Teknologi AI menjadi perhatian warga dunia saat ini, terutama ChatGPT dengan Google Bard. Kedua produk ini sedang bersaing di pasar chatbot AI.
Sebagai sesama mesin kecerdasan buatan, keduanya memiliki perbedaan dalam mengeksekusi perintah. Google Bard dianggap memiliki respon lebih natural daripada ChatGPT. Sementara ChatGPT lebih unggul dalam elaborasi ide, terutama pembuatan konten.
Google menjadi mesin pencari yang banyak digunakan hampir perangkat ponsel pintar Android. Dengan begitu, Google Bard terintegrasi dengan aplikasi di perangkat pintar.
Perbedaan ChatGPT dan Google Bard
Sumber data merupakan perbedaan dasar antara ChatGPT dan Google Bard. Bard memanfaatkan data dari mesin pencari Google, sehingga dapat memberikan informasi terkini. Sedangkan, ChatGPT memakai data pada sebelum akhir tahun 2021 yang menghasilkan keterbatasan informasi.
Google Bard memakai Language Model for Dialogue Application (LaMDA) untuk memberi respon berdasarkan informasi terkini.
ChatGPT memakai model Generative Pre-training Transformer (GPT) untuk melatih data sebelum akhir tahun 2021. Terutama untuk versi ChatGPT 4. Sementara ChatGPT 5 yang direncanakan rilis pada tahun 2024 mendatang.
Bagaimana dengan perbedaan antara ChatGPT dan Google Bard lainnya?
1. Memberi respon terhadap perintah (prompt)
Kedua model AI memakai arsitektur transformator, jaringan saraf yang memproses input secara berurutan. ChatGPT dilatih pada kumpulan data teks dari internet yang sangat besar.
LaMDA dilatih pada Infiniset, kumpulan data yang fokus pada percakapan. Artinya, LamDa dilatih untuk memahami konteks. Tim Google mengelompokan topik tingkat tinggi ke dalam kluster untuk menginformasikan pilihan model saat merespon prompt.
Dengan kata lain, tanggapan LaMDA otentik dan meniru ucapan manusia. Serta dapat mengganti konteks saat pengguna mengganti subjek.
2. Informasi yang dihasilkan
Google Bard dipakai untuk menanyakan berbagai topik, serupa dengan ChatGPT.
Bard mengambil respon dari internet, memakai data real time. Jauh berbeda dengan ChatGPT yang memakai data tahun 2021.
Sebagai ilustrasi, Bard mampu meringkas buku yang terbit tahun 2023 beserta ulasannya. Jauh dengan ChatGPT yang tidak mampu memberi respon.
Bard mampu menampilkan informasi terkait peristiwa terkini. Walaupun masih ada potensi kesalahan-kesalahan informasi.
ChatGPT cocok untuk fungsi tekstual seperti menulis artikel, email, maupun menemukan ide konten. Walaupun seringkali memberikan jawaban umum.
3. Pengalaman pengguna atau customer experience
Google Bard punya antarmuka yang ramah pengguna. Terlihat lebih bagus dengan teks format yang lebih mudah dipindai.
ChatGPT memiliki teks lebih tebal namun dapat mengedit prompt setelah memasukan perintah. Dan konfirmasi kembali lewat mesin pencari.
4. Bard merupakan bagian dari Google, ChatGPT menjadi milik Bing
Sesuai namanya, Bard menjadi bagian dari Google Search yang sudah terintegrasi. Bard mampu mensintesis informasi ke dalam format sederhana untuk menyempurnakan proses pencarian.
AI mampu mengolah topik yang rumit menjadi konten yang mudah dicerna. Sangat bagus untuk pembuatan konten maupun search engine optimization.
Sementara, Microsoft sudah mengintegrasikan bagian dari model GPT-4 tweak OpenAI ke dalam Bing untuk menawarkan pengalaman seperti pemakaian ChatGPT. Namun, pengguna harus menunggu dalam daftar tunggu untuk mendapatkannya.
Manakah yang terbaik : Google Bard VS ChatGPT
Pada dasarnya, pemakaian ChatGPT maupun Google Bard didesain untuk permasalahan berbeda.
