Dihasilkan dengan Bing dan diedit dengan Photoshop

AI prediktif telah mendorong ROI perusahaan selama beberapa dekade melalui algoritma rekomendasi canggih, model penilaian risiko, dan alat deteksi penipuan. Namun, lonjakan AI generatif baru-baru ini menjadikannya topik hangat baru. Semua orang ingin memanfaatkan model bahasa besar untuk pembuatan konten dan layanan pelanggan atau model difusi untuk pembuatan konten visual. Apakah AI generatif akan menjadi pendorong utama peningkatan produktivitas?

Untuk menjawab pertanyaan ini, kita perlu melihat topik ini lebih dalam untuk memahami area penerapan utama AI generatif dan prediktif. Dalam artikel ini, kami akan meninjau teknik-teknik pembelajaran mesin utama yang mendorong dua kelompok utama pendekatan AI ini, manfaat dan tantangan unik yang terkait dengannya, serta penerapannya dalam bisnis di dunia nyata.

Definisi Dasar

AI generatif dan AI prediktif adalah dua jenis kecerdasan buatan yang kuat dengan beragam aplikasi dalam bisnis dan lainnya. Kedua jenis AI ini menggunakan pembelajaran mesin untuk belajar dari data, namun keduanya melakukannya dengan cara yang berbeda dan memiliki tujuan yang berbeda.

AI prediktif digunakan untuk memprediksi peristiwa atau hasil di masa depan berdasarkan data historis. Hal ini dilakukan dengan mengidentifikasi pola dalam data historis dan kemudian menggunakan pola tersebut untuk meramalkan tren masa depan. Misalnya, model AI prediktif dapat dilatih pada kumpulan data riwayat pembelian pelanggan dan kemudian digunakan untuk memprediksi pelanggan mana yang paling mungkin melakukan churn pada bulan berikutnya.

AI generatif adalah jenis AI yang dapat membuat konten baru, seperti teks, gambar, musik, dan kode. Hal ini dilakukan dengan belajar dari data yang ada dan kemudian menghasilkan data baru yang serupa dengan data pelatihan. Misalnya, model AI generatif dapat dilatih pada kumpulan data contoh teks iklan dan kemudian digunakan untuk menghasilkan salinan iklan baru yang kreatif dan efektif.

Perbedaan mendasarnya adalah AI prediktif menghasilkan prediksi dan prakiraan, sedangkan AI generatif menghasilkan konten baru. Berikut adalah beberapa contoh di berbagai domain:

• Pemrosesan Bahasa Alami (NLP): Model NLP prediktif dapat mengkategorikan teks ke dalam kelas yang telah ditentukan (misalnya, spam vs. bukan spam), sedangkan model NLP generatif dapat membuat teks baru berdasarkan perintah yang diberikan (misalnya, postingan media sosial atau deskripsi produk).
• Pengolahan citra: Model pemrosesan gambar prediktif, seperti jaringan saraf konvolusional (CNN), dapat mengklasifikasikan gambar ke dalam label yang telah ditentukan sebelumnya (misalnya, mengidentifikasi produk berbeda di rak toko bahan makanan). Di sisi lain, model generatif seperti model difusi dapat membuat gambaran baru yang tidak ada dalam data pelatihan (misalnya model virtual untuk kampanye iklan).
• Penemuan obat: Model penemuan obat prediktif dapat memperkirakan apakah suatu senyawa baru kemungkinan besar bersifat toksik atau berpotensi sebagai pengobatan obat baru. Model penemuan obat generatif dapat menciptakan struktur molekul baru dengan sifat yang diinginkan, seperti kemanjuran yang lebih tinggi atau toksisitas yang lebih rendah.

Algoritme pembelajaran mesin berbeda yang mendorong kedua jenis AI ini memiliki kekuatan dan kelemahan spesifik yang perlu Anda pahami agar dapat memilih pendekatan yang tepat untuk kebutuhan bisnis Anda.

