Panduan Pemula untuk Memahami AI Generatif

Saat dunia menjadi semakin digital, permintaan akan konten yang segar dan menawan telah meroket. Kecerdasan buatan telah memainkan peran penting dalam memberikan peluang ide baru, mengubah kehidupan profesional dan pribadi kita.

Sangat penting bagi pemasar untuk mengikuti alat dan teknik terbaru, termasuk kata kunci terbaru di ruang AI: AI generatif.

Memahami Generatif AI

Teknologi AI generatif tidak se-misterius kelihatannya. Untuk sepenuhnya memahami fungsinya, Anda harus mengabaikan hype dan jargon yang sedikit membingungkan. Pertama, kita harus membedakan perbedaan antara AI generatif dan pembelajaran mesin.

Pembelajaran mesin memungkinkan komputer untuk belajar dari set data yang sudah ada sebelumnya untuk memberikan wawasan kunci dan probabilitas yang diprediksi. Model AI ini menganalisis dan menarik kesimpulan dari pola yang ditemukan dalam data. Namun, AI generatif melampaui ML dengan menggunakan model bahasa besar untuk tidak hanya belajar dari data tetapi juga mengembangkan konten baru yang meniru konten buatan manusia.

Sebagai bagian dari era baru kecerdasan buatan, AI generatif adalah teknologi transformatif yang merevolusi banyak industri, termasuk pemasaran. Meskipun konsep AI generatif bukanlah hal baru, perkembangan besar baru dimulai pada abad ke-21. Implementasi AI generatif menjadi sangat populer, terutama sejak ChatGPT dirilis pada November 2022.

Salah satu kemampuan AI generatif yang paling kuat adalah kemampuan untuk mengawasi sendiri pembelajarannya dari data yang ada saat mengidentifikasi pola yang memungkinkannya menghasilkan berbagai jenis keluaran. Mulai dari gambar, musik, dan video hingga pembuatan konten B2B dinamis dan kampanye iklan bertarget—aplikasinya sangat luas dan menjanjikan terlepas dari seberapa khusus kategorinya.

Meskipun AI generatif dapat menghasilkan hasil yang luar biasa, namun tetap membutuhkan interaksi manusia selama proses pelatihan untuk mencapai hasil yang optimal.

Cara Kerja AI Generatif

AI generatif berbeda dari model AI lainnya karena tidak hanya bergantung pada data pelatihan tetapi juga pada algoritme untuk membuat data baru yang mirip dengan data pelatihan.

Pikirkan tentang belajar cara menggambar anjing — atau hewan apa pun yang Anda suka (meskipun kami menyukai anak anjing). Sebelum meletakkan pena di atas kertas, Anda harus terlebih dahulu melihat seperti apa rupa seekor anjing dan ciri khasnya yang membuatnya menjadi hewan yang spesifik. Ekor yang bergoyang-goyang, gigi yang tajam, dan mungkin telinga yang terkulai adalah ciri-ciri yang memberi Anda gambaran tentang apa itu anjing. Sekarang, Anda dapat membuat variasi Anda sendiri setelah melihat cukup banyak contoh.

Gagasan yang sama berlaku untuk AI generatif.

Gen AI melengkapi beberapa komponen untuk menghasilkan data secara efisien untuk tugas tertentu. Fitur tersebut antara lain:

• Neural network: jenis algoritme yang dirancang untuk memproses dan menganalisis data untuk menghasilkan konten baru yang menunjukkan kreativitas mirip manusia berdasarkan data masukan
• Input data: setiap informasi (data) yang dikirim ke sistem untuk diproses dan untuk memastikan tugas yang tepat dijalankan
• Variational autoencoders (VAEs): jenis jaringan saraf yang dapat belajar menyandikan dan mendekode data, mengompresi atau mengembalikan data ke bentuk aslinya. VAE dapat dilatih pada berbagai tipe data, termasuk gambar, audio, dan teks
• Modul pra dan pasca pemrosesan: memastikan data input seringkas mungkin dan hasil yang dihasilkan disempurnakan
• Jaringan permusuhan generatif (GAN): jenis jaringan saraf lain yang terdiri dari generator dan diskriminator, yang bekerja sama untuk menghasilkan data baru yang mirip dengan data pelatihan.

Dengan kemampuan yang luas dan kemungkinan yang hampir tak terbatas, pemasar harus mempertimbangkan keuntungan dan keterbatasan saat menggunakan teknologi ini.

Posting terkait: Gambaran Umum tentang Pengalaman Generatif Pencarian Google Dengan AI

Risiko Menggunakan Generatif AI

Saat AI semakin tertanam dalam kehidupan kita, penting untuk memahami pertimbangan moral dan etika dari penggunaan AI generatif. Beberapa risiko disebabkan oleh teknologi itu sendiri, dan yang lainnya masih dikerjakan seiring dengan perkembangan gen AI. Berikut adalah beberapa batasan AI generatif yang harus Anda ingat.

Kualitas Konten

Meskipun AI generatif telah berkembang pesat, kualitas konten yang dibuatnya dapat bervariasi tergantung pada keakuratan dan koherensinya. AI generatif dapat menggabungkan ide-ide yang ada dalam kumpulan datanya dengan cara baru, tetapi memiliki keterbatasan dalam hal inovasi sejati dan kreativitas spontan, yang berada dalam kapasitas manusia.

Sementara AI generatif menambahkan lapisan efisiensi pada rutinitas Anda, kontennya mungkin kurang bersemangat. Anda tidak ingin menjadi orang yang mengeluarkan konten konsisten yang berulang atau, lebih buruk lagi, tidak masuk akal! Pengawasan manusia tambahan dapat membantu mencegah kualitas konten yang buruk sebelum menjadi terlalu buruk.