ChatGPT lebih cocok untuk meringkas dan menghasilkan teks atau konten. Google Bard lebih sesuai untuk mencari informasi yang relevan. Namun, keduanya masih dalam tahap pengembangan untuk menjadi AI yang lebih baik.
Anda dapat mencari tahu tentang pengertian Artificial Intelligence untuk memiliki pemahaman dasar tentang teknologi ini. Selanjutnya, kunjungi DTICX 2023 untuk menambah wawasan terkait AI dan penggunaannya di Industri.
Cloud computing merupakan metode penyampaian melalui layanan internet. Penggunaannya digunakan pada layanan komunikasi, server, perangkat lunak, penyimpanan data, serta data analitik.
Penggunaan cloud computing merupakan salah satu bentuk dari transformasi digital. Hampir semua industri menggunakan untuk mempermudah komunikasi. Salah satunya adalah industri kesehatan.
Industri kesehatan adalah menjadi hal vital perihal penggunaan data. Proses mitigasi dan perawatan pengobatan semakin mudah.
Bagaimana cara menerapkan cloud computing pada industri Kesehatan. Pembahasan ini akan dijabarkan oleh Peiru Teo selaku Chief Executive Officer KeyReply, perusahaan penyedia jasa AI di bidang Kesehatan.
Pengembangan penggunaan cloud computing di Kawasan Asia Tenggara, terutama Indonesia
Penggunaan cloud computing di Indonesia sangat menarik. CEO KeyReply mengatakan bahwa belum pernah melihat negara Asia Tenggara yang ngotot bergerak menuju transformasi digital.
Negara besar seperti Indonesia memiliki banyak masalah yang harus diatasi. Beberapa orang bergerak lebih cepat daripada yang lain, namun pada akhirnya akan mencapai tujuan tertentu.
“Itu sangat mengasyikkan, saya pikir digital bukan konsep yang baru, dalam pengertian apa yang terjadi di lapangan, seperti apa sudut pandang tentang digital. Saya pikir ini menguntungkan bagi semua orang.”
“Menurutnya, Indonesia sangat unik dibandingkan negara di asia tenggara lainnya. Negara ini sangat besar, tersebar, dan aksesibilitas ke hak perawatan dan interoperabilitas data tepat pada manajemen kesehatan populasi.”
Saya pikir ini jadi pembahasan yang penting untuk ditangani dalam keterlibatan orang-orang, populasi, jenis data yang terkumpul, jenis sumber daya dan analisis yang dipakai untuk memahami demografi, dan pola perilaku.
Ini membantu membangun profil kesehatan Indonesia untuk jangka panjang.
Keyreply memakai WhatsAPP solution untuk provider AI
Perusahaan KeyReply tidak membuat aplikasi sendiri. Faktanya, kami memakai aplikasi satuan omni. Bayangkan dalam kehidupan saja, manusia sudah dihadapkan dengan beragam aplikasi. Ini bukan masalah yang perlu diatasi.
“Faktanya, kami percaya dimana populasi sudah berada. Apabila memakai WhatsApp, kami ingin berada di sana. Bahkan aplikasi lain seperti Facebook Messenger pun, kami dapat hadir di sana.” Ujarnya
KeyReply memanfaatkan semua saluran yang ada untuk menjangkau seluruh populasi, karena populasi adalah kumpulan referensi yang sangat besar. Dan inilah mengapa WhatsApp adalah platform yang bagus untuk Indonesia.
Satu hal yang penting adalah Anda tahu cara menggunakannya, penetrasinya sangat tinggi, dan tidak perlu mengajarkan cara pemakaian WhatsApp.
Semua orang bisa memakainya. Dari sini, kami dapat fokus pada kesehatan daripada mengajarkan cara menggunakan aplikasi. Kami memangkas hal itu dan langsung menuju masalah perawatan pengiriman. Memastikan kurva pembelajaran nol.
“Saya pikir ini penting karena terlalu banyak yang harus dilakukan dan kami tidak ingin membuang energi berlebih. Langsung fokus ke penyelesaian masalah.” Ujarnya
Whatsapp merupakan aplikasi yang mudah digunakan
Meskipun Anda memakai Whatsapp, bukan berarti langsung berhasil sejak hari pertama. Diperlukan penyesuaian dengan platform untuk dilakukan oleh penyedia. Dengan memasukan pemantauai sains, elemen ilmu perilaku, hingga mengingatkan wanita di atas 60 tahun untuk melakukan pemeriksaan kesehatan.
