Cara AI generatif mengubah lanskap perusahaan rintisan

Bayangkan Kecerdasan Buatan (AI) yang berperan sebagai kreator, bukan sekadar pembantu—AI menulis kode, mendesain logo, dan menulis konten yang menggambarkan merek Anda. AI generatif mewujudkan hal ini untuk perusahaan rintisan. Namun, tidak sekadar menjadi konsumen dari teknologi ini—perusahaan rintisan berada di garis depan dalam memproduksinya.

Perusahaan rintisan inovatif seperti HuggingFace, Stability AI, dan Anthropic adalah contoh dari memanfaatkan AI generatif sambil mengembangkan dan menyediakan alat yang mendukung aplikasi berbasis AI. Berikut adalah cara perusahaan rintisan dapat memanfaatkan, berkontribusi, dan menggunakan AI generatif untuk perjalanan yang siap menghadapi masa depan.

Memahami AI generatif 

AI generatif adalah subset dari AI. AI generatif menggunakan algoritma machine learning untuk menghasilkan konten asli seperti gambar, teks, musik, atau data sintetis berdasarkan data yang digunakan untuk melatihnya. Tidak seperti AI terprogram berbasis aturan sebelumnya, AI generatif sekarang belajar dan beradaptasi dengan tugas yang beragam.

Mengapa AI generatif cocok untuk Anda?

Di dunia perusahaan rintisan yang serba cepat, Anda sering menghadapi kebuntuan kreativitas, krisis sumber daya, dan tugas yang berlebihan, semuanya dalam siklus 24 jam. Hal tersebut tidaklah mudah. AI Generatif hadir untuk membantu Anda tetap unggul dan kompetitif:

●      Menginovasikan prototipe desain dan menghasilkan wawasan bisnis.

●      Mengotomatiskan proses seperti pembuatan konten, entri data, dan layanan pelanggan.

●      Mempercepat analisis data untuk menawarkan rekomendasi pelanggan yang disesuaikan.

Pada intinya, model AI generatif belajar dari set data yang beragam, yang mengenali pola dan struktur. AI generatif menggunakan 'prompt' untuk membuat data baru yang unik. Namun, penting untuk dicatat bahwa model ini bekerja dengan menggabungkan kembali pola/data yang telah dilihat sebelumnya selama tahap pelatihan, yang kemudian dikembalikan ke pengguna.

Memilih model yang tepat berdasarkan kasus penggunaan yang ditujukan sangat penting karena model memiliki fungsi yang bervariasi. Misalnya, beberapa model berspesialisasi dalam pembuatan gambar, penulisan teks, atau pemrosesan audio, masing-masing disesuaikan dengan tugas generatif tertentu. Dengan menyelaraskan pilihan dengan kebutuhan, perusahaan rintisan dapat memastikan penggunaan model yang paling efektif untuk tujuan yang dimiliki.

Dampak AI generatif pada perusahaan rintisan 

Lebih dari 210 perusahaan rintisan berbasis AI generatif telah mengalami perubahan yang signifikan dalam otomatisasi tugas, inovasi desain, dan ideasi produk yang sesuai dengan pasar, sehingga meningkatkan efisiensi strategis.

Hasilkan ide produk baru

AI generatif mendukung proses ideasi produk dengan memungkinkan perusahaan rintisan mengeksplorasi konsep dan fitur baru secara lebih efisien. Namun, proses ini sering kali melibatkan berbagai model dan alat AI yang bekerja bersama, termasuk model machine learning (ML) untuk analitik dan AI generatif bagi output kreatif.

Berikut adalah beberapa cara AI generatif berkontribusi pada ideasi produk:

• Menganalisis tren pasar dan perilaku pengguna: Perusahaan rintisan dapat memanfaatkan model ML berbasis analitik untuk mengidentifikasi pola perilaku pengguna dan tren pasar yang sedang berkembang. Wawasan ini berfungsi sebagai fondasi untuk memahami hal yang sesuai dengan konsumen.

