Tingkatkan skala startup Anda dengan lebih cerdas: Kasus penggunaan AI generatif yang penting

AI generatif dapat menciptakan nilai bisnis yang signifikan untuk startup dari setiap ukuran dan tahap, termasuk, tetapi tidak terbatas pada:

• Menciptakan cara yang inovatif dan menarik untuk berinteraksi dengan pelanggan dan anggota tim. 
• Secara radikal meningkatkan produktivitas di seluruh bisnis. 
• Mengekstrak wawasan data baru untuk keputusan yang lebih cerdas. 
• Meningkatkan kreativitas, pembuatan konten, dan banyak lagi. 

Untuk pendiri dengan dana terbatas, tim kecil, dan persaingan ketat dari pemain mapan, AI generatif menawarkan jalan untuk mencapai lebih banyak dengan sumber daya yang lebih sedikit.

Dalam beberapa kasus, AI generatif bahkan mungkin mengaktifkan “unicorn satu orang” — di mana satu individu dapat mencapai apa yang dulunya membutuhkan seluruh departemen.

Dengan mengotomatiskan proses dan memperkuat potensi manusia, AI generatif memungkinkan Anda memperluas landasan pacu Anda, mempercepat pengembangan produk, dan membedakan penawaran Anda—semua elemen kunci untuk usaha tahap awal.

Dengan semua potensi, mungkin sulit untuk mengidentifikasi kasus penggunaan yang tepat untuk memulai dan bagaimana caranya. Dalam postingan ini, kita akan melihat bagaimana startup memanfaatkan AI generatif untuk memperkuat pengalaman pengguna, mengubah operasi, memberikan wawasan real-time, dan menumbuhkan kreativitas dengan cara yang tidak layak beberapa tahun yang lalu. Kami juga akan menyoroti layanan dan solusi AWS yang membantu Anda memulai perjalanan AI generatif Anda dengan cepat dan aman. Mari kita mulai.

Adopsi pesat platform AI generatif

AI generatif telah berkembang pesat dalam waktu singkat. Belum lama berselang, banyak yang bertanya-tanya, “Apa itu AI generatif?” dan menjalankan bukti konsep skala kecil. Hari ini, diskusinya tentang cara menggunakan AI generatif dalam skenario sehari-hari untuk menciptakan nilai bisnis dan bagaimana menerapkan sistem AI generatif siap produksi yang mengubah seluruh model bisnis.

Pada fase eksplorasi awal, cukup untuk memahami dasar-dasar Model Bahasa Besar (LLM) atau Foundation Model (FM) lainnya untuk mendapatkan beberapa hasil pertama. Namun, ketika alat-alat ini membuktikan nilainya, tantangan besar berikutnya muncul: “Bagaimana cara membuat solusi khusus?” dan “Bagaimana cara mengintegrasikan AI dengan mulus ke alur kerja yang ada?”

Saat ini, banyak startup bertanya, “Bagaimana kita membuat setiap karyawan merangkul AI?” Dorongan dilakukan untuk memastikan bahwa AI generatif menjadi kemampuan bersama, bukan hanya eksperimen litbang.

Sekarang dampaknya sangat nyata dan sangat terlihat di seluruh industri dan lintas fungsi:

• Pengalaman pelanggan: Chatbots, asisten virtual, pusat kontak cerdas, atau personalisasi semua manfaat dari AI generatif. Memahami konteks dan menghasilkan output yang terdengar alami dapat meningkatkan kepuasan pengguna dan mengurangi beban agen.
• Produktivitas karyawan: Pencarian percakapan, ringkasan teks, dan pembuatan kode memungkinkan karyawan bekerja lebih cepat, mengurangi tugas berulang, dan membuka pemecahan masalah yang lebih kreatif.
• Kreativitas dan pembuatan konten: Desain produk, kampanye pemasaran, pembuatan media, dan peningkatan teks atau gambar sekarang disederhanakan oleh AI generatif. Hal ini mengarah pada jenis baru keterlibatan pengguna dan penceritaan merek.
• Operasi bisnis: Pemrosesan dokumen cerdas atau analitik generatif dapat membantu mengotomatiskan tugas sehari-hari di bidang keuangan, hukum, logistik, atau rantai pasokan. Sementara itu, pembuatan data sintetis dapat menambah data akurat untuk model pelatihan dalam pemeliharaan prediktif, deteksi cacat, atau area khusus lainnya.

Daya tarik utama bagi startup adalah kecepatan dan efisiensi biaya. AI generatif memungkinkan startup untuk mencoba ide dengan cepat dan mengulangi dengan cepat, mengumpulkan wawasan bernilai tinggi dalam waktu yang mungkin memerlukan pendekatan tradisional.

