Bagaimana raksasa teknologi di balik ChatGPT, Bard, dan LLaMA menghasilkan uang?

Ledakan platform AI generatif yang luar biasa merupakan kisah bisnis besar pada tahun lalu, namun bagaimana platform ini akan menghasilkan uang dan bagaimana perusahaan cerdas dapat menggunakannya dengan bijak adalah pertanyaan yang akan mendominasi dalam 12 bulan ke depan.

“Mahasiswa dan eksekutif tidak lagi bertanya apakah kita harus menggunakan AI, tapi kapan dan bagaimana melakukannya,” kata Andy Wu, Profesor Bisnis Keluarga Arjun dan Minoo Melwani di Harvard Business School.

Studi kasus dan catatan latar belakang Wu baru-baru ini, Perang kecerdasan buatan Dan itu Rantai nilai kecerdasan buatan generatif, menawarkan kursus kilat tentang ChatGPT, Bard, dan chatbot bertenaga AI lainnya—serta raksasa teknologi pesaing di belakangnya—dan mengeksplorasi dilema strategis yang menanti para inovator dan pengguna. Wu mengatakan ketertarikan masyarakat terhadap aspek chatbot yang mirip manusia mungkin menutupi pertanyaan yang lebih mendasar tentang bagaimana perusahaan dapat memperoleh manfaat dari kecerdasan buatan.

“Saya pikir dasar ekonomi dari AI generatif telah diabaikan.”

Dalam sebuah wawancara, Wu membahas dampak ekonomi AI, bagaimana model bisnis cenderung berbeda dari model perangkat lunak tradisional, dan beberapa potensi konsekuensi yang merugikan bagi perusahaan seperti Google, Microsoft, dan lainnya. Wu berkolaborasi dalam studi kasus ini dengan Matt Higgins, rekan peneliti di Harvard Business School; mahasiswa doktoral Miaoomiao Zhang dari Harvard Business School; dan mahasiswa doktoral MIT Hang Jiang.

Ben Rand: Apa yang menurut Anda paling mengejutkan dalam mempersiapkan kasus ini dan mengapa?

andi wu: Saya pikir dasar ekonomi dari AI generatif diabaikan. Ada pertanyaan penting yang belum terjawab mengenai bagaimana orang menghasilkan uang menggunakan teknologi ini. Google, OpenAI, dan lainnya tidak bisa kehilangan uang selamanya. Namun belum jelas bagi siapa pun bagaimana tepatnya hal ini akan dimonetisasi. Setidaknya, saya dapat memberi tahu Anda bahwa kita memerlukan model bisnis baru, dan integrasi AI generatif akan mengubah cara perangkat lunak dimonetisasi dan model bisnisnya.

acak: Bagaimana itu?

Merayu: Konsep kami tentang biaya tetap dan biaya variabel di sini berbeda dibandingkan dengan bentuk komputasi lain yang pernah kami alami sebelumnya. Ide dasarnya adalah bahwa biaya variabel untuk mengirimkan AI generatif kepada pengguna akhir tidaklah nol… yang berarti bahwa kita tidak dapat serta merta memberikan aplikasi SaaS masa depan yang berisi AI generatif secara gratis kepada siapa pun atau bahkan sebagai layanan. Langganan berbayar tanpa batasan penggunaan seperti yang biasa kita lakukan saat ini. Penetapan harga penggunaan akan menjadi lebih penting.

Perbedaan kedua adalah sebagian besar teknologi yang mendasarinya bersifat open source, dan sebagian besar data yang digunakan untuk melatih model ini merupakan data publik dan mungkin memiliki hak cipta namun tersedia untuk publik secara online. Hambatan masuk bagi AI tidaklah setinggi yang terlihat. Akan ada banyak perusahaan yang terlibat dalam permainan ini, setidaknya untuk model dan aplikasi AI vertikal tertentu.

acak: Apakah masih terlalu dini untuk mengetahui model bisnis apa yang akan muncul?

Merayu: Perusahaan masih mencoba mencari tahu hal ini. Namun menurut saya melalui tindakan mereka, kita bisa mendapatkan petunjuk tentang arah yang kita tuju. Perusahaan generasi AI di luar sana sebenarnya menetapkan harga dalam model penggunaan, yang memberi tahu saya bahwa mereka merasa tidak dapat membuat model berlangganan berfungsi secara ekonomis saat ini.

acak: Perusahaan manakah yang berada pada posisi terbaik saat ini?

Merayu: Salah satu situs yang paling menonjol saat ini adalah Meta, dalam hal berjuang keras untuk mendapatkan posisi menonjol di sisi open source dengan model LLaMA mereka. Sebelum tahun lalu, banyak yang berasumsi bahwa Google adalah pemimpin pasar open source. Microsoft juga berhak mendapatkan banyak pujian karena memutuskan untuk bekerja dengan OpenAI dan mendapatkan teknologi inovatif yang dapat mereka integrasikan ke dalam aplikasi mereka dan sebagai cara untuk menjual layanan komputasi awan.

Namun yang menarik di sini adalah tidak ada satupun penyedia teknologi besar yang menjual model sebenarnya. Amazon sebagian besar menawarkan model sumber terbuka kepada pelanggan cloud yang dibuat oleh orang lain. Meta memberikan sebagian besar modelnya secara gratis (dengan beberapa batasan), dan Microsoft telah melakukan outsourcing sebagian besar teknologi inti ke OpenAI. Jika dipertimbangkan bersama-sama, keputusan-keputusan ini memberikan pernyataan yang benar, meskipun akurat, tentang apa yang harus dihindari, yang pada dasarnya mencoba untuk secara langsung memonetisasi teknologi yang mendasarinya – model AI – itu sendiri.

