Bagaimana AI generatif mengubah lanskap perusahaan rintisan

Bayangkan Kecerdasan Buatan (AI) yang merupakan kreator, bukan hanya penolong—ia menulis kode, mendesain logo, dan menulis salinan yang menggemakan merek Anda. AI generatif membuat ini menjadi kenyataan bagi perusahaan rintisan. Tetapi perusahaan rintisan bukan hanya konsumen teknologi ini—mereka berada di garis depan dalam memproduksinya.

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

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

Mengapa ini sesuai bagi Anda?

Dalam dunia perusahaan rintisan yang serba cepat, Anda sering menghadapi blok kreatif, krisis sumber daya, dan tugas yang berlebihan, semuanya dalam siklus 24 jam. Ini sulit! AI generatif masuk untuk membantu Anda tetap unggul dan kompetitif:

• Inovasi desain prototipe dan hasilkan 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, mengenali pola dan struktur. Mereka menggunakan 'prompt' untuk membuat data baru yang unik. Namun, penting untuk dicatat bahwa model ini bekerja dengan menggabungkan kembali pola/data yang telah mereka lihat sebelumnya selama fase pelatihan mereka, yang kemudian dikembalikan ke pengguna.

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

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

Hasilkan ide produk baru

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

Berikut adalah beberapa cara AI generatif berkontribusi pada pembuatan ide 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 dasar untuk memahami apa yang menarik dengan konsumen.
• Meningkatkan pembuatan ide dengan deskripsi yang dihasilkan: Alat AI generatif, seperti Amazon Bedrock, memungkinkan perusahaan rintisan untuk membuat deskripsi produk otomatis berdasarkan wawasan dari data mereka. Proses ini menghemat waktu dan menginspirasi ide-ide baru dengan mengeksplorasi berbagai tema, fitur, dan gaya. Pelajari lebih lanjut tentang mengotomatiskan pembuatan deskripsi produk menggunakan Amazon Bedrock.
• Analisis kompetitif: AI generatif membantu menganalisis penawaran pesaing dengan menyintesiskan data menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Hal ini memungkinkan perusahaan rintisan untuk mengungkap celah di pasar dan menghasilkan ide-ide inovatif yang disesuaikan dengan kebutuhan pengguna.

Sementara AI generatif memberikan dukungan yang cepat dan dapat diskalakan untuk aspek-aspek tertentu dari pembuatan ide produk—seperti menghasilkan deskripsi produk atau melakukan brainstorming fitur—ia 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, yang membantu pengembangan produk dan pembuatan prototipe. Berikut adalah bagaimana hal ini berkontribusi:

• AI generatif dengan cepat menghasilkan snippet kode awal, memberikan dasar untuk pengembangan fitur produk baru. Hal ini memungkinkan developer untuk fokus pada penyempurnaan dan penyesuaian kode untuk kebutuhan spesifik daripada memulai dari awal.
• Model Bahasa Besar (LLM) Tingkat Lanjut menghasilkan snippet 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 pengujian unit berdasarkan prompt teks. Hal ini memungkinkan developer untuk dengan cepat menghasilkan kasus uji yang relevan yang disesuaikan dengan basis kode mereka, mengurangi waktu yang dihabiskan untuk menyusun pengujian secara manual. Dengan memberikan kontrol kepada developer dan menawarkan panduan tentang pembuatan pengujian, Amazon Q Developer memberdayakan tim untuk fokus pada penyempurnaan dan pelaksanaan pengujian secara efisien, memastikan kualitas kode yang lebih tinggi dan iterasi yang lebih cepat.
• AI generatif mempercepat praktik infrastruktur sebagai kode (IaC), aspek penting dari deployment aplikasi modern. Alat seperti Amazon Q membantu developer menulis dan memecahkan masalah konfigurasi Terraform secara efisien, 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 lebih lanjut tentang mempercepat pengembangan Terraform dengan Amazon Q.

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

Misalnya, Ancileo, penyedia terkemuka solusi teknologi yang aman dan dapat disesuaikan untuk perusahaan asuransi, reasuransi, broker, dan mitra afinitas, menggunakan Amazon Q untuk membantu developer memahami basis kode yang ada dan memecahkan masalah langsung di IDE mereka. Hal ini memungkinkan tim mengurangi waktu untuk menyelesaikan masalah terkait penulisan kode hingga 30%.