5 Area Aplikasi Teratas AI Generatif

Di bawah ini adalah beberapa kasus penggunaan AI generatif paling menonjol yang relevan dengan startup, serta contoh dunia nyata dan solusi AWS untuk membantu Anda memulai. Untuk masing-masing, kami akan memperluas mengapa hal itu penting untuk organisasi yang terbatas sumber daya dan bergerak cepat.

1. Chatbot dan Asisten Virtual

Mengapa penting untuk startup

• Jumlah karyawan terbatas: Tim kecil tidak dapat menawarkan dukungan langsung 24/7, sehingga bot berbasis AI generatif menyediakan layanan real-time. Layanan ini meningkatkan profesionalisme merek dan mencegah kelelahan pendiri.
• Retensi pelanggan yang lebih baik: Respons yang cepat dan akurat membuat pengguna tetap terlibat dan loyal, yang sangat penting untuk usaha baru yang masih membangun basis pelanggan mereka.
• Dukungan yang dapat diskalakan: Saat Anda memperoleh lebih banyak pelanggan, Anda dapat menskalakan solusi berbasis AI secara instan dan menghindari biaya perekrutan tim dukungan yang besar.

Strategi praktis

• Model hibrida: Memungkinkan tiket yang kompleks untuk dialihkan secara mulus dari bot ke agen manusia (pendekatan human in the loop). Pendekatan ini memastikan masalah yang kompleks mendapatkan sentuhan pribadi sementara pertanyaan biasa diotomatisasi.
• FAQ yang dipersonalisasi: Perbarui basis pengetahuan chatbot Anda secara dinamis dengan metrik pengguna real-time agar tetap relevan seiring perkembangan produk Anda.

Contoh dunia nyata

• Amazon Rufus: Asisten belanja ahli ini membantu pelanggan Amazon menemukan produk dengan percakapan alami. Didukung oleh AI generatif, Rufus dapat menafsirkan maksud pembeli dan menindaklanjutinya dengan saran yang dipersonalisasi. Pelajari lebih lanjut. 
• Ulasan Pelanggan: AI generatif Amazon juga meningkatkan kualitas ulasan pengguna dengan merangkum poin-poin penting, menyaring spam, dan menyoroti tema umum. Lebih detail di sini.

2. Analitik Percakapan

Mengapa penting untuk startup

• Wawasan produk yang lebih dalam: Memahami sentimen umpan balik pengguna dan tema utama dapat memicu fitur baru atau perbaikan bug.
• Alokasi sumber daya: Dengan secara otomatis mengelompokkan pertanyaan pengguna serupa, Anda dapat melihat aspek apa dari produk atau layanan Anda yang paling membutuhkan perhatian.
• Pencegahan churn: Deteksi dini sentimen negatif dalam percakapan memungkinkan intervensi proaktif, yang sangat penting bagi startup yang bertujuan mempertahankan kurva pertumbuhan yang sehat.

Strategi praktis

• Pemantauan real-time: Siapkan dasbor yang menampilkan keluhan pengguna atau permintaan fitur yang paling sering muncul, sehingga memungkinkan Anda untuk segera beradaptasi dan mengambil keputusan.
• Ringkasan sadar konteks: Gunakan AI generatif untuk memadatkan transkrip percakapan yang panjang menjadi laporan singkat untuk tinjauan mingguan atau bulanan dengan tim Anda.

Contoh dunia nyata

• Amazon Pharmacy: Analisis berbasis AI generatif membantu Amazon Pharmacy menangani pertanyaan pelanggan berulang dengan cepat sehingga menyempurnakan pengiriman layanan berdasarkan data. Baca lebih lanjut .

3. Personalisasi

Mengapa penting untuk startup

• Tingkat konversi yang lebih tinggi: Saran dan konten produk yang dipersonalisasi dapat secara signifikan meningkatkan penjualan dan keterlibatan pengguna—bahkan ketika Anda tidak memiliki set data yang besar.
• Diferensiasi kompetitif: Pengalaman yang disesuaikan membuat pengguna tetap loyal, keunggulan penting di pasar di mana pemain besar sering mendominasi.
• Mengurangi pengeluaran iklan: Dengan melakukan penargetan secara lebih efektif, Anda dapat menurunkan biaya akuisisi pelanggan, sehingga Anggaran Anda dapat dimanfaatkan lebih optimal.