Jika konten pendidikan yang mendalam ini bermanfaat bagi Anda, berlangganan milis AI kami untuk diperingatkan ketika kami merilis materi baru. 

Bagaimana Cara Kerja Algoritma AI Prediktif vs. Generatif

AI prediktif adalah jenis AI yang menggunakan data historis untuk membuat prediksi tentang peristiwa atau hasil di masa depan. Biasanya didasarkan pada pembelajaran yang diawasi, yaitu jenis pembelajaran mesin yang memerlukan data berlabel. Data berlabel adalah data yang telah dianotasi dengan pasangan atau rangkaian masukan dan keluaran yang benar. Model mempelajari hubungan matematis antara data masukan dan data keluaran, lalu menggunakan pengetahuan ini untuk membuat prediksi tentang data baru.

Algoritme AI prediktif dapat digunakan untuk memprediksi berbagai variabel, termasuk variabel kontinu (misalnya volume penjualan) dan variabel biner (misalnya apakah pelanggan akan churn). Hal ini dapat didasarkan pada model pembelajaran mesin dasar seperti regresi linier, regresi logistik, pohon keputusan, dan hutan acak. Dalam beberapa kasus, algoritme pembelajaran mendalam dan pembelajaran penguatan menunjukkan kinerja luar biasa untuk tugas-tugas AI prediktif berkat kemampuannya mempelajari pola kompleks dalam data. Hal ini membuat algoritme ini cocok untuk tugas-tugas seperti memprediksi perilaku pelanggan, mendeteksi penipuan, atau memperkirakan hasil pasien.

Katakanlah penyedia layanan kesehatan ingin menggunakan AI prediktif untuk mengidentifikasi pasien yang berisiko terkena penyakit jantung. Mereka mungkin menggunakan data historis dari pasien sebelumnya untuk melihat bagaimana berbagai fitur, seperti data demografi pasien, kondisi kesehatan, dan pengobatan, dikaitkan dengan penyakit jantung. Model pembelajaran mesin dapat menemukan pola yang tidak terduga dan memberikan prediksi yang cukup akurat tentang pasien mana yang lebih mungkin terkena penyakit jantung. Penyedia layanan kesehatan kemudian dapat menggunakan prediksi ini untuk mengembangkan rencana pencegahan yang dipersonalisasi.

Berbeda dengan AI prediktif, AI generatif model biasanya dilatih menggunakan algoritma pembelajaran tanpa pengawasan atau semi-supervisi. Artinya, mereka tidak memerlukan data berlabel dalam jumlah besar. Algoritme pembelajaran tanpa pengawasan belajar dari data yang tidak berlabel, sedangkan algoritma pembelajaran semi-supervisi belajar dari kombinasi data tidak berlabel dan sejumlah kecil data berlabel.

Pada dasarnya, sebagian besar model AI generatif saat ini dibuat dengan menutupi sebagian data pelatihan dan kemudian melatih model tersebut untuk memulihkan data yang ditutupi.

Misalnya, model bahasa besar (LLM) dilatih dengan mengganti beberapa token dalam data pelatihan secara acak dengan token khusus, seperti [MASK]. Model tersebut kemudian belajar memprediksi token yang disamarkan berdasarkan konteks kata-kata di sekitarnya.

Jenis model AI generatif umum lainnya adalah model difusi untuk pembuatan dan pengeditan gambar dan video. Model ini dibuat dengan terlebih dahulu menambahkan noise pada gambar dan kemudian melatih jaringan saraf untuk menghilangkan noise.

Baik LLM maupun model difusi dapat mencapai performa luar biasa bila dilatih pada data tak berlabel dalam jumlah yang cukup besar. Namun, untuk meningkatkan hasil pada kasus penggunaan tertentu, pengembang sering kali menyempurnakan model generatif pada sejumlah kecil data berlabel. Mengintegrasikan umpan balik manusia melalui pembelajaran penguatan dapat lebih meningkatkan kinerja model dengan mengurangi sejumlah respons yang merugikan.