Pengelompokan ini dapat dimasukan ke dalam demografi atau preferensi perilaku sehingga dapat mencapai keefektifan tinggi para penggunaannya.
Sudah memulai perjalanan transformasi digital sebelum pandemi covid 19
Perusahaan ini sudah memulai perjalanan ini kira-kira tiga atau empat tahun sebelum pandemi covid 19. Hal ini tidak bisa diramalkan, maka kami melakukan persiapan.
Melihat Indonesia sebagai negara yang unik, Indonesia perlu mendefinisikan “telemedicine” dengan caranya sendiri.
Menurut saya, telemedicine tidak hanya sebatas panggilan zoom semata. Itu hanya konsultasi jarak jauh, bukan masuk dalam konsep telemedicine secara keseluruhan.
Jika bicara soal pengobatan jarak jauh yang sebenarnya, akan banyak aspeknya.
Teleconsultant adalah salah satu dari empat aspek telemedicine. Anda juga berbicara tentang telecollaboration dengan penyedia layanan kesehatan yang berbeda dan keterlibatan dimana mulai diperbaharui dengan data statistik berkelanjutan.
Dimana memperoleh dan mendapatkan umpan balik yang konstan dari penyedia layanan kesehatan logistik langsung memproses online ke offline, obat tidak bisa langsung diminum.
Itulah mengapa satu-satunya hal yang tidak bisa kita lakukan, Jadi, ada beberapa hal yang harus disamakan. Menurut saya dengan cara mengatasi dan menggabungkan semua logistik atau kolaborasi antara perawatan tingkat atas, tingkat bawah, perawatan primer, akut, hingga tersier.
Koordinasi panggilan dari semua ini penting untuk menentukan masa depan telemedicine.
Indonesia merupakan negara unik. Jadi benar-benar perlu memperluas batas-batas yang mereka miliki terkait telemedicine.
“Maka dari itu, Indonesia harus memiliki definisi sendiri tentang telemedicine. Letak geografis yang sulit dijangkau memaksa seperti apa metode telemedicine yang cocok untuk negara ini.“
Lapisan program telemedicine yang hilang
Cobalah kembali ke dasar, dimana telemedicine hanya mengirimkan tautan link online meeting, berbicara dan selesai.
Dengan memikirkan seluruh perjalanan pasien dari awal hingga akhir, lebih baik lagi masuk tahap perventif. Kami ingin menjangkau dan melibatkan mereka dan memastikan ikut dalam pencegahan aktif.
Tindakan seperti ini melakukan pemeriksaan tahunan, tentu saja mengadopsi gaya hidup sehat adalah bagian dari pencegahan.
Keterlibatan masyarakat yang ideal perlu dilakukan, dan tidak mudah.
Idealnya mulai dari bagaimana cara pasien mencari dan mendapatkan bantuan, bagaimana mereka mengkonsumsi informasi kesehatan.
Semua rekomendasi, interaksi, informasi ini penting untuk menemukan penyedia yang baik.
Keberhasilan ini didukung dengan sangat baik oleh telemedicine.
Menurut saya disinilah dibutuhkan ketrampilan digital terjadi karena tidak pernah ada cukup tenaga professional perawatan kesehatan, dokter, maka penting untuk meningkatkan keterampilan dengan AI dan platform yang mendukung, setidaknya untuk permulaan agar dapat memulai meningkatkan kepedulian skala besar.
Selama pasien dapat terhubung secara digital, kami dapat memulai mengelompokkan mereka dan melakukannya secara presisi.
Sementara ini, setidaknya dapat mengelompokan menjadi demografi yang jelas dari ujung ke ujung.
Bukan hanya mengubah, memindahkan platform melainkan perlu membangun tindakan pasien setelah mendapatkan perawatan
Untuk online, dapat dilakukan dengan menyatukan dengan pemangku kebijakan. Semuanya perlu diatur dan melibatkan banyak pihak untuk berkoordinasi. Tentunya hanya berfokus pada poin-poin penting saja.
Membuka banyak peluang dari sisi obat maupun sisi diagnosis. Menurut saya, ada beberapa hal yang perlu difokuskan.
