This is the Trace Id: 46070650771e0ceefd4a6520f5cc3b08
Lompati ke konten utama
Microsoft AI

Apa itu AI generatif?

Temukan cara AI generatif membuat konten baru dengan pola pembelajaran dari data yang sudah ada.
Pelajari selengkapnya
Seorang wanita berambut abu-abu memegang tablet.

Bagaimana cara kerja AI?

AI dimulai dengan aturan sederhana yang harus diikuti komputer dengan tepat. Hal ini berkembang menjadi pembelajaran mesin, memungkinkan sistem untuk belajar dari data. Saat ini, AI mengotomatiskan tugas, menganalisis data, dan memecahkan masalah kompleks di berbagai industri.

Apa fungsi AI generatif?

AI konvensional biasanya menganalisis data untuk menemukan pola, sedangkan AI generatif memiliki fungsi berbeda—yaitu membuat data baru. Memahami lebih mendalam tentang AI generatif dapat membantu keberhasilan organisasi dalam mengadopsi teknologi tersebut.

Daripada mengikuti aturan yang ditetapkan, AI generatif mempelajari struktur dasar data pelatihan dan menggunakan pembelajaran mesin tingkat lanjut untuk menghasilkan konten baru. Hal ini memungkinkannya membuat output baru yang sesuai dengan apa yang dipelajari.

Berikut adalah fungsi AI generatif:
  • Ini membuat konten baru seperti teks, gambar, dan video berdasarkan pola dalam data yang ada.
  • AI generatif mempelajari struktur kompleks dengan menganalisis himpunan data besar untuk memahami hubungan dalam data.
  • AI generatif beradaptasi dan berkembang seiring berjalannya waktu dengan terus belajar dari data baru, sehingga outputnya lebih halus.

Jelajahi tiga tipe AI generatif

Generative adversarial networks (GAN)

PAD terdiri dari dua jaringan— generator dan diskriminator— yang bersaing satu sama lain. Generator membuat data palsu, sementara diskriminator mengevaluasinya terhadap data sebenarnya. Tujuannya adalah agar generator dapat menghasilkan data yang tidak dapat dibedakan dari data sebenarnya.
  • Generator: Membuat data sintetis berdasarkan pelatihan.
  • Diskriminator: Mengevaluasi data dan memberikan umpan balik ke generator.

Contoh GAN
  • Teknologi deepfake: GAN dapat membuat video atau gambar nyata dengan mempelajari gerakan dan ekspresi wajah. Namun, aplikasi ini menimbulkan masalah etis.
  • Sintesis gambar: Dalam industri seperti mode atau game, GAN membuat gambar berkualitas tinggi untuk desain produk atau pembuatan karakter.
  • Alat seni kolaboratif: Platform tertentu memungkinkan orang untuk membuat karya seni baru atau potret realistis dengan menggabungkan gambar yang sudah ada menggunakan teknologi GAN.

Variational autoencoders (VAE)

VA adalah model yang mengurangi ukuran data sekaligus mempertahankan bagian-bagian pentingnya. Mereka kemudian membuat data baru berdasarkan representasi yang dikurangi. VAE umumnya digunakan untuk tugas seperti:
  • Kompresi data: Mengompresi himpunan data besar secara efisien untuk mempermudah penyimpanan dan pemrosesan.
  • Denoising gambar: Meningkatkan kualitas gambar beresolusi rendah atau berbintik dengan membuat versi yang lebih jelas.
  • Pencitraan medis: Memperjelas citra pemindaian MRI dan CT, sehingga menawarkan visual yang lebih jelas untuk diagnosis.

Transformator

Transformer adalah arsitektur populer dalam pemrosesan bahasa alami dan merupakan dasar untuk model bahasa seperti GPT-3. Model ini menghasilkan teks dengan memprediksi kata berikutnya dalam kalimat berdasarkan konteks sebelumnya. VAE beroperasi menggunakan metode berikut:
  • Mekanisme perhatian: Transformator menggunakan perhatian mandiri untuk menimbang pentingnya setiap kata dalam kalimat.
  • Pemahaman bahasa: Transformator memahami konteks dan hubungan antar kata untuk menghasilkan teks yang akurat.

Aplikasi transformator
  • Pembuatan konten: Menulis artikel, laporan, dan bentuk konten kreatif lainnya dengan model seperti GPT-3.
  • Terjemahan bahasa: Menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain dengan akurasi tinggi.
  • Chatbot: Memberikan respons mirip manusia secara real time untuk aplikasi seperti dukungan pelanggan.
Gambar Singkat Keputusan AI
Ringkasan Keputusan AI

Dapatkan Ringkasan Keputusan AI 2025

Baca perspektif ahli dari pimpinan Microsoft dan AI untuk mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam tentang cara menavigasi pergeseran platform AI.
Dapatkan laporan

Apa fungsi AI generatif?