Strategi praktis

• Konsistensi multi-saluran: Pastikan personalisasi konsisten di seluruh web, seluler, dan email, sehingga pengguna melihat konten yang relevan tidak peduli bagaimana mereka berinteraksi. 
• Pemicu kontekstual: Buat acara (misalnya, “pengguna mencapai item ke-3 di keranjang”) yang memicu penawaran yang dipersonalisasi secara real-time.

Contoh dunia nyata

• Rekomendasi produk yang dipersonalisasi Amazon: AI generatif membantu mengirimkan item yang tepat pada waktu yang tepat dengan menggabungkan aktivitas pengguna historis dengan data real-time.
• DFL (Liga Sepak Bola Jerman): Menggunakan Amazon Bedrock untuk menghasilkan cerita yang disesuaikan dengan segmen penggemar yang berbeda, sehingga meningkatkan keterlibatan dengan konten yang dipersonalisasi. Saat ini, sistem manajemen konten baru DFL, Contender, menyediakan berbagai fungsi AI generatif yang memungkinkan pembuatan cerita secara otomatis dari artikel yang ada. AI generatif dengan demikian mengurangi waktu dan upaya tambahan seminimal mungkin. Misalnya, editor dapat meminta Contender untuk menghasilkan Cerita dari sekumpulan foto dan menambahkan judul yang sesuai dan teks deskriptif singkat. Sebelum draf Cerita yang dihasilkan secara otomatis oleh sistem dapat diterbitkan, editor manusia harus meninjaunya, membuat penyesuaian yang diperlukan, dan melakukan beberapa penyempurnaan. Ini dimungkinkan oleh kemitraan teknologi antara DFL dan Amazon Web Services (AWS), yang diperbarui dan diperluas musim semi lalu dan sekarang mencakup AI generatif sebagai serangkaian layanan tambahan. Lihat lebih lanjut tentang cara DFL berinovasi

4. Produktivitas dan Kreativitas

Mengapa penting untuk startup

• Tim yang ramping: Mengotomatiskan tugas biasa — seperti menyusun konten, merangkum penelitian, atau menghasilkan maket desain — memungkinkan tim Anda fokus pada aktivitas berdampak tinggi. 
• Kreativitas sesuai permintaan: Model generatif dapat menghasilkan visual, salinan iklan, atau bahkan kode, mengkatalisasi inovasi, dan menghemat berminggu-minggu kerja manual. 
• Pembelajaran berulang: Putaran umpan balik real-time memungkinkan Anda menyempurnakan strategi pemasaran atau desain produk dalam jam, bukan hari.

Strategi dan contoh praktis

• Jalur pembuatan konten: Gunakan AI generatif untuk menghasilkan draf awal untuk postingan blog, pembaruan media sosial, atau daftar produk, lalu perbaiki dengan pengawasan manusia. Lihat contoh ini untuk pembuatan teks, gambar, dan kode. 
• Brainstorming visual: Alat bantu seperti Adobe Firefly di AWS membantu tim dengan cepat membuat prototipe visual merek, mempersingkat siklus umpan balik panjang yang khas dalam desain untuk memampatkan proses multi-hari menjadi beberapa jam. 
• Akselerasi pengembang: Integrasikan Amazon Q untuk secara otomatis menyarankan cuplikan kode atau memfaktorkan ulang logika kompleks, sehingga secara efektif menambah tim pengembang kecil.

5. Proses bisnis lanjutan

AI generatif juga dapat mengoptimalkan alur kerja operasional, mulai dari penanganan dokumen hingga augmentasi data skala besar.

Pemrosesan dokumen cerdas

• Alasan: Proses berbasis kertas atau PDF di sektor keuangan, perawatan kesehatan, atau logistik dapat menjadi hambatan yang signifikan bagi startup yang ramping. 
• Strategi Praktis: Gabungkan Amazon Textract untuk OCR, Amazon Comprehend untuk pengenalan entitas, dan model generatif melalui Amazon Bedrock untuk menjawab pertanyaan atau menghasilkan ringkasan yang padat. Dengan Otomasi Data Amazon Bedrock, kemampuan Bedrock yang didukung oleh AI generatif, Anda dapat merampingkan pengembangan aplikasi AI generatif dan mengotomatiskan alur kerja yang melibatkan dokumen, gambar, audio, dan video. 
• Hasil: Tim menghabiskan lebih sedikit waktu untuk tugas-tugas utama dan dapat mengalokasikan kembali upaya menuju pengembangan strategis.