Mengotomatiskan pembuatan konten

Dari penelitian yang detail hingga membuat salinan yang sempurna, membuat konten adalah pekerjaan yang sangat menuntut. Ini menghabiskan terlalu banyak waktu dan keahlian. Bayangkan mengalihkan sumber daya ini untuk meningkatkan kualitas dan konsistensi output Anda. Di situlah AI generatif mengurangi beban ini.

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

• Manfaatkan Claude Anthropic untuk merampingkan 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, meningkatkan produktivitas saluran dan konsistensi.
• Untuk pembuatan gambar, manfaatkan model difusi stabil Stability.ai. Model ini dirancang untuk menghasilkan visual berkualitas tinggi dengan performa yang dioptimalkan, latensi rendah, dan efisiensi biaya, menjadikannya ideal untuk aplikasi yang menuntut konten yang menarik secara visual.

Hasilnya? Peningkatan 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 untuk konten yang sangat relevan dan berkualitas.

Optimalkan proses internal

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

• LLM membantu menganalisis volume besar data teks, guna 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, tersedia melalui Amazon Bedrock, memungkinkan perusahaan rintisan untuk mengotomatiskan tugas berulang dan meningkatkan produktivitas dengan menawarkan bantuan cerdas dan sadar konteks.

Hasilnya? Luangkan waktu untuk pekerjaan yang lebih strategis dengan mengotomatiskan tugas-tugas seperti menanggapi komentar media sosial, orientasi karyawan, dan menganalisis transkrip umpan balik pengguna dalam skala besar.

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

Misalnya, Claude memberdayakan developer untuk merancang sistem yang memanfaatkan jendela konteksnya yang besar untuk menangani set data yang kompleks, 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 lebih lanjut 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 mereka—menawarkan saran produk atau konten yang dipersonalisasi. Berikut caranya:

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

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

• Umpan balik konstan dari interaksi pengguna membantu menyempurnakan rekomendasi, meningkatkan relevansinya dari waktu ke waktu.

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

Meningkatkan pengalaman pelanggan

AI/ML meningkatkan kepuasan pelanggan lebih dari 10% di 75% organisasi. Lompatan ini karena chatbot cerdas berbasis AI yang memberikan keterlibatan pelanggan yang dipersonalisasi waktu nyata. Mereka melakukannya dengan langsung memproses kueri pengguna dan menyusun tanggapan berdasarkan interaksi di masa lalu.

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

Misalnya, Dazerolab memanfaatkan Amazon Bedrock untuk menyediakan platform yang kuat untuk 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 lebih lanjut tentang kasus penggunaan AI generatif Dazerolab.

Contoh bagus lainnya adalah bagaimana Perplexity AI telah bermitra dengan AWS untuk meluncurkan Perplexity Enterprise Pro, mesin jawaban bertenaga AI yang dirancang untuk meningkatkan produktivitas bisnis sambil memastikan keamanan data. Kolaborasi ini memungkinkan organisasi untuk secara efisien mengakses informasi terkini dan andal, meningkatkan keterlibatan pelanggan dan proses internal.

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

AI generatif dalam pendidikan: Meningkatkan pengalaman belajar

AI generatif membuat langkah pendidikan yang signifikan dengan mempersonalisasi pengalaman belajar, merampingkan 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, Kyte 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, menciptakan lingkungan belajar yang dinamis dan menarik. Platform mereka juga membantu pendidik menganalisis kinerja siswa secara waktu nyata, memungkinkan intervensi proaktif dan hasil pembelajaran yang lebih baik. Pelajari selengkapnya tentang Kytes dan AI Generatif AWS.

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

Perawatan 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. Ini menggantikan proses manual tradisional seperti rekam medis pasien berbasis kertas, mesin yang dibantu manusia, pengumpulan sampel manual, dll.

Model AI generatif, seperti Jaringan Adversarial Generatif (GAN) dan Variational Autoencoder (VAE), menganalisis struktur molekul dan citra medis untuk menyarankan obat potensial untuk pengobatan yang efektif. Misalnya, Insilico Medicine telah berhasil mengeksplorasi manfaat GAN kuantum dalam kimia generatif, meningkatkan efisiensi dan akurasi desain obat.