Pemasaran adalah salah satu bidang bisnis pertama yang mendapat manfaat dari AI generatif. Misalnya, agen pemasaran mungkin menggunakan model AI generatif untuk menghasilkan konten kreatif, seperti postingan blog, artikel, dan postingan media sosial. Pertama, mereka dapat memilih LLM terlatih yang menunjukkan kinerja yang dapat diterima untuk kasus penggunaan mereka. Kemudian, mereka dapat menyempurnakan model pada kumpulan data konten yang ada dari klien agensi tersebut. Setelah dilatih, model tersebut dapat digunakan untuk menghasilkan konten baru yang disesuaikan dengan kebutuhan klien agensi.

Kekuatan dan kelemahan

Ketika datang ke AI prediktif, ini dia Kunci Keuntungan menggunakan teknologi ini:

• Akurasi tinggi: Model AI prediktif dapat dilatih untuk mencapai akurasi yang sangat tinggi untuk banyak tugas, seperti rekomendasi produk, deteksi penipuan, dan penilaian risiko.
• Otomatisasi: AI prediktif dapat mengotomatiskan banyak tugas dan membebaskan pekerja manusia untuk fokus pada pekerjaan yang lebih strategis dan kreatif.

Namun, AI jenis ini hadir dengan sendirinya tantangan, seperti misalnya:

• Persyaratan data berlabel: Model AI prediktif memerlukan data berlabel, sehingga pengumpulannya mungkin mahal dan memakan waktu.
• Standar tinggi untuk sukses: Aplikasi AI prediktif harus sangat akurat agar berhasil. Hal ini mungkin sulit dicapai, terutama untuk tugas-tugas kompleks.
• Pemeliharaan model: Model AI prediktif perlu dilatih ulang secara rutin berdasarkan data baru untuk menjaga keakuratannya. Hal ini dapat menjadi tantangan bagi perusahaan dengan sumber daya terbatas.

AI generatif algoritma memiliki sendiri kekuatan poin:

• Peningkatan produktivitas dan efisiensi: AI generatif dapat mempercepat proses pembuatan konten, penulisan kode, pembuatan gambar, dan perancangan. Hal ini dapat menghemat banyak waktu dan uang bagi bisnis.
• Kreativitas: AI Generatif dapat menghasilkan ide-ide baru dan inovatif yang mungkin tidak terpikirkan oleh manusia. Hal ini dapat membantu bisnis untuk mengembangkan produk dan layanan baru, serta meningkatkan produk dan layanan yang sudah ada.

Namun, sebagai teknologi yang sangat baru, ia memiliki sejumlah keunggulan tantangan perlu diperhatikan, antara lain:

• Kurangnya keandalan: Aplikasi AI generatif cenderung sangat tidak dapat diandalkan. Mereka mungkin menghasilkan informasi yang salah atau menyesatkan, dan biasanya memerlukan manusia yang mengetahui aplikasi apa pun yang berhubungan dengan pelanggan.
• Ketergantungan pada model yang telah dilatih sebelumnya: Bisnis biasanya perlu mengandalkan model terlatih yang dibuat secara eksternal untuk aplikasi AI generatif. Hal ini dapat membatasi kendali mereka terhadap model dan keluarannya.
• Masalah hak cipta dan kekayaan intelektual: Ada masalah hak cipta dan kekayaan intelektual seputar penggunaan model AI generatif. Misalnya, tidak jelas siapa pemilik hak cipta atas konten yang dihasilkan oleh model AI generatif yang dilatih pada data berhak cipta.

Kekuatan dan kelemahan ini sangat menentukan area penerapan utama AI generatif dan AI prediktif. Mari kita lihat lebih dekat.