Layanan kesehatan

AI Generatif mentransformasi layanan kesehatan dengan merevolusi pengembangan obat baru dan personalisasi perawatan untuk masing-masing pasien.

  • Penemuan obat: Model AI dapat menyarankan potensi senyawa obat dengan menganalisis jutaan titik data dari penelitian biologis. Pendekatan yang didorong AI ini mengurangi secara drastis waktu yang diperlukan untuk mengidentifikasi obat yang menjanjikan, sehingga membantu perusahaan beralih dari konsep ke uji klinis lebih cepat.
  • Obat yang dipersonalisasi: Model AI Generatif menganalisis data pasien—termasuk genetik, gaya hidup, dan riwayat medis—untuk membuat rencana perawatan kustom. AI membantu dokter membuat keputusan yang lebih tepat yang selaras dengan kebutuhan khusus pasien. Solusi yang didukung AI, seperti Dragon Ambient eXperience (DAX) Copilot, dapat membantu dokter menjadi lebih produktif dan efisien dengan pembuatan catatan berbasis AI.

Keuangan

Dalam industri keuangan, AI generatif sedang digunakan untuk mengelola risiko dan menemukan penipuan. Hal ini membantu bank dan lembaga keuangan bekerja lebih aman dan efisien.

  • Penilaian risiko: Model AI menyimulasikan berbagai skenario pasar untuk memprediksi potensi hasil. Dengan menyimulasikan ribuan kondisi pasar, AI membantu bank memperkirakan kemungkinan risiko keuangan, lalu menyesuaikan strateginya.
  • Deteksi penipuan: Model AI Generatif mengidentifikasi transaksi penipuan dengan mendeteksi pola yang tidak lazim dalam data keuangan. Bank dapat menggunakan AI untuk memantau dan menganalisis miliaran transaksi secara real time, menandai aktivitas mencurigakan, dan membuat peringatan ketika pola yang tidak lazim ditemukan. AI membantu mencegah penipuan sebelum situasi memburuk, menghemat biaya yang signifikan dan melindungi akun pelanggan.
  • Proses keuangan optimal: Alat seperti Microsoft 365 Copilot untuk Keuangan dapat membantu meningkatkan efisiensi dengan menerapkan AI ke proses padat karya seperti pengumpulan dan pencatatan kontrak dan faktur.

Manufaktur

Dalam industri manufaktur, AI generatif merevolusi proses produksi dan kontrol kualitas. Hal ini menghasilkan operasi yang lebih efisien dan produk yang berkualitas tinggi.

  • Pemeliharaan prediktif: Model AI menganalisis data dari mesin untuk memprediksi kapan pemeliharaan diperlukan. Dengan mengidentifikasi potensi masalah sebelum menyebabkan kerusakan, AI membantu mengurangi waktu henti dan memperpanjang masa pakai peralatan.
  • Kontrol kualitas: Sistem AI Generatif memeriksa kerusakan produk dengan menganalisis gambar dan data sensor. Hal ini memastikan bahwa hanya produk berkualitas tinggi yang menjangkau pasar, sehingga mengurangi produk yang terbuang, dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

Ritel

Di sektor ritel, AI generatif meningkatkan pengalaman pelanggan dan membantu mengoptimalkan manajemen inventaris sehingga peritel dapat memenuhi permintaan pelanggan dengan lebih efektif dan efisien.

  • Rekomendasi yang dipersonalisasi: Model AI menganalisis data pelanggan untuk memberikan rekomendasi produk yang dipersonalisasi. Dengan memahami preferensi individu, AI membantu peritel menawarkan produk yang lebih relevan, sehingga meningkatkan penjualan dan kesetiaan pelanggan.
  • Pengoptimalan inventaris: AI Generatif memprediksi permintaan produk, sehingga membantu peritel mengelola inventarisnya dengan lebih efektif. Dengan memastikan bahwa item populer selalu tersedia dan mengurangi kelebihan stok item yang kurang populer, AI membantu peritel meminimalkan biaya dan memaksimalkan keuntungan.

Pendidikan

AI Generatif dapat membantu mengubah metode belajar mengajar, sehingga menyediakan pengalaman pendidikan yang disesuaikan untuk siswa.
 
  • Pembelajaran yang dipersonalisasi: Model AI menganalisis data performa siswa untuk membuat rencana belajar yang disesuaikan. Dengan mengidentifikasi area siswa yang perlu ditingkatkan, AI membantu pendidik menyediakan dukungan tepat sasaran, sehingga meningkatkan keberhasilan siswa.
  • Pemberian nilai otomatis: Sistem AI Generatif memberi nilai untuk tugas dan ujian dengan menganalisis respons siswa. Hal ini dapat mengurangi beban kerja pendidik dan memberikan umpan balik yang lebih cepat kepada siswa, sehingga memungkinkan mereka untuk belajar dan melakukan perbaikan lebih cepat.