Mengetahui bahwa strategi data dalam jangka panjang harus dikumpulkan secara sadar. Data longitudinal akan memberi pemahaman terbaik seperti apa populasi kita.
Saya pikir ini adalah dasar yang penting untuk memikirkan pengembangan pelayanan kesehatan.
Tidak harus sempurna, apabila hari pertama tidak sesuai dengan seharusnya, kita sedang membicarakan data besar, ini tentang mengetahui dimana adalah melihat dorongan besar yang akan terjadi.
Perangkat untuk semua yang terlibat dalam industri perawatan kesehatan
Layanan kesehatan tidak hanya tentang healthcare, penyedia layanan kesehatan, rumah sakit, maupun dokter. Bukankah perawatan kesehatan adalah kombinasi dari asuransi yang membayar premi?
Perusahaan asuransi, penyedia layanan kesehatan, pasien dan beberapa mungkin mengatakan sebagai bagian dari keseluruhan ekosistem.
“Meneruskan informasi yang benar dan tepat dapat menjalin hubungan dokter dengan pasien. Pasien ke administrator maupun hubungan kantor keuangan bisnis. Itulah nilai yang bisa Anda berikan, bukan? Sehingga bisa menjalin hubungan dokter dengan pasien. Itu bisa saja.”
Pasien ke administrator atau hubungan kantor keuangan bisnis, jadi menyampaikan informasi kepada orang yang tepat tentu saja ditambah dengan AI. Anda tahu sekarang kami juga memiliki AI generatif.
Saya pikir ini adalah alat yang dapat meningkatkan daya ungkit dan efektivitas secara besar-besaran tepat di luar lapisan komunikasi dasar inti. Dengan menambahkan lebih banyak aplikasi strategis AI.
Di mana Anda benar-benar mendapatkan lompatan yang sangat besar dalam produktivitas, itu adalah permainan ekosistem pada akhirnya.
Satu-satunya perbedaan adalah di mana kita mulai. Beberapa rumah sakit kurang siap dan kita harus bekerja di sekitar hubungan penyedia dan pasien.
Jika mereka lebih siap, lebih terhubung maka kami juga siap untuk menghubungkan mereka dengan pemangku kepentingan mereka.
KeyReply membangun ekosistem untuk semua orang di kawasan industri kesehatan
Ya, kami fokus pada sektor kesehatan. Saya pikir ini membantu kami membangun basis pengetahuan dan keahlian di bidang ini karena kami tahu semua orang sibuk. Semua orang memiliki banyak tantangan sehari-hari untuk dilalui.
Jadi, kami melakukannya sendiri untuk memahami apa yang dibutuhkan pasar dan mencoba mengemasnya langsung ke dalam modul. Kemudian menerapkannya dengan sangat cepat.
Kami ingin mendorong untuk melihat hasil dengan cepat dimana mereka mendapatkan keyakinan bahwa untuk melakukan transformasi digital yang lebih baik.
Ketika ini benar-benar dimanfaatkan, disitulah rasa kepercayaan diri tumbuh. Itu sangat penting. Penggunaan AI yang didukung model bahasa besar GPT membantu Anda membuat janji, mengelola janji, dan menjawab beberapa pertanyaan, dan tahapan triase.
Ini merupakan kemampuan yang kami miliki dan dapat kami tawarkan kepada klien kami.
Menurut saya, yang menarik dari pemakaian aset digital adalah kebanyakan organisasi memiliki banyak sekali akun resmi media sosial. Mereka memiliki halaman Facebook, situs website, jumlah pasien, aplikasi seperti WhatsApp.
Jadi, yang kami lakukan adalah membangun sejumlah fitur ini langsung di WhatsApp, kami dapat menambahkan fitur yang sama ke situs web, dengan memakai widget dan saluran lain.
Masalah umum tentang industri perawatan kesehatan
Pertama, adalah banyak sistem terpisah dan tidak berkomunikasi satu sama lain. Saya pikir itu adalah tempat yang umum untuk memulainya. Kami fokus pada interoperabilitas.
Kami mencoba untuk berintegrasi dengan banyaknya sistem yang ada dan pastikan cara kami disukai atau semua protokol ini berdasarkan apa yang paling dapat dikembangkan. Ini adalah sesuatu yang baru. Interoperabilitas harus jadi kriteria yang penting.
