Evolusi AI Generatif pada 2025: Dari Kebutuhan Menjadi Kekuatan

Tahun 2025 menandai momen penting dalam perjalanan AI Generatif (Gen AI). Apa yang dimulai sebagai teknologi yang menarik telah berkembang menjadi alat kritis untuk bisnis di berbagai industri.

AI Generatif: Dari Pencarian Solusi untuk Masalah ke Kekuatan Pemecahan Masalah

Gelombang awal antusiasme Gen AI didorong oleh kebaruan teknologi yang memungkinkan interaksi dengan model bahasa besar (LLM), yang dilatih pada dataset publik yang luas. Bisnis dan individu sama-sama terpesona dengan kemampuan untuk mengetikkan prompt bahasa alami dan menerima respons yang detail dan koheren dari model-model frontier publik. Kualitas manusia dari output LLM memimpin banyak industri untuk terjun ke dalam proyek-proyek dengan teknologi baru ini, seringkali tanpa masalah bisnis yang jelas untuk dipecahkan atau KPI yang nyata untuk mengukur kesuksesan. Sementara ada beberapa nilai yang terkunci dengan baik di hari-hari awal Gen AI, ini adalah sinyal yang jelas bahwa kita berada dalam siklus inovasi (atau hipe) ketika bisnis meninggalkan praktik mengidentifikasi masalah terlebih dahulu, dan kemudian mencari solusi teknologi yang dapat diterapkan untuk memecahkan masalah tersebut.

Pada 2025, kita dapat mengharapkan pergeseran kembali. Organisasi akan mencari nilai bisnis dari Gen AI dengan mengidentifikasi masalah yang dapat diatasi oleh teknologi ini. Pasti akan ada banyak proyek sains yang dibiayai dengan baik, dan gelombang pertama kasus penggunaan Gen AI untuk ringkasan, chatbot, konten dan kode generasi akan terus berkembang, tetapi eksekutif akan mulai memegang proyek AI bertanggung jawab atas ROI pada tahun ini. Fokus teknologi juga akan bergeser dari model bahasa umum yang menghasilkan konten ke ensemble model yang lebih sempit yang dapat dikontrol dan dilatih secara terus-menerus pada bahasa khas bisnis untuk memecahkan masalah dunia nyata yang mempengaruhi garis bawah dalam cara yang dapat diukur.

2025 akan menjadi tahun AI bergerak ke inti perusahaan. Data perusahaan adalah kunci untuk membuka nilai sebenarnya dengan AI, tetapi data pelatihan yang dibutuhkan untuk membangun strategi transformasional tidak ada di Wikipedia, dan tidak akan pernah ada. Data tersebut hidup dalam kontrak, catatan pelanggan dan pasien, dan dalam interaksi yang tidak terstruktur yang sering mengalir melalui kantor belakang atau hidup dalam kotak kertas. Mendapatkan data tersebut rumit, dan model bahasa umum yang umum tidak cocok di sini, terlepas dari kekhawatiran privasi, keamanan, dan tata kelola data. Perusahaan akan semakin mengadopsi arsitektur RAG, dan model bahasa kecil (SLM) dalam pengaturan cloud pribadi, memungkinkan mereka untuk memanfaatkan dataset internal organisasi untuk membangun solusi AI proprietary dengan portofolio model yang dapat dilatih. SLM yang ditargetkan dapat memahami bahasa khusus bisnis dan nuansa data, dan menyediakan akurasi yang lebih tinggi dan transparansi pada titik biaya yang lebih rendah – sambil tetap memenuhi persyaratan privasi dan keamanan data.

Peran Kritis Pembersihan Data dalam Implementasi AI

Ketika inisiatif AI berkembang, organisasi harus memprioritaskan kualitas data. Langkah pertama dan paling penting dalam mengimplementasikan AI, baik menggunakan LLM atau SLM, adalah memastikan bahwa data internal bebas dari kesalahan dan ketidakakuratan. Proses ini, yang dikenal sebagai “pembersihan data,” sangat penting untuk kurasi estate data yang bersih, yang merupakan kunci keberhasilan proyek AI.

Banyak organisasi masih mengandalkan dokumen kertas, yang perlu didigitalkan dan dibersihkan untuk operasi bisnis sehari-hari. Idealnya, data tersebut akan mengalir ke dalam set pelatihan yang dilabeli untuk AI proprietary organisasi, tetapi kita masih di hari-hari awal melihat itu terjadi. Faktanya, dalam survei yang kita lakukan bersama Harris Poll, di mana kita mewawancarai lebih dari 500 pengambil keputusan IT antara Agustus-September, ditemukan bahwa 59% organisasi tidak menggunakan seluruh estate data mereka. Laporan yang sama menemukan bahwa 63% organisasi setuju bahwa mereka memiliki kurangnya pemahaman tentang data mereka sendiri dan ini menghambat kemampuan mereka untuk memaksimalkan potensi GenAI dan teknologi serupa. Kekhawatiran privasi, keamanan, dan tata kelola memang merupakan hambatan, tetapi data yang akurat dan bersih sangat kritis, bahkan kesalahan pelatihan yang kecil dapat menyebabkan masalah yang sulit diatasi sekali model AI salah. Pada 2025, pembersihan data dan pipa untuk memastikan kualitas data akan menjadi area investasi yang kritis, memastikan bahwa sistem AI perusahaan baru dapat beroperasi pada informasi yang dapat diandalkan dan akurat.

Dampak Meningkat dari Peran CTO

Peran Chief Technology Officer (CTO) selalu penting, tetapi dampaknya akan meningkat sepuluh kali lipat pada 2025. Menggambar paralel dengan “era CMO,” di mana pengalaman pelanggan di bawah CMO sangat penting, tahun-tahun mendatang akan menjadi “generasi CTO.”

Sementara tanggung jawab inti CTO tetap tidak berubah, pengaruh keputusan mereka akan lebih signifikan dari sebelumnya. CTO yang sukses akan memerlukan pemahaman yang mendalam tentang bagaimana teknologi yang muncul dapat mengubah organisasi mereka. Mereka juga harus memahami bagaimana AI dan teknologi modern terkait mengarahkan transformasi bisnis, bukan hanya efisiensi di dalam dinding perusahaan. Keputusan yang dibuat oleh CTO pada 2025 akan menentukan trajektori masa depan organisasi mereka, membuat peran mereka lebih berdampak dari sebelumnya.

Prediksi untuk 2025 menyoroti tahun yang transformatif untuk Gen AI, manajemen data, dan peran CTO. Ketika Gen AI bergerak dari menjadi solusi yang mencari masalah ke kekuatan pemecahan masalah, pentingnya pembersihan data, nilai estate data perusahaan, dan dampak yang meningkat dari CTO akan membentuk masa depan perusahaan. Organisasi yang mengadopsi perubahan ini akan siap untuk berkembang dalam lanskap teknologi yang terus berkembang.