• Meningkatkan ideasi dengan deskripsi yang dihasilkan: Alat AI generatif, seperti Amazon Bedrock, memungkinkan perusahaan rintisan membuat deskripsi produk otomatis berdasarkan wawasan dari data yang dimiliki. Proses ini menghemat waktu serta menginspirasi ide-ide baru dengan mengeksplorasi berbagai tema, fitur, dan gaya. Pelajari selengkapnya tentang mengotomatiskan pembuatan deskripsi produk dengan Amazon Bedrock.

• Analisis kompetitif: AI generatif membantu menganalisis penawaran kompetitor dengan menyintesis data menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Hal ini memungkinkan perusahaan rintisan mengungkap celah di pasar dan menghasilkan ide-ide inovatif yang disesuaikan dengan kebutuhan pengguna.

Meskipun AI generatif memberikan dukungan yang cepat dan dapat diskalakan untuk aspek-aspek tertentu dari ideasi produk—seperti membuat deskripsi produk atau fitur curah pendapat—AI ini bekerja paling baik dengan alat analitik dan keahlian domain.

Hasilnya? Perusahaan rintisan dapat mempercepat pengembangan produk dengan memanfaatkan AI generatif untuk eksplorasi kreatif, wawasan yang didukung data, dan efisiensi operasional.

Kode yang dihasilkan AI

AI generatif dapat membantu mengisi celah antara desain produk, pengujian, dan implementasi siap produksi dengan mendukung pengembangan produk dan pembuatan prototipe. Berikut adalah cara kontribusinya:

• AI generatif dengan cepat menghasilkan cuplikan kode awal, yang memberikan fondasi untuk pengembangan fitur produk baru. Hal ini memungkinkan developer fokus pada penyempurnaan dan penyesuaian kode untuk kebutuhan spesifik daripada memulai dari awal.

• Model Bahasa Besar (LLM) Lanjutan menghasilkan cuplikan kode sadar konteks yang selaras dengan persyaratan tertentu. Hal ini meningkatkan kualitas kode, mengurangi upaya debugging, dan mempercepat pengembangan.

• Alat AI generatif seperti Amazon Q Developer dapat secara signifikan membantu produktivitas developer dengan membantu dalam membuat uji unit berdasarkan prompt teks. Hal ini memungkinkan developer untuk dengan cepat menghasilkan kasus pengujian relevan yang disesuaikan dengan basis kode mereka, sehingga mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk menyusun pengujian secara manual. Dengan memberikan kontrol kepada developer dan menawarkan panduan tentang pembuatan pengujian, Amazon Q Developer memberdayakan tim agar fokus pada penyempurnaan dan pelaksanaan pengujian secara efisien untuk memastikan kualitas kode yang lebih tinggi dan iterasi yang lebih cepat.

• AI generatif mempercepat praktik infrastruktur sebagai kode (IaC), sebuah aspek krusial dari deployment aplikasi modern. Alat seperti Amazon Q membantu developer menulis dan memecahkan masalah konfigurasi Terraform secara efisien dengan menawarkan rekomendasi untuk perbaikan berdasarkan konteks. Dengan mengotomatiskan IaC, AI generatif mendukung penciptaan lingkungan cloud yang dapat diskalakan, konsisten, dan aman—praktik terbaik dalam DevOps. Pelajari selengkapnya tentang mempercepat pengembangan Terraform dengan Amazon Q.

Hasilnya? Produktivitas developer meningkat sebesar 88%, waktu yang dihemat dalam pembuatan kode sebesar 35% hingga 40%, dan waktu yang dihemat dalam pemfaktoran ulang kode sebesar 20% hingga 30%.

Misalnya, Ancileo, sebuah penyedia terkemuka dari solusi teknologi yang aman dan dapat disesuaikan bagi perusahaan asuransi, reasuransi, broker, dan partner afinitas, menggunakan Amazon Q untuk membantu developer memahami basis kode yang ada serta memecahkan masalah langsung di IDE mereka. Hal ini memungkinkan tim menghemat waktu dalam menyelesaikan masalah terkait pengodean sebesar 30%.