Pembuatan data sintetis untuk pelatihan model

• Alasan: Banyak startup tidak memiliki set data berlabel besar. AI generatif dapat menyimulasikan data dunia nyata untuk tugas-tugas seperti pemeliharaan prediktif, deteksi anomali, atau klasifikasi gambar. 
• Strategi praktis: Gunakan model generatif untuk menghasilkan set data “hampir nyata” yang mencerminkan kasus edge. Model ini meningkatkan ketahanan solusi ML sebelum Anda memiliki data nyata skala luas. 
• Hasil: Model yang lebih akurat dan tangguh lebih cepat, sehingga mempercepat waktu ke pasar dan meningkatkan keandalan secara keseluruhan.

Dengan merampingkan tugas yang berhadapan langsung dengan pelanggan (chatbot, personalisasi) dan tugas internal (otomatisasi dokumen, augmentasi data), startup Anda dapat memfokuskan energi pada prioritas strategis—apakah itu memperluas lini produk atau menaklukkan pasar baru.

Bagaimana AWS dapat membantu startup seperti milik Anda

AI generatif terus berkembang dengan kecepatan yang sangat tinggi, membuka peluang baru bagi startup yang bertekad untuk mengalahkan para pemain besar yang sudah mapan.

Kasus penggunaan seperti chatbot, analitik percakapan, personalisasi, dan peningkatan produktivitas telah melihat hasil nyata di pasar—menunjukkan kapasitas AI generatif untuk meningkatkan ROI, memperdalam hubungan pelanggan, dan mengotomatiskan tugas-tugas padat karya.

Stack AI Generatif AWS

AWS berkomitmen untuk memungkinkan startup dari semua ukuran dan bagi pengembang dari semua tingkat keahlian untuk membangun dan menskalakan aplikasi AI generatif dengan serangkaian kemampuan paling komprehensif di tiga lapisan stack AI generatif:

1. Infrastruktur untuk pelatihan FM dan inferensi (lapisan bawah)

• Akses GPU NVIDIA dan perangkat lunak yang dioptimalkan GPU untuk melatih model bahasa dan dasar yang besar.
• Manfaatkan chip ML khusus termasuk AWS Trainium (untuk pelatihan hemat biaya) dan AWS Inferentia (untuk inferensi berkinerja tinggi yang dapat diskalakan).
• Amazon SageMaker, platform terpadu untuk data, analitik, dan AI, semakin menyederhanakan pengembangan AI & ML, memungkinkan Anda membangun, melatih, dan menerapkan model AI generatif dalam skala besar.

2. Alat bantu untuk membangun dengan LLM dan FM lainnya (lapisan tengah)

• Amazon Bedrock menyediakan cara mudah bagi startup untuk membangun aplikasi AI generatif yang aman, disesuaikan, dan bertanggung jawab menggunakan model bahasa besar dan model dasar lainnya dari perusahaan AI terkemuka, sehingga semuanya dapat diakses melalui API dan SDK sederhana.

3. Aplikasi yang memanfaatkan LLM dan FM lainnya (lapisan atas)

• Amazon Q adalah asisten AI generatif yang mengubah cara pekerjaan dilakukan di startup Anda. Dengan kemampuan khusus untuk pengembang perangkat lunak, analis intelijen bisnis, karyawan pusat kontak, dan orang lain yang bekerja di startup Anda.

Langkah berikutnya

Jika Anda ingin menjelajahi kasus penggunaan AI generatif ini untuk startup Anda sendiri, AWS membantu Anda:

• Menyelami lebih dalam membangun gen AI di AWS dengan postingan ini: “Selamat datang di era baru membangun di cloud dengan AI generatif di AWS”.
• Melalui AWS Activate, Anda dapat memperoleh kredit untuk bereksperimen dengan layanan AI generatif, termasuk Amazon Bedrock, yang menurunkan biaya awal Anda dan memungkinkan eksperimen cepat.

Mengadopsi AI generatif tidak harus dilakukan secara total atau sekaligus. Anda dapat memulai dari yang kecil — mengintegrasikan prototipe chatbot atau mengotomatiskan pemrosesan dokumen — lalu meningkatkan skala saat Anda melihat hasilnya.

Memadukan infrastruktur AWS, model canggih, dan layanan terkelola memungkinkan Anda berinovasi dengan cepat, memperluas sumber daya Anda lebih jauh, dan memposisikan startup Anda untuk kesuksesan jangka panjang di era di mana solusi berbasis AI dengan cepat menjadi dasar baru untuk diferensiasi kompetitif.

Mulailah hari ini dan lihat bagaimana AI generatif dapat membantu Anda mengubah pengalaman pengguna, meningkatkan produktivitas tim Anda, dan memastikan lintasan pertumbuhan startup Anda di masa depan.