Kedua, digitalisasi dan digitasi adalah dua hal yang berbeda. Membuat formulir kertas menjadi PDF bukanlah digitalisasi.
“Menurut saya, memiliki design thinking yang tepat adalah sesuatu yang dapat distandarisasi di banyak industri. Ini sangat penting untuk memiliki proses yang tepat untuk mendukung gerakan ini, jika tidak, akan ada kesulitan.”
Data, keamanan data, pengetahuan AI, dan tata kelola penting untuk mendorong batasan dalam diri.
Mendobrak batasan membuat para tenaga kesehatan makin memahami apa yang dibutuhkan oleh pasien dengan memanfaatkan perkembangan teknologi.
“Pada akhirnya, negara berpenduduk besar seperti Indonesia harus melihat tujuan akhir. Ini adalah tentang kemampuan untuk melakukan personalisasi yang digerakan oleh AI. Artinya adalah mungkin memiliki ratusan juta orang tetapi pada saat yang sama.”
Ketika bertemu satu orang, saya tahu apa yang terbaik untuk Anda. Saya tahu bagaimana cara terbaik memberikan perawatan dengan cara yang dapat diterima pasien. Hal ini meliputi penggunaan analisis data.
Penyesuaian rencana perawatan yang direkomendasikan dan dipersonalisasi dengan benar. Seperti, penggunaan AI untuk memantau gejala pasien.
Hal ini dapat terlaksana apabila memiliki tujuan akhir. Mengumpulkan data pasien tanpa tahu mau digunakan untuk apa hanya akan berada di situ-situ saja.
Pengetahuan dan pemahaman memiliki kerangka kerja untuk pengumpulan. Saya pikir itu sangat kritis.
Jadi semuanya kembali ke memiliki desain sentrik yang benar dalam hal infrastruktur dan teknologi yang digunakan.
Idenya bukan alatnya, melainkan cara kerjanya
KeyReply tidak mulai dengan alat. Kami mulai dari tujuan yang ingin dicapai. Anda melihat dan melakukan pemetaan seperti apa alat itu saat ini.
Kami melihat celah permasalahan dan melahirkan solusi seperti KeyReply. Kami bukan hanya platform komunikasi, melainkan komposer dimanapun kami berada.
Seperti kami membuat gel dan merekatkannya celah. Jadi, dari sudut pandang pasien, mereka tidak melihat celah apapun hari ini.
Mereka berkata sudah mendapatkan apa yang mereka inginkan. Tapi, sebenarnya di penghujung hari di balik layar kami berintegrasi dan merapatkan celah. Jadi tidak mungkin dapat menyelesaikan semua masalah langsung sejak hari pertama.
Pembahasan terkait cloud computing di ranah kesehatan selengkapnya dapat Anda temukan dalam DTI-CX 2023 untuk mendapatkan informasi terkini terkait penerapan industri kesehatan.
Kolaborasi ini hasil kerja sama Unilever dengan Alibaba Cloud. Unilever memakai teknologi kecerdasan buatan berbasis cloud dari Alibaba Cloud. Pengunaan dapat mengoptimalkan omnichannel sampai pengumpulan permintaan online dan offline.
Analisa cerdas menjadi solusi Alibaba Cloud untuk membantu membaca pola dan perilaku konsumen Unilever. Dengan begitu, nantinya dapat menentukan keputusan bisnis kedepannya.
Kerjasama Unilever dan Alibaba Cloud memudahkan proses pengenalan perilaku konsumen
Teknologi Alibaba Cloud dapat menerjemahkan sesuai wawasan konsumen. Dampak dari penjualan adalah memperluas penawaran produk di masa depan.
Perubahan pola pembeli membuat pentingnya pemahaman pelilaku konsumen. Pemakaian teknologi Alibaba Cloud memastikan pelanggan memiliki nilai tambah melalui kampanye yang relevan dengan komsumen.
Teknologi dari Alibaba meliputi machine learning dan Artificial Intelligence antara lain : Dataphin, PaaS terpadu untuk pemrosesan dan manajemen informasi cerdas; DB Analytic, Online Analytical Processing (OLAP) terkait layanan database cloud untuk memproses informasi secara realtime; dan Quick BI, analisis bisnis untuk menghasilkan keputusan bisnis.