Otomatiskan pembuatan konten

Mulai dari penelitian yang sulit hingga pembuatan salinan yang sempurna, membuat konten menjadi sangat menuntut. Hal ini menghabiskan terlalu banyak waktu dan keahlian. Bayangkan mengalihkan sumber daya ini untuk meningkatkan kualitas dan konsistensi output Anda. Untuk itulah AI generatif memitigasi beban ini.

Untuk mengotomatiskan pembuatan konten untuk materi pemasaran, posting media sosial, dan iklan:

• Manfaatkan Claude Anthropic untuk menyederhanakan pembuatan konten. Claude menawarkan solusi yang sangat efisien untuk menghasilkan konten yang selaras dengan merek dan relevan secara kontekstual. Kemampuannya memungkinkan output konten yang serbaguna dalam gaya unik merek, sehingga meningkatkan produktivitas dan konsistensi saluran.

• Untuk pembuatan gambar, manfaatkan model Stable Diffusion dari Stability AI. Model ini didesain untuk memproduksi visual berkualitas tinggi dengan performa yang dioptimalkan, latensi rendah, dan efisiensi biaya, sehingga menjadikannya ideal untuk aplikasi yang menuntut konten menarik secara visual.

Hasilnya? Kenaikan skala perusahaan rintisan yang hemat biaya, peningkatan fokus pada tugas-tugas bernilai tinggi, dan jaminan kualitas konten yang unggul. Pengingat: Gunakan prompt yang jelas dan eksplisit untuk memandu model AI generatif Anda agar konten sangat relevan dan berkualitas.

Optimalkan proses internal

AI generatif menawarkan potensi yang sangat besar untuk mengoptimalkan proses internal dengan meningkatkan akses ke informasi, menyederhanakan alur kerja, dan meningkatkan pengambilan keputusan. Berikut adalah caranya:

• LLM membantu menganalisis data teks dalam jumlah besar dengan mengidentifikasi wawasan dan pola utama yang dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi.

• Retrieval augmented generation (RAG) meningkatkan kemampuan LLM dengan mengambil informasi kontekstual yang relevan, mengurangi ketidakakuratan, dan memastikan bahwa respons lebih dapat diandalkan dan didasarkan pada data faktual.

• Alat seperti Amazon Q for Business, yang tersedia melalui Amazon Bedrock, memungkinkan perusahaan rintisan mengotomatiskan tugas berulang dan meningkatkan produktivitas dengan menawarkan bantuan cerdas yang sadar konteks.

Hasilnya? Waktu luang untuk pekerjaan yang lebih strategis dengan mengotomatiskan tugas-tugas seperti merespons komentar media sosial, mengorientasi karyawan, dan menganalisis transkrip umpan balik pengguna dalam skala besar.

Claude Anthropic, bagian dari rangkaian Amazon Bedrock , adalah model AI generatif kuat yang didesain untuk tugas-tugas lanjutan seperti meringkas dokumen, menganalisis data, dan menghasilkan output terstruktur. Model ini mendukung developer dalam menciptakan solusi yang disesuaikan dengan memberikan wawasan dan rekomendasi berdasarkan prompt input tertentu.

Misalnya, Claude memberdayakan developer untuk mendesain sistem yang memanfaatkan jendela konteksnya yang besar untuk menangani set data yang kompleks, sehingga memungkinkan alur kerja yang lebih efektif. Jendela konteks model yang besar—jumlah token input yang dapat diproses dalam satu permintaan—membuatnya sangat efektif untuk meringkas dokumen yang panjang atau menghasilkan wawasan dari set data yang luas. Pelajari selengkapnya tentang rekayasa prompt dengan Claude di Amazon Bedrock.

Saran yang dipersonalisasi

Personalisasi meningkatkan pendapatan perusahaan sebesar 40% dan memikat 76% konsumen. Dengan AI Generatif, perusahaan rintisan mempercepat sistem rekomendasi dengan menawarkan saran produk atau konten yang dipersonalisasi. Berikut adalah caranya:

• Mengumpulkan data pengguna, mengidentifikasi tren perilaku, dan menggunakan model AI seperti GPT-3 untuk menganalisis pola perilaku pengguna. Hal ini membantu menghasilkan email yang dipersonalisasi, konten pemasaran, dan rekomendasi produk.