Aplikasi Dunia Nyata

Area aplikasi dari AI prediktif ditentukan oleh kemampuannya untuk menghasilkan perkiraan yang sangat akurat yang memungkinkan tugas-tugas tertentu diotomatisasi sepenuhnya. Pada saat yang sama, area ini juga memungkinkan untuk memperoleh data berlabel yang cukup untuk melatih model AI. Beberapa contoh aplikasi AI prediktif meliputi:

• Sistem rekomendasi produk: AI prediktif dapat digunakan untuk merekomendasikan produk kepada pelanggan berdasarkan riwayat pembelian dan perilaku penjelajahan mereka sebelumnya.
• Sistem deteksi penipuan: AI prediktif dapat membantu mengidentifikasi transaksi dan aktivitas penipuan.
• Sistem penilaian risiko: Model AI prediktif memungkinkan bisnis menilai risiko kejadian seperti gagal bayar pinjaman, klaim asuransi, dan kehilangan pelanggan.
• Sistem peramalan permintaan: Dengan memperkirakan permintaan produk dan layanan secara akurat, AI prediktif membantu bisnis merencanakan tingkat produksi dan inventaris, serta mengembangkan kampanye pemasaran.
• Sistem pemeliharaan prediktif: AI dapat digunakan untuk memprediksi kapan mesin dan peralatan kemungkinan besar akan mengalami kegagalan, sehingga membantu perusahaan mencegah waktu henti yang merugikan dan memperpanjang umur aset mereka.

Berbeda dengan AI prediktif, AI generatif tidak mengharuskan kita untuk menghasilkan output yang paling optimal. Hasil yang “cukup baik” yang dihasilkan secara otomatis masih dapat membantu bisnis meningkatkan produktivitas dan efisiensi, sehingga solusi AI generatif layak untuk diterapkan. Namun, penting untuk diingat bahwa aplikasi AI generatif tidak dapat diandalkan dan dapat menghasilkan informasi palsu atau keluaran yang tidak diharapkan saat diterapkan.

Mengingat keterbatasan ini, AI generatif paling cocok untuk pengaturan eksperimental di mana kebenaran tidak penting (seperti misalnya, AI persona chatbots) atau untuk aplikasi dengan manusia dalam loop, di mana manusia meninjau dan mengedit semua keluaran model sebelum memublikasikan, mengirim, atau mengeksekusinya.

Beberapa contoh penerapan AI generatif antara lain:

• Pembuatan konten: Model AI generatif dapat mempercepat pembuatan postingan blog, deskripsi produk, dan iklan media sosial. Misalnya, penulis dapat memberikan instruksi terperinci untuk memandu pembuatan konten, lalu meninjau dan mengedit hasilnya.
• Pembuatan gambar: AI Generatif dapat digunakan untuk menghasilkan gambar dan video realistis dalam desain produk, pemasaran, dan hiburan. Desainer kemudian dapat meninjau, mengedit, dan mengatur konten visual yang dihasilkan secara otomatis ini alih-alih membuatnya dari awal.
• Pembuatan kode: Model AI generatif dapat digunakan untuk menulis kode untuk aplikasi perangkat lunak atau menyarankan perubahan kode kepada pengembang. Pengembang kemudian dapat meninjau dan mengedit kode sebelum menjalankannya.
• Penemuan obat: AI generatif dapat mempercepat pengembangan obat dengan mengidentifikasi kandidat obat baru dan memprediksi khasiatnya, sementara manusia memastikan pengendalian kualitas dan menilai model obat yang dihasilkan oleh AI.

AI prediktif masih mendominasi pasar AI bernilai tinggi, karena dapat mengotomatiskan proses dengan akurasi tinggi, sehingga menghilangkan kebutuhan akan pengawasan manusia. AI Generatif, di sisi lain, adalah bidang baru dan berkembang pesat yang berpotensi merevolusi banyak aplikasi bisnis. Meskipun masih harus dilihat apakah AI generatif akan menjadi pendorong produktivitas utama yang sebanding dengan AI prediktif, potensinya tidak dapat disangkal.

Selamat menikmati artikel ini? Mendaftar untuk lebih banyak pembaruan penelitian AI.

Kami akan memberi tahu Anda ketika kami merilis lebih banyak artikel ringkasan seperti ini.

terkait

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
• PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
• PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.topbots.com/generative-vs-predictive-ai/