Unilever mendirikan perusahaan di Liverpool pada tahun 2017
Pabrik inovasi bahan (MIF) dibangun Unilever pada tahun 2017. Bangungan ini memiliki luas 120.000 kaki. Pengerjaan ini hasil kerja sama dengan University of Liverpool, dengan lebih dari 250 peneliti.
Pabrik tersebut memakai robot dan AI untuk menguji dan mengembangkan produk dalam lima tahun terakhir. Pada tahun 2022, produk yang dikembangkan teknologi MIF mendorong sepertiga dari penjualan produk.
Produk tersebut antara lain Dove Intensive Repair Shampoo and Conditioner, Living Proof Perfect Hair Day Dry Shampoo dan Hourglass Cosmetics Red 0 Lispic.
Memakai nama dari selebriti dunia
Robot tersebut memakai nama arits yaitu Ariana, Shirley, dan Gwen. Kehadiran robot ini digunakan untuk proses produksi. untuk melakukan proses produksi.
Force Brush merupakan sikat rambut dengan sensor gaya, suhu, dan suara. Unilever memakai untuk pengembangan Dove Intensive Repair Conditioner dan pengujian penguraian kekusutan rambut.
Sikat rambut mampu mengumpulkan ratusan titik data selama menyikat rambut. Informasi ini berpotensi menjadi pengembangan formula produk.
Sementara, Robot Ariana menyiapkan sampel rambut untuk pengujian laboratorium. Dr. Paul Jenkins, Direktur Penelitian Global Kecantikan mengatakan Robot yang digunakan laboratorium memiliki kemampuan tiga sampai empat orang dalam tugas yang sama.
Robot Shirley, dapat mencuci rambut sebanyak 120 kali dalam 24 jam.
Robot Gwen dapat menguji 96 tabung produk Unilever dalam 24 jam. Pengujian ini untuk menyempurnakan volume dan kepadatan busa produk melalui proses penggabungan air. Semua robot dapat melakukan tugas empat kali daripada manusia.
Manfaat penggunaan robot dalam laboratorium
Unilever memakai robot di laboratorium karena dapat melakukan tugas tanpa takut cedera. Selain itu, dapat memanipulasi kelembaban, agitas, kecepatan, dan kekuatan dalam eksperiman dan uji coba produk.
Dengan memakai AI, poin data dapat direferensi silang di antara eksperimen untuk menggali potensi produk baru.
“Kami memakai AI untuk efisiensi pemrosesan. Penggunaan ini untuk memahami input dari konsumen yang didapatkan secara aktif dan media sosial. Kami menggunakannya dalam penelitian apakah perlu menggunakan robot.
Unilever berinvestasi dalam robotika, AI, dan komputasi kuantum sebagai kunci inovasi kecantikan selanjutnya” Ujar Dr. Sam Samaras, VP Global Sains dan Teknologi Divisi Kecantikan dan Kebugaran Unilever.
Perusahaan pun membawa lebih banyak robot stationary untuk menghubungkan komputer kuantum yang dapat diaplikasikan pada bisnis. Komputer kuantum adalah area computer science yang mampu memproses penyelesaian masalah lebih kompleks.
GAPMMI sendiri berdiri pada 15 April 1976. Berdirinya PMII didasarkan kesadaran akan untuk memajukan dunia usaha pangan di Indonesia.
Penggunaan robot dan AI pada Unilever adalah salah satu bentuk transformasi digital dalam industri FMCG. Dampak yang dirasakan adalah makin banyak inovasi produk melalui pola perilaku konsumen.
Google Bard pertama kali diumumkan ke publik pada tanggal 6 Februari berdasarkan pernyataan CEO Google, Sundar Pichai. Bard merupakan layanan obrolan AI yang didukung Google’s Language Model for Dialogue Application atau LaMDA.
Pada kanal YouTube, Google pun telah merilis video tentang teknologi Bard. Hingga saat ini, Bard sudah dapat digunakan di US dan UK.
Google Bard lahir karena melihat kesuksesan ChatGPT. Yang mana ingin mengubah persepsi masyarakat kalau Google sudah kalah persaingan.
