Generative AI dan predictive AI sama-sama dapat membantu perusahaan meningkatkan produktivitas dan kualitas pengambilan keputusan.
Namun, keduanya memiliki tujuan yang berbeda. Generative AI menghasilkan konten atau informasi baru, sedangkan predictive AI memperkirakan kemungkinan hasil berdasarkan pola dalam data.
Apa Itu Generative AI?
Generative AI adalah teknologi AI yang dapat menghasilkan konten baru berdasarkan instruksi dan konteks yang diberikan. Output-nya dapat berupa teks, gambar, kode, ringkasan, atau bentuk konten lainnya.
Dalam bisnis, generative AI dapat digunakan untuk membantu menyusun email, membuat draft laporan, merangkum dokumen, mengembangkan konsep kampanye, dan mendukung pencarian informasi.
Contohnya, tim marketing dapat meminta AI membuat beberapa variasi headline untuk kampanye. Tim HR dapat menggunakannya untuk menyusun draft deskripsi pekerjaan, sedangkan tim operasional dapat memanfaatkannya untuk merangkum prosedur kerja.
Karyawan perlu memahami cara memberikan instruksi dan memeriksa output agar hasilnya sesuai dengan konteks bisnis. Salah satu keterampilan yang dapat dikembangkan adalah melalui prompt engineering training untuk perusahaan.
Apa Itu Predictive AI?
Predictive AI menggunakan data historis dan teknik pemodelan untuk memperkirakan kemungkinan hasil di masa depan. Teknologi ini membantu perusahaan mengenali pola, memperkirakan risiko, dan mendukung keputusan berbasis data.
Beberapa contoh penggunaannya meliputi:
- Sales: Memperkirakan kemungkinan konversi prospek.
- Finance: Membantu memprediksi arus kas dan kebutuhan anggaran.
- Retail: Memperkirakan permintaan produk dan kebutuhan stok.
- Manufaktur: Membantu memperkirakan potensi gangguan mesin.
- Customer service: Mengidentifikasi pola keluhan dan potensi peningkatan permintaan layanan.
Kualitas prediksi sangat dipengaruhi oleh ketersediaan data, relevansi variabel, dan kualitas model. Karena itu, perusahaan perlu memiliki tata kelola data yang baik sebelum mengandalkan hasil prediksi untuk keputusan penting. Pelajari lebih lanjut melalui artikel data governance untuk perusahaan.
Perbedaan Generative AI dan Predictive AI
Perbedaan utama keduanya terletak pada tujuan dan jenis output yang dihasilkan.
Perbedaan Generative AI dan Predictive AI dapat dilihat dari beberapa aspek berikut.
- Tujuan: Generative AI menghasilkan konten atau respons baru, sedangkan Predictive AI memperkirakan hasil atau kemungkinan kejadian.
- Input: Generative AI menggunakan instruksi, konteks, dan data yang relevan. Predictive AI menggunakan data historis dan variabel prediktif.
- Output: Generative AI menghasilkan teks, gambar, kode, atau ringkasan. Predictive AI menghasilkan prediksi, skor, probabilitas, atau estimasi.
- Contoh penggunaan: Generative AI membantu membuat draft laporan, sedangkan Predictive AI digunakan untuk memperkirakan permintaan produk.
- Kebutuhan utama: Generative AI membutuhkan instruksi yang jelas dan evaluasi output, sedangkan Predictive AI membutuhkan data berkualitas dan model yang sesuai.
Keduanya tidak selalu harus digunakan secara terpisah. Dalam beberapa workflow, generative AI dapat membantu menjelaskan hasil analisis predictive AI dalam bahasa yang lebih mudah dipahami.
Misalnya, predictive AI memperkirakan kebutuhan stok produk, kemudian generative AI membantu menyusun ringkasan rekomendasi untuk tim pengadaan. Namun, rekomendasi tersebut tetap perlu diperiksa sebelum dijadikan dasar tindakan.
Mana yang Lebih Tepat untuk Bisnis?
Pemilihan teknologi harus dimulai dari masalah bisnis, bukan dari popularitas tools.
Generative AI lebih sesuai ketika perusahaan ingin mempercepat pekerjaan yang berkaitan dengan konten, komunikasi, pemrosesan bahasa, atau pencarian informasi. Predictive AI lebih relevan ketika perusahaan perlu memperkirakan permintaan, risiko, atau kemungkinan hasil berdasarkan data.
Sebelum memilih solusi, perusahaan dapat mempertimbangkan beberapa hal:
- Tujuan bisnis: Tentukan masalah yang ingin diselesaikan dan hasil yang diharapkan.
- Kesiapan data: Periksa kualitas, kelengkapan, dan aksesibilitas data yang tersedia.
- Kesiapan karyawan: Pastikan tim memiliki keterampilan untuk menggunakan dan mengevaluasi hasil AI.
- Risiko penggunaan: Tentukan kebutuhan validasi manusia dan aturan keamanan data.
- Indikator keberhasilan: Tetapkan KPI untuk mengevaluasi manfaat penerapan AI.
Untuk memahami cara membangun kompetensi AI sesuai kebutuhan organisasi, perusahaan dapat merujuk pada cara menyusun kurikulum AI training untuk tim perusahaan.
Kesimpulan
Generative AI dan predictive AI menawarkan manfaat yang berbeda. Generative AI dapat membantu mempercepat pembuatan konten dan pemrosesan informasi, sedangkan predictive AI mendukung perkiraan dan pengambilan keputusan berbasis data. Teknologi yang tepat bergantung pada kebutuhan bisnis, kesiapan data, dan kompetensi orang yang menggunakannya.
BINAR AI Corporate Training membantu perusahaan mengembangkan keterampilan AI yang relevan dengan kebutuhan setiap fungsi bisnis. Program dapat disesuaikan dengan tingkat kemampuan karyawan, proses kerja yang ingin ditingkatkan, serta tools yang digunakan organisasi.
Pelatihan dapat mencakup pemahaman dasar AI, praktik penggunaan generative AI, pengenalan use case predictive AI, evaluasi output, serta penerapan AI secara bertanggung jawab. Perusahaan juga dapat menetapkan KPI dan baseline sebelum pelatihan untuk mengevaluasi perubahan produktivitas maupun kualitas pekerjaan setelah program berjalan.
Kunjungi BINAR AI Corporate Training untuk mengeksplorasi program yang dirancang berdasarkan kebutuhan bisnis. Dengan pendekatan berbasis praktik dan target yang jelas, perusahaan dapat membantu karyawan memahami bukan hanya perbedaan teknologi AI, tetapi juga cara menggunakannya untuk mendukung pekerjaan.