• Sementara AI Generatif unggul dalam membuat pesan yang dipersonalisasi, mesin rekomendasi sering kali mengandalkan pemfilteran kolaboratif atau jaringan neural untuk saran produk atau konten.

• Umpan balik yang terus-menerus dari interaksi pengguna membantu menyempurnakan rekomendasi, sehingga meningkatkan relevansinya dari waktu ke waktu.

Hasilnya? Strategi pemasaran yang dioptimalkan, segmentasi pelanggan yang ditingkatkan, dan pengalaman pengguna yang dimaksimalkan untuk mendorong keterlibatan dan pendapatan yang lebih tinggi. Misalnya, Netflix menggunakan AI untuk menganalisis kebiasaan menonton dan mempersonalisasi rekomendasi, sehingga memastikan konten yang relevan untuk setiap pengguna.

Tingkatkan pengalaman pelanggan

AI/ML meningkatkan kepuasan pelanggan lebih dari 10%di75% organisasi. Lompatan ini dikreditkan ke chatbot cerdas berbasis AI yang memberikan keterlibatan pelanggan yang dipersonalisasi secara waktu nyata. Chatbot tersebut memproses kueri pengguna secara instan dan menyusun respons berdasarkan interaksi sebelumnya. 

Untuk lebih meningkatkan layanan pelanggan, Anda dapat mengintegrasikan AI di seluruh titik kontak pelanggan: Gunakan API untuk menciptakan pengalaman omnichannel terpadu, yang memastikan interaksi pelanggan tetap konsisten di seluruh perangkat dan platform. Sistem yang didukung AI generatif dapat membantu menciptakan alur kerja komunikasi yang mulus dan meningkatkan aksesibilitas serta kenyamanan.

Misalnya, Dazerolab memanfaatkan Amazon Bedrock untuk menyediakan platform yang kuat dalam meningkatkan keterlibatan pelanggan. Solusi mereka menggunakan AI generatif untuk memungkinkan bisnis mengembangkan aplikasi cerdas yang menganalisis interaksi pelanggan, mengidentifikasi titik kesulitan, dan memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi. Pendekatan ini membantu perusahaan meningkatkan kepuasan pelanggan, mengurangi churn, dan membangun loyalitas merek.Pelajari selengkapnya tentang kasus penggunaan AI generatif Dazerolab.

Contoh bagus lainnya adalah caraPerplexity AI telah berpartner dengan AWS untuk meluncurkan Perplexity Enterprise Pro, sebuah mesin jawaban yang didukung AI yang didesain untuk meningkatkan produktivitas bisnis sekaligus memastikan keamanan data. Kolaborasi ini memungkinkan organisasi untuk secara efisien mengakses informasi terkini dan andal, yang meningkatkan keterlibatan pelanggan dan proses internal.

Kemampuan platform untuk menganalisis data yang luas dan menghasilkan jawaban yang tepat memungkinkan perusahaan untuk memenuhi kebutuhan pelanggan dengan segera, sehingga meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan.

AI generatif dalam pendidikan: Meningkatkan pengalaman belajar

AI generatif mencatat kemajuan signifikan di bidang pendidikan dengan mempersonalisasi pengalaman belajar, menyederhanakan tugas administrasi, dan memungkinkan pendidik untuk lebih fokus pada keberhasilan siswa. Dengan alat AI canggih AWS, institusi dan perusahaan rintisan teknologi pendidikan dapat memanfaatkan AI generatif untuk berinovasi dan meningkatkan hasil dalam pendidikan.

Misalnya, Kytes memanfaatkan layanan AI generatif AWS untuk mentransformasi cara konten pendidikan disampaikan dan diakses. Dengan memanfaatkan infrastruktur AWS yang dapat diskalakan dan model AI generatif canggih, Kytes mempersonalisasi materi pembelajaran untuk memenuhi kebutuhan unik masing-masing siswa.