Pengertian Google Bard
Bard adalah chatbot Google eksperimental yang didukung moel Bahasa besar LaMDA. Ini merupakan AI Generatif yang mampu menerima dan melakukan tugas berbasis teks sampai membuat format konten. Sepintas, Google Bard menyerupai ChatGPT.
Pengguna Bard dapat mencari topik berdasarkan informasi di internet serta memberikan tautan untuk menggali informasi lebih dalam.
Cara kerja Google Bard
Saat ini, hanya penguji beta yang terpilih yang dapat memakai Bard. Secara prinsip, penggunaan sama seperti dengan Chat GPT dengan memasukan prompt dan tekan Enter.
Setelah memasukan prompt, chatbot akan memberikan respon berdasarkan permintaan dan pertanyaan Anda. Secara aktif, Google memperbaharui kemampuan chatbot untuk menyediakan cara berinteraksi yang menarik.
Google Bard memakai LaMDA yang dibangun di atas Transformer, yang mana arsitektur jaringan Google yang diciptakan dan open source di tahun 2017. GPT-3, model Bahasa Chat GPT pun dibangun di atas Transformer.
Awal mula Bard
Mulanya, Bard akan memakai versi ringan dari LaMDA, karena membutuhkan sedikit daya komputasi dan dapat meningkatkan lebih banyak pengguna. Selain LaMDA, Bard memakai semua informasi dari web untuk memberi respon.
Pemakaian LaMDA bertolak belakang dengan Sebagian besar chatbot AI sekarang ini. ChatGPO dan Bing Chat memakai LLM dalam seri GPT.
Kapan Google Bard Rilis
Mulanya, Google Bard pertama kali diumumkan pada 6 Februari 2023. Hal ini diumumkan langsung oleh Sundar Pichai. Saat itu, belum ada informasi tentang tanggal rilis.
Banyak opini mengatakan Google mulai tertekan dengan keberhasilan Chat GPT di pasaran. Serta desakan merilis Bard dalam keadaan belum siap.
Sampai pada tanggal 21 Maret 2023, Goggle merilis akses menuju Google Bard. Setiap orang yang ingin menggunakan harus masuk dalam waiting list terlebih dahulu.
Fitur Google Bard
Kemampuan Bard meliputi pemahaman natural language, machine learning, dan kemampuan menghasilkan konten.
Google Bard adalah chatbot yang didesain menstimulasi percakapan teks yang menyerupai manusia.
Chatbot memberikan pengalaman percakapan yang lancar dengan memadukan kekuatan, kecerdasan, dan kreativitas.
Bard AI mengumpulkan data dari pengguna untuk menginformasikan hasil respon pengumpulan data.
ChatBot memakai versi ringan dari LaMDA untuk pengujian awal.
LaMDA dapat memahami nuansa dan kompleksitas bahasa manusia serta menghasilkan respon yang relevan secara kontekstual dan koheren.
Bard AI memakai kemampuan LaMDA untuk menghasilkan respon berkualitas tinggi berdasarkan input yang masuk.
Dapat beradaptasi dengan berbagai konteks dan topik. Sehingga menjadikan Bard alat untuk mengumpulkan informasi dan komunikasi.
Meningkatkan kinerja dengan mengumpulkan feedback dan memasukan ke dalam algoritma pembelajaran.
Mampu menangani berbagai topik obrolan santai sampai pembahasan yang lebih kompleks
User-friendly, mudah digunakan, dan cocok untuk semua kalangan.
Terintegrasi dengan berbagai platform seperti website, messaging apps untuk memperlancar percakapan.
Membantu bisnis dan organisasi meningkatkan pelayanan dengan memberi respons yang cepat dan akurat.
Membantu mencari informasi berupa data maupun fakta tentang topik tertentu.
Terintegrasi dengan teknologi AI lainnya seperti natural language processing dan machine learning.
Gaya bahasa chatbot dapat disesuaikan dengan kebutuhan bisnis maupun organisasi. Dengan demikian, dapat menjadi solusi yang adaptif dan scalable.
Kinerja Bard AI dapat dipantau melalui metrik time response, akurasi, kepuasan pelanggan untuk meningkatkan keefektifan dan efisiensi secara real time.