Tantangan yang kita hadapi saat ini dengan AI adalah kemungkinan besar penemuan teknologi itu sendiri tidak akan menghasilkan uang bagi manusia. Hal ini akan mengubah dunia, namun uang tidak dihasilkan dari hal-hal yang memungkinkan terjadinya transformasi.

“Masalahnya adalah kita biasanya menganggap kekayaan intelektual sebagai hak cipta atau non-hak cipta.”

acak: Menurut pendapat Anda, peran apa yang akan dimainkan oleh organisasi?

Merayu: Saya memahami kepentingan regulator, mengingat risiko dari teknologi ini. Namun akan sangat sulit bagi regulator untuk menghasilkan kebijakan komprehensif yang mengendalikan berbagai hal sesuai dengan keinginan mereka untuk mengendalikannya. Hal ini disebabkan oleh satu faktor utama: hambatan masuk yang tidak terlalu tinggi. Sudah ada banyak model sumber terbuka yang dapat Anda atau saya buat.

Jadi, katakanlah kita ingin mencegah AI menghasilkan ujaran kebencian. Sejauh terdapat pasar untuk ujaran kebencian, beberapa pengusaha akan mampu membangun model ini. Sulit untuk mengetahui secara pasti bagaimana mencegahnya. Jika ada pasar, seseorang akan memikirkan cara melakukannya.

acak: Apakah ada beberapa bidang dimana peraturan dapat membantu?

Merayu: Undang-undang hak cipta adalah salah satu bidang yang dapat mereka tangani. Masalahnya adalah kita biasanya menganggap kekayaan intelektual memiliki hak cipta atau non-hak cipta. Namun saya ingin mengajari murid-murid saya bahwa kita berada di dunia baru. Ada yang memiliki hak cipta dan tidak memiliki hak cipta, lalu ada juga yang bersifat publik dan pribadi. Jadi masalahnya sekarang adalah Anda dapat memiliki data berhak cipta yang juga tersedia untuk umum. Misalnya, penerbit surat kabar mana pun yang mengizinkan artikel beritanya diindeks oleh mesin pencari telah menempatkan kekayaan intelektualnya pada posisi yang berhak cipta tetapi juga bersifat publik.

Apa yang dilakukan para pembuat konten ini dengan data mereka? Anda dapat mengatakan bahwa itu memiliki hak cipta, mengatakan bahwa orang lain tidak dapat menggunakannya, tetapi Anda tidak dapat membuktikan bahwa semua model yang berbeda ini dilatih dengan data Anda. Hal ini perlu diklarifikasi oleh regulator, dan juga merupakan hal yang perlu dipertimbangkan oleh perusahaan, khususnya di bidang musik dan pencitraan.

“Meskipun Anda mungkin tidak ingin menawarkan AI saat ini, namun ingin menawarkannya lima tahun dari sekarang, upaya untuk membangun penyimpanan data terpusat untuk semua data tersebut akan menjadi hal yang penting.”

acak: Dengan begitu banyak hal yang perlu dipertimbangkan, bagaimana para manajer dapat terus mengikuti perkembangan kecerdasan buatan? Tampaknya mereka berubah dengan sangat cepat.

Merayu: Saya menyarankan manajer untuk tidak bermain tahun depan. Mainkan selama sepuluh tahun ke depan. Idenya adalah Anda ingin memiliki orang-orang di perusahaan Anda yang menguasai berbagai teknologi dan mencoba berbagai hal. Anda perlu memberi mereka jalur untuk berkomunikasi dengan CEO dan tim manajemen senior tentang teknologi mana yang akan diinvestasikan.

Konsekuensi dari hal ini adalah integrasi data di seluruh unit bisnis perusahaan. Berdasarkan pengalaman saya, hal tersebut belum dilakukan dengan cukup baik saat ini. Perusahaan telah memiliki sekumpulan database dan produk perusahaan yang berbeda dan cukup kompleks yang menyimpan data mereka. Data ini semakin perlu dilacak dan, idealnya, diintegrasikan. Jadi, jika Anda tidak ingin menampilkan AI saat ini, namun ingin menampilkannya lima tahun dari sekarang, upaya untuk membangun penyimpanan data terpusat untuk semua data tersebut akan menjadi hal yang penting.

acak: Apa saja praktik terbaik yang perlu dilakukan perusahaan saat ini?

Merayu: Jika Anda adalah perusahaan yang mempertimbangkan untuk menerapkan AI, ada beberapa tingkat kecanggihan yang perlu dipertimbangkan. Anda dapat menunggu perusahaan lain mengembangkan aplikasi terkait, atau Anda dapat membeli API dan membuat aplikasi Anda sendiri, atau Anda dapat melatih model Anda sendiri dan kemudian membuat aplikasi Anda sendiri. Saya yakin perusahaan perlu memulai proses sekarang untuk menentukan tingkat kecanggihan yang mereka inginkan. Misalnya, salah satu pionir awal dalam proses ini adalah Bloomberg, di mana mereka mengembangkan BloombergGPT, yang merupakan model bahasa besar yang dirancang khusus untuk tugas-tugas keuangan. Mereka menggunakan data mereka sendiri untuk meningkatkan model sumber terbuka. Bagi perusahaan seperti Bloomberg, memberikan wawasan finansial sangatlah penting, sehingga mereka tidak bisa menunggu orang lain mengembangkan dan menerapkan model AI.

Anda mungkin juga menyukai:

Masukan atau ide untuk dibagikan? Kirim email ke Tim Pengetahuan Praktis di [email protected].

Gambar: Generasi Kecerdasan Buatan