Bisnis.com, JAKARTA - Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) telah berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir.
Terdapat dua pendekatan utama yang sering dibahas yaitu, Generatif AI dan AI Tradisional. Keduanya memiliki peran penting dalam teknologi modern, namun berbeda dalam cara kerja, kelebihan, dan kekurangannya.
Secara sederhana, AI generatif merupakan bagian dari AI yang menggunakan model pembelajaran mendalam canggih dan model bahasa besar (LLM) untuk menciptakan konten bermutu tinggi seperti teks, gambar, dan lainnya.
Model-model ini memanfaatkan data latihan yang sangat banyak untuk memahami pola dan menghasilkan keluaran yang baru dan mengesankan.
Sementara model AI tradisional unggul dalam mempelajari data yang ada untuk mengklasifikasikan informasi atau memprediksi hasil masa depan berdasarkan pola historis.
Kekuatan dan Kelemahannya
AI generatif memiliki kekuatan kemampuan untuk menghasilkan berbagai jenis konten baru, seperti gambar, teks, audio, video, dan data sintetis, berdasarkan pola-pola yang dipelajari dari data yang dilatih.
AI Generatif juga dapat menciptakan konten yang inovatif dan menarik, membuka jalan baru dalam berbagai bidang seperti desain produk, seni, dan pendidikan.
Menurut Gartner, perusahaan riset dan konsultasi teknologi Amerika Serikat, pada 2025, 30% pesan pemasaran keluar dari organisasi besar akan dihasilkan oleh AI, yang sebelumnya hanya kurang dari 2% pada 2022.
Kelemahan dari model AI ini adalah ketergantungan pada data. AI generatif bergantung pada kualitas dan kuantitas data yang digunakan untuk pelatihan, sehingga dapat menghasilkan konten yang tidak relevan jika data yang digunakan tidak akurat.
Model AI ini juga memiliki kelemahan di usia teknologinya. AI generatif masih dalam pengembangan, sehingga beberapa orang belum sepenuhnya memahami cara kerjanya dan potensi aplikasinya.
Keterbatasan konteks juga menjadi kelemahan dari AI generatif. Model ini dapat menghasilkan konten yang tidak sesuai dengan konteks, sehingga memerlukan perawatan yang lebih hati-hati dalam penggunaannya.
Sementara AI tradisional, memiliki kekuatan di bidang menganalisis data dalam jumlah besar dan menemukan pola yang kompleks.
AI Tradisional bagaikan detektif data yang handal. Ia mampu menjelajahi lautan data yang luas, menemukan keterhubungan tersembunyi, dan mengidentifikasi pola yang tidak terduga.
Contohnya, AI Tradisional dapat menganalisis data penjualan, perilaku konsumen, dan tren pasar untuk memprediksi permintaan dan optimasi strategi bisnis. Model ini juga dapat mendeteksi penipuan. Dengan mempelajari pola transaksi keuangan, AI Tradisional dapat mengidentifikasi aktivitas mencurigakan dan mencegah penipuan.
Model ini juga dapat membuat prediksi yang akurat berdasarkan data historis. Dengan mengandalkan data historis yang kaya, AI Tradisional dapat memberikan perkiraan yang handal untuk berbagai situasi.
Contohnya, menggunakan model AI klasifikasi tradisional yang dilatih dengan data historis untuk memfilter spam email dengan cara mengklasifikasikan email sebagai spam atau bukan spam.
Melatih model klasifikasi gambar tradisional pada gambar produk yang baik dan rusak untuk membantu pemeriksaan real-time dan deteksi kerusakan secara efektif dalam proses manufaktur.
AI Generatif dan AI Tradisional adalah dua alat yang berharga dengan kekuatan dan kelemahannya masing-masing. Pilihan AI yang tepat untuk suatu tugas tergantung pada kebutuhan spesifik dan tujuan pengguna. (Muhammad Diva Farel Ramadhan)