Informasi Palsu

Teknologi AI cenderung berhalusinasi, artinya menghasilkan informasi palsu dengan cara yang sangat meyakinkan. Karena sistem AI sumber terbuka biasanya menjalani standar penyelarasan yang tidak terlalu ketat, potensi penyebaran informasi yang salah atau data yang tidak akurat meningkat secara signifikan. Informasi dan propaganda palsu AI juga dapat memengaruhi kepercayaan audiens Anda.

Hal ini membuat pengecekan fakta konten buatan AI Anda menjadi lebih penting. Informasi yang salah dapat menyebar seperti api, dengan teks, gambar, dan video yang dihasilkan AI dimanipulasi untuk menipu atau menyesatkan. Bisnis harus berhati-hati tentang bagaimana teknologi AI Generatif mereka digunakan untuk memastikan mereka tidak secara tidak sengaja memfasilitasi penyebaran informasi palsu.

Bias

Salah satu pertimbangan AI etis utama adalah bias yang tidak diatur. Karena model AI belajar dari data pelatihan mereka, mereka dapat mereproduksi dan memperkuat bias yang ada, berpotensi mempromosikan ideologi berbahaya, keluaran diskriminatif, dan konten lain dengan niat jahat.

Seperti informasi palsu, bias dapat menyebar dengan cepat tanpa memeriksa ulang informasi tersebut. Mengurangi risiko ini melibatkan pengumpulan data dari berbagai sumber dan memastikannya seimbang dan mencerminkan sudut pandang dan kelompok politik dan ras yang berbeda.

Terlepas dari keterbatasan yang harus diwaspadai, menggunakan generasi AI tidak semuanya buruk, bukan?

Benar! Ini sebenarnya bisa lebih menguntungkan dari yang Anda kira, terutama untuk pemasar dan merek B2B mereka.

Kelebihan AI Generatif

AI generatif memiliki banyak manfaat untuk dimanfaatkan, baik saat ini maupun di masa mendatang. Kemampuannya untuk mengotomatiskan tugas, menghasilkan gambar yang realistis, dan memberikan wawasan yang berharga, memungkinkan bisnis memperoleh keunggulan kompetitif di pasar. Lebih banyak pro termasuk:

Meningkatkan Kreativitas

AI generatif memberikan ide, desain, dan solusi baru untuk meningkatkan curah pendapat manusia. Perspektif segar ini bisa sangat berharga saat pembuat konten terjebak dalam rutinitas atau mengalami kelelahan konten. Selain itu, AI generatif dapat memberikan beberapa skenario untuk meningkatkan ide untuk berbagai situasi dan menambah cadangan proposal cadangan Anda.

Merampingkan Produksi Konten

AI generatif dapat mengotomatiskan tugas dan alur kerja yang memakan waktu pada skala yang lebih besar, seperti pembuatan konten atau pembuatan data. Individu dapat menghemat lebih banyak waktu dan meningkatkan produktivitas dengan kapasitas AI untuk menghasilkan konten yang substansial sekaligus. Ini meningkatkan efisiensi secara keseluruhan, mengoptimalkan cara kami bekerja dan tugas yang kami kerjakan.

Personalisasi Pengalaman Pelanggan

Selain memproses dan menghasilkan konten yang substansial, AI generatif dapat menghasilkan konten yang akurat dan relevan yang disesuaikan dengan audiens tertentu. AI generatif dapat memberdayakan banyak alat untuk membantu bisnis mendukung pelanggan mereka, termasuk chatbot dan asisten virtual.

Dengan data masukan yang spesifik, sistem dapat menciptakan hasil yang tepat, memastikan keberhasilan kampanye pemasaran digital.

Sekarang setelah Anda mengetahui gambaran umum di dunia AI generatif, mari kita periksa bagaimana hal itu dapat diterapkan di dunia nyata.

AI generatif dalam Pemasaran B2B

Jadi, apa yang dapat dilakukan AI generatif untuk merek Anda? Bagaimana Anda bahkan memulai? Nah, penerapan AI generatif ke dalam strategi pemasaran Anda dapat terjadi dalam berbagai cara, semuanya siap untuk memungkinkan bisnis mengubah operasi mereka.

Wawasan yang diperkaya data adalah komponen utama dalam membuat konten dinamis, mengembangkan kampanye iklan bertarget, dan meningkatkan keterlibatan pelanggan melalui pengalaman yang dipersonalisasi. Konten yang relevan dan berkualitas tinggi juga mendorong tingkat konversi—ini semua tentang memberikan audiens Anda apa yang mereka inginkan!

Apa Selanjutnya Untuk Pemimpin Bisnis dan Platform AI Generatif

Sementara AI generatif terus berkembang, masa depannya terlihat cerah. Dan saat lanskap pemasaran digital terus berubah, begitu pula kemampuan AI generatif.

AI generatif adalah pengubah permainan dalam hal konten dan pemasaran B2B. Dengan menawarkan kemampuan untuk menghasilkan konten yang dipersonalisasi dalam skala massal, bisnis dapat meningkatkan keterlibatan dan meningkatkan konversi. Masa depan konten dan pemasaran akan terus diubah oleh kekuatan alat AI Generatif.

Potensi AI generatif menawarkan banyak peluang kepada para pemimpin bisnis untuk berinovasi dalam industri mereka, membawa perusahaan mereka ke level berikutnya.

Langkah pertama untuk memahami topik yang kompleks adalah memahami cara kerjanya. Semoga blog ini memberi Anda lebih banyak wawasan tentang cara menggunakan AI generatif secara lebih efektif dalam pemasaran merek Anda.

Jika Anda ingin meningkatkan pemahaman Anda tentang AI generatif, lihat blog kami untuk informasi lebih lanjut.