Bisnis.com, Jakarta – Kecerdasan buatan (AI) berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir.

Ada dua pendekatan utama yang sering dibicarakan, yaitu AI generatif dan AI tradisional. Keduanya memegang peranan penting dalam teknologi modern, namun berbeda dalam cara kerjanya, kelebihan dan kekurangannya.

Sederhananya, AI Generatif adalah bagian dari AI yang menggunakan model pembelajaran mendalam tingkat lanjut dan model bahasa besar (LLM) untuk menghasilkan konten berkualitas tinggi seperti teks, gambar, dan lainnya.

Model ini memanfaatkan data pelatihan dalam jumlah besar untuk memahami pola dan menghasilkan hasil baru dan mengesankan.

Sedangkan model AI tradisional mengkhususkan diri dalam mempelajari data yang ada untuk mengklasifikasikan informasi atau memprediksi hasil di masa depan berdasarkan pola historis. Kekuatan dan kelemahan

AI Generatif memiliki kekuatan untuk menghasilkan berbagai jenis konten baru, seperti gambar, teks, audio, video, dan data sintetis, berdasarkan pola yang dipelajari dari data terlatih.

AI Generatif juga dapat membuat konten yang inovatif dan menarik, membuat terobosan baru di berbagai bidang seperti desain produk, seni, dan pendidikan.

Menurut Gartner, sebuah perusahaan riset dan konsultasi teknologi Amerika, pada tahun 2025, 30% pesan pemasaran keluar organisasi besar akan dihasilkan oleh AI, naik dari kurang dari 2% pada tahun 2022.

Kelemahan model AI ini adalah ketergantungannya pada data. AI generatif bergantung pada kualitas dan kuantitas data yang digunakan untuk pelatihan, oleh karena itu, jika data yang digunakan salah dapat menghasilkan konten yang tidak relevan.

Model AI ini juga memiliki kelemahan di era teknologi. AI generatif masih dalam pengembangan, sehingga beberapa orang belum sepenuhnya memahami cara kerja dan potensi penggunaannya.

Keterbatasan konteks juga menjadi kelemahan AI kreatif. Model ini dapat menghasilkan konten yang tidak sesuai konteks sehingga perlu digunakan dengan lebih hati-hati. Sementara itu, AI tradisional memiliki kekuatan dalam menganalisis data dalam jumlah besar dan menemukan pola yang kompleks.

AI tradisional seperti detektif data yang kuat. Ia memiliki kemampuan untuk mencari data dalam lautan luas, menemukan hubungan tersembunyi, dan mengidentifikasi pola yang tidak terduga.

Misalnya, AI tradisional dapat menganalisis data penjualan, perilaku konsumen, dan tren pasar untuk memprediksi permintaan dan meningkatkan strategi bisnis. Model ini juga dapat mendeteksi penipuan. Dengan mempelajari pola transaksi keuangan, AI tradisional dapat mengidentifikasi aktivitas mencurigakan dan mencegah penipuan.

Model tersebut juga dapat membuat prediksi yang akurat berdasarkan data historis. Dengan mengandalkan data historis yang kaya, AI tradisional dapat memberikan prediksi yang andal untuk berbagai situasi.

Misalnya, menggunakan model klasifikasi AI tradisional yang dilatih berdasarkan data historis untuk memfilter spam email, mengklasifikasikan email sebagai spam atau spam.

Melatih model klasifikasi gambar konvensional pada gambar produk baik dan buruk untuk mendukung inspeksi real-time dan deteksi cacat yang efektif dalam proses manufaktur.

AI generatif dan AI tradisional adalah dua alat berharga yang memiliki kekuatan dan kelemahan masing-masing. Memilih AI yang tepat untuk suatu tugas bergantung pada kebutuhan dan tujuan spesifik pengguna. (Muhammad Daw Faral Ramadhan)

Simak berita dan artikel lainnya di Google News dan WA Channel