You are currently viewing 2 dari 3 Organisasi di Asia/Pasifik Menjajaki atau Telah Berinvestasi dalam Teknologi AI Generatif pada Tahun 2023

Vakansiinfo – Singapore – Menurut laporan terbaru, sorotan Survey IDC : Bagaimana Sikap Perusahaan di Asia/Pasifik Perusahaan Terhadap Adopsi dan Penerapan AI Generatif. Sekitar 32% organisasi Asia/Pasifik yang di survei menyatakan komitmen mereka untuk berinvestasi dalam teknologi AI generatif. Dengan 38% responden mengeksplorasi kasus penggunaan untuk untuk di terapkan menggunakan AI Generatif. Perusahaan-perusahaan yang mengutamakan digital ini ingin menerapkan AI generatif sebagai pengungkit utama untuk meningkatkan kecerdasan perusahaan dan mendorong efisiensi di seluruh fungsi seperti pemasaran, penjualan, layanan pelanggan, penelitian & pengembangan, desain, manufaktur, rantai pasokan, dan keuangan.

Manajemen Knowledge adalah kasus penggunaan utama untuk AI generatif di Asia/Pasifik. Dan di manfaatkan untuk akses dan pencarian di seluruh repositori informasi yang besar dari berbagai jenis gambar, dokumen, suara, dan format lainnya di seluruh perusahaan. Kasus penggunaan kedua adalah pembuatan kode yang di adopsi oleh pemrogram aplikasi untuk membuat, mengoptimalkan, menyelesaikan, dan menguji serta men-debug kode. Yang mengarah pada peningkatan produktivitas programmer dan kualitas kode yang di kembangkan. Kasus penggunaan utama lainnya adalah di seluruh otomatisasi pemasaran dan peran yang berhubungan dengan pelanggan, seperti aplikasi percakapan. Di mana pemasar tidak hanya dapat menghasilkan konten pemasaran yang sangat di sesuaikan. Tetapi juga membuat konten yang di optimalkan untuk mesin pencari.

Potensi AI Generatif

IDC Generate AI

“AI generatif memiliki potensi untuk menata ulang lanskap organisasi dengan cara yang benar-benar baru. Namun, kompleksitas dan risiko yang melekat dalam penerapannya perlu di nilai dengan cermat.” kata Deepika Giri, Head of Research, Big Data & AI, IDC Asia/Pasifik termasuk Jepang (APJ) Research.

“Teknologi AI generatif juga sebagian besar masih dalam tahap awal, karena para vendor tidak dapat sepenuhnya mengatasi masalah privasi, keamanan, akurasi, hak cipta, bias, dan penyalahgunaan di sekitar teknologi terobosan ini,” tambah Giri.

Baca Juga  Diskusi Magister Ilmu Komunikasi UGM Dalam Menjawab Keresahan Penggunaan Artificial Intelligence (AI)

Berbagai vendor yang ingin mengambil kesempatan

Ada berbagai vendor yang ingin mengambil kesempatan untuk menjadi yang terdepan dalam gelombang teknologi ini. Mulai dari hyperscalers dan penyedia layanan cloud yang menawarkan penawaran Model As A Service (MaaS). Perusahaan teknik AI dengan solusi titik, hingga perusahaan penyimpanan spesialis yang ingin menjual infrastruktur yang dapat menjadi tuan rumah bagi solusi ini. Tidak lupa juga perusahaan investasi yang mencari keuntungan besar untuk bertaruh pada teknologi ini. Data yang di butuhkan untuk menguji model bahasa besar (LLM) ini sangat besar. Dan hal ini telah menyebabkan banyaknya perusahaan yang menawarkan data pelatihan sintetis yang dapat di manfaatkan untuk tujuan pelatihan. Untuk mengatasi masalah seperti penggunaan data sensitif, bias, dll.

Adopsi praktis dari Generative AI bisa sesederhana pengadaan solusi siap pakai untuk pemasaran, layanan pelanggan, dan pembuatan kode. Pasar penuh dengan vendor yang telah menyematkan penawaran mereka dengan kemampuan GenAI di semua area di atas. Di sisi lain, LLM ini dapat di adopsi dan di latih atau di sesuaikan untuk kasus penggunaan tertentu. Yang dapat menjadi tugas yang berat karena melibatkan biaya komputasi dan energi yang besar. Prompt engineering menyediakan cara yang di sederhanakan untuk melatih model dengan menulis kueri jenis “bahasa alami” untuk mendapatkan respons yang tepat.

Sebuah teknik baru yang di sebut prompt tuning telah berkembang yang melibatkan cara yang lebih sederhana. Untuk melatih model tanpa melatih ulang model atau mengubah parameter, sehingga menurunkan kebutuhan komputasi. Ini adalah keseimbangan antara dua pendekatan ekstrem. Apapun pendekatan yang di gunakan untuk memanfaatkan teknologi, ada biaya yang melekat pada infrastruktur yang mendasarinya. Karena model ini membutuhkan komputasi yang besar. Harga komputasi dapat berupa investasi di muka untuk menyiapkan pusat data atau di bangun ke dalam harga penawaran MAAS – tidak ada jalan lain.

Baca Juga  Laporan IDC: Pasar Smartphone Indonesia Menurun 11.9% YoY di 1Q23, Walau Bulan Ramadan Datang Lebih Awal

Kebijakan dan Aturan

Ada juga kekhawatiran global yang berkembang tentang penerapan AI generatif yang sebagian besar tidak di atur pada tahap ini. Badan-badan pengatur berada di bawah tekanan untuk mengatasi masalah seputar privasi dan keamanan data. Hak kekayaan intelektual, dan potensi penyalahgunaan konten yang di hasilkan oleh AI. Pemerintah paling tidak mencoba untuk mematuhi kebijakan yang ada di sekitar area ini daripada merumuskan kebijakan baru.

Pemerintah India telah memutuskan untuk tidak membuat regulasi AI. Karena mereka memandang AI sebagai pendorong ekonomi digital, dan hukum yang ketat. Pada tahap ini akan menghambat inovasi dan penelitian. Pemerintah Jepang telah membentuk sebuah dewan yang bermaksud untuk mempromosikan teknologi AI. Untuk mengimbangi ketertarikan global terhadap subjek ini. Cyberspace Administration of China (CAC) telah meluncurkan penilaian keamanan dan dampak dari layanan AI generatif sebelum di luncurkan ke publik. Terlepas dari kekhawatiran yang telah di sebutkan sebelumnya, kami belum melihat adanya bentuk legislasi apa pun untuk AI generatif di Asia/Pasifik karena hal ini dapat di pandang sebagai penghalang bagi semangat inovasi dalam ekonomi digital yang progresif. Sebagian besar negara berada pada berbagai tahap dalam mengembangkan pandangan mereka terhadap regulasi AI dan oleh karena itu, terdapat kurangnya pendekatan yang seragam untuk hal yang sama.

Untuk informasi lebih lanjut mengenai laporan IDC ini, silakan hubungi Deepika Giri di dgiri@idc.com. Untuk pertanyaan media, silakan hubungi Miguel Carreon di mcarreon@idc.com atau Michael de la Cruz di mdelacruz@idc.com.

(Red)