Pembuatan konten

AI Generatif menawarkan banyak sekali alat dan peluang baru bagi seniman dalam berbagai bidang kreatif.
  • Menulis: Penulis dapat membuat draf artikel, postingan blog, atau bahkan satu novel penuh dengan alat AI. Kreator konten dapat mengotomatiskan tugas-tugas membosankan, seperti merangkum informasi atau membuat garis besar. Hal ini memungkinkan mereka fokus pada bagian penulisan yang lebih mendetail dan kreatif.
  • Musik: Musisi dapat menambahkan pengaturan atau genre tertentu untuk membuat lagu baru. Mereka kemudian dapat menggunakan melodi yang dihasilkan AI sebagai inspirasi atau basis untuk musik lainnya.
  • Fotografi: Fotografer dapat menyempurnakan dan mengedit foto dengan alat AI generatif yang dapat membuat gambar baru. Mereka dapat mengubah pencahayaan dan warna, bahkan membuat gambar baru berdasarkan gambar yang sudah ada.
  • Videografi: Videografer dapat membuat efek khusus, menghasilkan animasi realistis, dan membuat seluruh urutan video dari awal, sehingga membuat proses produksi menjadi lebih efisien dan kreatif.
  • Seni: Seniman dapat berkolaborasi dengan AI generatif untuk membuat karya yang benar-benar unik yang tidak hanya sebatas kreativitas biasa. AI dapat menawarkan gaya dan konsep baru, sehingga memberikan perspektif baru dan ide inovatif kepada artis.

Manfaat industri kreatif
  • Eksperimen yang meningkat: Artis dapat dengan cepat membuat ragam draf karya mereka untuk mencoba gaya atau pendekatan yang berbeda.
  • Kreasi kolaboratif: Para kreator bekerja sama dengan AI sebagai alat kolaboratif, mendapatkan bantuan dalam mencari ide dan tugas pembuatan draf lainnya.
  • Kecepatan: Para kreator dapat menggunakan AI untuk mempercepat proses seperti komposisi musik atau menyusun draf konten tertulis, sehingga mengurangi waktu produksi secara signifikan.
  • Aksesibilitas: Dengan mengotomatiskan aspek yang kompleks dari pembuatan konten, para kreator dengan sumber daya atau keterampilan teknis terbatas dapat menghasilkan karya yang berkualitas tinggi.
  • Eksperimen: Para seniman dapat bereksperimen dengan ide dan gaya baru tidak hanya sebatas metode yang sudah umum.
  • Kolaborasi: AI dapat bertindak sebagai mitra kreatif, menawarkan saran dan menghasilkan konten yang dapat disempurnakan oleh kreator manusia.
  • Efisiensi: Para kreator dapat mempercepat proses produksi, sehingga memungkinkan mereka untuk fokus pada peningkatan dan penyempurnaan karya mereka daripada memulai dari awal.

Inovasi dan kreativitas

AI Generatif menghadirkan solusi dan efisiensi baru untuk berbagai tugas kreatif.
  • Proses kreatif yang sederhana: AI Generatif membantu kreator mengotomatiskan tugas berulang, sehingga memberikan lebih banyak waktu untuk inovasi. Seniman, penulis, dan musisi dapat fokus untuk menyempurnakan karya mereka sementara AI yang membuat pekerjaan dasarnya.

Contoh: Seorang penulis novel yang mengarang buku baru menggunakan AI generatif untuk membuat draf bab awal berdasarkan gaya penulis tersebut, sehingga ia dapat fokus pada penyempurnaan plot dan karakter.

  • Solusi novel: Dengan menganalisis himpunan data yang luas, AI generatif dapat membuat solusi baru untuk berbagai masalah. Hal ini termasuk mendesain produk baru, menyusun naskah iklan pemasaran, atau membuat solusi dalam sains dan teknik.
     

Contoh: Desainer produk yang bertugas membuat model baru kemasan ramah lingkungan menggunakan AI generatif untuk menganalisis himpunan data material dan preferensi konsumen yang besar sebelum menyarankan desain yang inovatif dan berkelanjutan.

Efisiensi dan produktivitas

Manfaat AI generatif mencakup keuntungan yang beragam dalam hal produktivitas.
  • Pembuatan konten otomatis: Perusahaan dapat mengotomatiskan pembuatan teks, gambar, atau kode, sehingga mengurangi waktu yang diperlukan untuk menghasilkan konten secara drastis. Hal ini memungkinkan tim untuk fokus pada tugas lebih penting dan perencanaan strategis.
     
