertenaga AI Yellow.ai Generative dan minta demo hari ini.
Tetap di depan kurva