Melalui kekuatan AI, Kytes menghasilkan kuis khusus, rencana pelajaran, dan umpan balik, yang menciptakan lingkungan belajar dinamis dan menarik. Platformnya juga membantu pendidik menganalisis performa siswa secara waktu nyata, yang memungkinkan intervensi proaktif dan hasil pembelajaran yang lebih baik. Pelajari selengkapnya tentang Kytes dan AI Generatif AWS.

AI generatif di berbagai industri

Permintaan AI generatif meningkat di banyak sektor. Sebuah laporan menyebutkan bahwa pada tahun 2027, lebih dari 50% model AI generatif yang digunakan oleh korporasi akan dirancang khusus untuk fungsi industri atau bisnis, naik drastis dari sekitar 1% pada tahun 2023. Hal ini menyoroti penyerapan cepat model AI generatif khusus bisnis.

Layanan Kesehatan

Tumbuh pada Tingkat Pertumbuhan Tahunan Gabungan (CAGR) sebesar 36,7% dari 2023 hingga 2030, AI generatif memfasilitasi perawatan pasien yang dipersonalisasi, deteksi penyakit dini, dan diagnosis yang tepat. AI generatif menggantikan proses manual tradisional seperti rekam pasien berbasis kertas, mesin yang dibantu manusia, pengumpulan sampel manual, dll.

Model AI generatif, seperti Generative Adversarial Networks (GAN) dan Variational Autoencoders (VAE), menganalisis struktur molekul dan citra medis guna menyarankan obat potensial untuk pengobatan yang efektif. Misalnya, Insilico Medicine telah berhasil mengeksplorasi keuntungan GAN kuantum dalam kimia generatif, sehingga meningkatkan efisiensi dan akurasi desain obat.

Dengan menggunakan teknik AI canggih ini, peneliti dapat menghasilkan struktur molekul baru, memprediksi interaksinya, dan mempercepat pengembangan perawatan yang efektif. Pendekatan ini mengurangi waktu dan biaya metode penemuan obat tradisional, serta membuka jalan baru untuk pengobatan yang dipersonalisasi dan manajemen penyakit yang kompleks. Pelajari selengkapnya.

Misalnya, jika model AI mendeteksi pola dalam sinar-X paru-paru yang mengindikasikan kanker, model AI tersebut menunjukkan kemungkinan diagnosis ini. Model AI kemudian menganalisis data obat molekuler untuk mengusulkan perawatan, seperti kemoterapi khusus yang efektif untuk kasus serupa. Proses ini mempercepat penemuan obat dengan peningkatan presisi dan efisiensi layanan kesehatan melalui rencana perawatan yang dipersonalisasi berdasarkan data pasien individu.

Tantangannya? Memasukkan AI ke dalam layanan kesehatan yang sudah ada membutuhkan modifikasi infrastruktur dan perubahan proses yang sangat besar. Privasi data, interpretabilitas model, dan perlunya set data pelatihan yang ekstensif serta berkualitas tinggi harus diselesaikan.

Sebuah perusahaan rintisan penemuan obat yang berbasis AI, Insilico Medicine mendesain ,menyintesis, dan memvalidasi kandidat obat baru untuk mengobati fibrosis paru idiopatik. Dengan menggunakan Amazon SageMaker, perusahaan tersebut mengurangi waktu yang diperlukan untuk menerapkan model baru dari 50 hari menjadi 3 hari, sehingga secara signifikan mempercepat penemuan kandidat obat baru dan meningkatkan efisiensi operasional tim pembuatan prototipe cepatnya.

Layanan keuangan

AI generatif membantu analis keuangan karena LLM menunjukkan kemampuan luar biasa dalam meringkas atau mengekstraksi wawasan utama dari data. Hal ini melengkapi metode tradisional seperti analisis laporan laba/rugi dan neraca, sekaligus memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat serta secara waktu nyata.

Pendekatan Amazon Chronos memungkinkan prakiraan probabilistik dengan mengambil sampel beberapa jalur masa depan berdasarkan data historis. Model Chronos memanfaatkan kumpulan besar deret waktu yang tersedia untuk umum dan data sintetis yang dihasilkan melalui proses Gaussian, yang menawarkan solusi berbasis data yang kuat untuk prakiraan akurat di berbagai aplikasi.