Contoh: Agen pemasaran menggunakan AI generatif untuk membuat postingan media sosial, artikel blog, dan gambar promosi. AI membantu menganalisis tren dan preferensi audiens untuk membuat konten yang sesuai dengan pasar target.
 
  • Penghematan waktu dan biaya: Dengan menggunakan AI untuk mengotomatiskan tugas kreatif dan teknis, perusahaan dapat menghemat biaya dan mempercepat alur kerja. Hal ini mengurangi kebutuhan tenaga kerja manusia yang ekstensif di beberapa area, sehingga operasi lebih efisien.
     
Contoh: Perusahaan pengembangan perangkat lunak menggunakan AI generatif untuk menulis dan melakukan debug kode. Saat membuat aplikasi baru, AI dapat membantu membuat struktur kode awal, sehingga memungkinkan pengembang untuk fokus pada aspek proyek yang lebih kompleks dan kreatif.

Personalisasi

Perusahaan menggunakan AI untuk meningkatkan pengalaman pelanggan.

Menyesuaikan pengalaman dan produk: AI dapat membantu membuat konten yang personal, mulai dari rekomendasi produk hingga email pemasaran yang disesuaikan, sehingga meningkatkan pengalaman pelanggan. Tingkat personalisasi ini membantu perusahaan menjalin hubungan dengan audiens mereka secara lebih mendalam, sehingga menumbuhkan kesetiaan dan keterlibatan.

Contoh: Perusahaan ritel menggunakan AI generatif untuk membuat pengalaman belanja yang personal bagi pelanggannya. AI menganalisis riwayat penjelajahan, pola pembelian, dan preferensi setiap pelanggan untuk membuat rekomendasi produk yang disesuaikan, sehingga menjadikan pengalaman belanja lebih menarik dan relevan.

Temukan sumber daya lainnya

Seorang pria dan wanita melihat laptop.

Memahami dampak bisnis AI

Dapatkan sumber daya untuk penerapan AI yang berhasil dan perjalanan implementasi.
Pelajari selengkapnya
Tangan seseorang menyentuh laptop.

AI Generatif vs. jenis AI lainnya

Temukan perbedaan AI generatif dari AI prediktif dan jenis AI lainnya—serta keunggulannya.
Pelajari selengkapnya
Seorang wanita duduk menghadap meja dan menggunakan laptop.

Bagaimana cara kerja AI generatif?

Dapatkan gambaran umum tentang AI generatif, cara kerjanya, dan cara kerjanya untuk membentuk masa depan.
Pelajari selengkapnya

Tanya Jawab Umum

  • Model AI generatif hadir dalam beberapa tipe utama. PAD terdiri dari dua jaringan— generator dan diskriminator— yang bersaing satu sama lain. Generator membuat data palsu, sementara diskriminator mengevaluasinya terhadap data sebenarnya. VAEs mengompresi data ke ruang penyimpanan laten, lalu menghasilkan data baru berdasarkan representasi terkompresi tersebut. Biasanya digunakan untuk tugas seperti kompresi data dan penghancuran. Transformator, populer dalam pemrosesan bahasa alami, menghasilkan teks dengan memprediksi kata berikutnya dalam kalimat berdasarkan konteks sebelumnya.
  • AI generatif membuat data baru, sementara model AI yang umum, seperti AI diskriminatif, fokus pada klasifikasi dan prediksi. AI Generatif mempelajari pola dari data yang ada untuk menghasilkan konten baru, sedangkan AI diskriminatif memilah berbagai kategori data. Untuk detail selengkapnya, lihat artikel kami tentang AI generatif versus tipe AI lainnya.
  • AI Generatif paling cocok untuk data yang memiliki pola dan struktur yang jelas, seperti teks, gambar, dan audio. Fitur ini unggul dalam membuat konten baru berdasarkan pola ini, menjadikannya ideal untuk aplikasi dalam industri kreatif, layanan kesehatan, dan keuangan.
  • AI Generatif digunakan di berbagai industri:
    • Hiburan: Membuat konten musik, seni, dan video baru.
    • Layanan kesehatan: Penemuan obat dan obat yang dipersonalisasi.
    • Keuangan: Penilaian risiko dan deteksi penipuan.
    Untuk kasus penggunaan lainnya, jelajahi kisah nyata pelanggan.
  • AI Generatif sangat baik untuk membuat konten baru dan asli. Hal ini dapat menghasilkan teks, gambar, musik, video, dan bahkan kode. Kemampuan ini menjadikannya alat yang canggih untuk inovasi dan kreativitas di berbagai bidang.

Ikuti Microsoft