Dengan menggunakan teknik AI canggih ini, peneliti dapat menghasilkan struktur molekul baru, memprediksi interaksi mereka, 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, ini menunjukkan kemungkinan diagnosis ini. Ini kemudian menganalisis data obat molekuler untuk mengusulkan perawatan, seperti kemoterapi spesifik yang efektif untuk kasus serupa. Hal ini mempercepat penemuan obat dengan peningkatan kepresisian dan efisiensi perawatan kesehatan melalui rencana perawatan yang dipersonalisasi yang berasal dari data pasien individu.

Tantangannya? Menggabungkan AI ke dalam perawatan kesehatan yang ada membutuhkan modifikasi infrastruktur yang substansif dan perubahan proses. Privasi data, interpretabilitas model, dan perlunya set data pelatihan yang ekstensif dan berkualitas tinggi harus diselesaikan.

Sebuah perusahaan rintisan penemuan obat yang digerakkan oleh AI, Insilico Medicine merancang, menyintesis, dan memvalidasi kandidat obat baru untuk mengobati fibrosis paru idiopatik. Menggunakan Amazon SageMaker, perusahaan ini mengurangi waktu yang diperlukan untuk menerapkan model baru dari 50 hari menjadi 3 hari, 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 untuk meringkas atau mengekstraksi wawasan utama dari data. Hal ini melengkapi metode tradisional seperti menganalisis laporan laba/rugi dan neraca sambil memungkinkan pengambilan keputusan waktu nyata yang lebih cepat.

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

Media dan hiburan

Tumbuh pada CAGR 26,3% dari 2022 hingga 2032, AI generatif memfasilitasi pembuatan konten—mulai dari alur cerita untuk film dan acara TV hingga musik dan seni—sehingga menghasilkan konten yang kaya bagi pengguna. Ini membatasi ketergantungan pada kreativitas manusia, biaya 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 teks atau prompt gambar. Dengan memanfaatkan teknik seperti bidang pancaran saraf (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 dibutuhkan untuk pemodelan 3D tradisional, merevolusi pembuatan konten untuk media dan hiburan. Pelajari lebih lanjut tentang kemampuan Luma.

Rekayasa dan manufaktur

Tumbuh pada CAGR 36% dari 2023 hingga 2032, AI generatif telah mentransformasi cara kami merancang dan membuat prototipe produk serta membuat proses rantai pasokan lebih efisien. Ini berarti kita dapat membuat produk yang lebih baik dengan lebih cepat dan dengan biaya lebih rendah.

Ini menggantikan teknik manual yang sudah ketinggalan zaman, seperti pembuatan prototipe fisik dan pengujian coba-coba untuk rekayasa. Ketergantungan pada data historis dan intuisi manusia untuk prakiraan manajemen rantai pasokan menyebabkan penundaan. Hal ini tidak efisien, rentan terhadap kesalahan, dan biayanya mahal.

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

AI generatif mendorong inovasi di sektor rekayasa dengan meningkatkan efisiensi operasional dan memberikan wawasan yang tepat dan dapat ditindaklanjuti. Salah satu contoh penting adalah Infosys Generative AI Solution, dibangun di Amazon Bedrock, mentransformasi operasi pemeliharaan penerbangan.

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 ini meminimalkan waktu henti, mengoptimalkan jadwal perbaikan, dan meningkatkan keandalan pesawat secara keseluruhan. Pelajari lebih lanjut tentang pemeliharaan penerbangan bertenaga AI Infosys.

AI generatif dengan cepat mengubah organisasi, memberi mereka keunggulan dengan membantu mereka bekerja lebih efisien, membuat 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 pasar dan membangun bisnis dari awal. Itulah sebabnya rangkaian alat kami yang komprehensif, teknologi yang kuat, dan dukungan khusus memberdayakan perusahaan rintisan untuk membangun, melakukan iterasi, dan tumbuh dengan mudah.

Perusahaan rintisan teratas di dunia membangun di AWS. Jadi, apa yang Anda tunggu?