Media dan hiburan

Tumbuh pada CAGR sebesar 26,3% dari tahun 2022 hingga 2032, AI generatif memfasilitasi pembuatan konten, mulai dari alur cerita untuk film dan acara TV hingga musik serta seni, sehingga menghasilkan konten yang kaya bagi pengguna. Hal ini mengurangi ketergantungan pada kreativitas manusia, biaya yang tinggi, dan penciptaan yang memakan waktu. LLM unggul dalam menghasilkan konten tertulis untuk konten berbasis teks.

Misalnya, Luma AI, perusahaan rintisan desain yang dikenal dengan kemampuan rekonstruksi dan pemodelan 3D-nya, menggunakan AI canggih untuk membuat video berkualitas tinggi dari prompt teks atau gambar. Dengan memanfaatkan teknik seperti neural radiance field (NeRF), Luma AI memungkinkan visualisasi 3D realistis yang banyak digunakan dalam industri game, produksi film, dan realitas virtual.

Teknologi ini mengurangi waktu dan sumber daya yang diperlukan untuk pemodelan 3D tradisional, yang merevolusi pembuatan konten untuk media serta hiburan. Pelajari selengkapnya tentang kemampuan Luma.

Rekayasa dan manufaktur

Tumbuh pada CAGR sebesar 36% dari tahun 2023 hingga 2032, AI generatif telah mentransformasikan cara kami mendesain dan membuat prototipe produk serta membuat proses rantai pasokan menjadi lebih efisien. Artinya, kami dapat membuat produk yang lebih baik dengan lebih cepat dan biaya yang lebih rendah.

AI generatif menggantikan teknik manual yang sudah ketinggalan zaman, seperti pembuatan prototipe fisik dan pengujian dengan metode coba-coba untuk rekayasa. Ketergantungan pada data historis dan intuisi manusia untuk prakiraan manajemen rantai pasokan menyebabkan penundaan. Metode tersebut tidak efisien, rentan terhadap kesalahan, dan memakan banyak biaya.

Model AI, seperti GAN, mempercepat pembuatan prototipe dengan menghasilkan desain yang inovatif dari pola data yang dipelajari. Sementara itu, Autoencoder menganalisis data kompleks untuk memprediksi permintaan secara akurat, sehingga mengoptimalkan logistik. 

AI generatif mendorong inovasi di sektor rekayasa dengan meningkatkan efisiensi operasional dan memberikan wawasan yang tepat dan dapat ditindaklanjuti. Salah satu contoh pentingnya adalah Solusi AI Generatif Infosys, dibangun di atas Amazon Bedrock, yang mentransformasikan operasi pemeliharaan penerbangan.

Dengan menggunakan AI generatif, Infosys telah mengembangkan solusi yang menganalisis sejumlah besar data penerbangan untuk mengidentifikasi kebutuhan pemeliharaan secara proaktif. Dengan memprediksi potensi masalah sebelum terjadi, solusi tersebut meminimalkan waktu henti, mengoptimalkan jadwal perbaikan, dan meningkatkan keandalan pesawat secara keseluruhan. Pelajari selengkapnya tentang pemeliharaan penerbangan yang didukung AI Infosys.

Menjelajahi masa depan bersama Amazon AWS hari ini

AI generatif dengan cepat membentuk kembali organisasi, memberikan keuntungan dengan membantu meningkatkan efisiensi kerja, mengambil keputusan yang lebih baik, dan menghasilkan ide-ide baru. Untuk memulai perjalanan AI generatif Anda, AWS Activate dibuat khusus untuk perusahaan rintisan seperti milik Anda.

Di AWS, kami memahami kompleksitas dalam mengubah ide menjadi produk yang siap dipasarkan dan membangun bisnis dari awal. Itulah sebabnya rangkaian alat yang komprehensif, teknologi yang kuat, dan dukungan khusus kami memberdayakan perusahaan rintisan untuk membangun, mengiterasi, serta tumbuh dengan mudah.

Perusahaan rintisan teratas di dunia dibangun di AWS. Jadi, tunggu apa lagi?