Bard AI memanfaatkan algoritma machine learning untuk meningkatkan pembuatan bahasa dari waktu ke waktu. Lebih banyak interaksi dan memproses banyak data, membuat chatbot makin memahami input pengguna dan menghasilkan respon yang relevan.
Mampu menangani berbagai bahasa untuk bisnis dan organisasi dengan basis pengguna internasional.
Kemampuan generasi bahasa Bard AI dalam menyesuaikan gaya formal dan kasual agar sesuai dengan brand voice dan personality bisnis atau organisasi.
Mampu menangani domain tertentu dengan memanfaatkan model yang sudah dilatih maupun pengumpulan data.
Dapat menerima berbagai jenis input seperti teks, suara, atau gambar untuk mengumpulkan informasi.
Dapat terintegrasi dengan teknologi lain seperti CRM, perangkat lunak otomasi, perangkat lunak otomasi pemasaran, sampai platform analitik. Ini dapat memberikan pandangan dan perilaku pengguna lebih holistic.
Pembuatan bahasa Bard AI dapat menambahkan sumber lain daya seperti media social, artikel berita, dan review produk untuk memperluas wawasan.
Mampu digunakan untuk customer support, sales, marketing, hingga SDM.
Menangani percakapan dialog seperti negosiasi, persuasi maupun resolusi konflik yang memanfaatkan pemrosesan natural language dan sistem manajemen dialog.
Pengujian A/B atau algoritma multi-strategi untuk mengidentifikasi strategi dan respon pembuatan bahasa yang paling efektif.
Cara menggunakan Google Bard
Anda ingin tahu bagaimana cara menggunakan Google Bard? Penggunaan Bard memunkinkan Anda membuat aplikasi untuk berinteraksi dengan pelanggan, analisis data, serta melakukan otomasi tugas.
Berikut ini adalah berbagai langkah cara menggunakan Google Bard
1. Membuat akun
Membuat akun di situs resmi Bard AI memungkinkan mengakses ke semua proyek Anda. Dengan demikian, pengelolaan proyek makin efisien.
2. Menjelajahi fitur
Setelah membuat akun, jelajahi semua fitur yang tersedia di Bard AI seperti NLP, machine learning, dan algoritma visi komputer untuk melihat proses otomasi maupun analisis data lebih akurat.
3. Sambungkan pada sumber dan layanan data
Salah satu kemampuan Bard AI adalah menghubungkan berbagai sumber dan layanan menjadi salah satu sistem kohesif dari data base seperti Salesforce maupun Oracle Cloud.
4. Pengembangan aplikasi dan layanan
Setelah terhubung dengan berbagai layanan, mulai mengembangkan aplikasi berdasarkan kebutuhan pengguna. Anda dapat memakai model machine learning dan NLP untuk mengembangkan solusi cerdas tanpa banyak intervensi manual.
5. Penerapan dan pemantauan kinerja
Terapkan aplikasi ini ke platform cloud agar dapat diakses kapanpun melalui browser. Pantau kinerja metrik dengan cermat secara realtime untuk memastikan semua berjalan lancar sembari meningkatkan area potensial yang diperlukan.
Tinggal tunggu waktu saja sampai Google Bard masuk pasar Asia, khususnya Indonesia. Sembari menunggu, Anda dapat berlangganan DTI newsletter untuk mendapatkan konten tentang transformasi digital.
Pameran atau eksibisi adalah ajang perusahaan memamerkan barang dan jasa, promosi, dan mendenomstrasi di depan pengunjung.
Shopping Basket
We use cookies on our website to give you the most relevant experience by remembering your preferences and repeat visits. By clicking “Accept All”, you consent to the use of ALL the cookies. However, you may visit "Cookie Settings" to provide a controlled consent.
This website uses cookies to improve your experience while you navigate through the website. Out of these, the cookies that are categorized as necessary are stored on your browser as they are essential for the working of basic functionalities of the website. We also use third-party cookies that help us analyze and understand how you use this website. These cookies will be stored in your browser only with your consent. You also have the option to opt-out of these cookies. But opting out of some of these cookies may affect your browsing experience.
Necessary cookies are absolutely essential for the website to function properly. These cookies ensure basic functionalities and security features of the website, anonymously.
Cookie
Duration
Description
cookielawinfo-checkbox-analytics
11 months
This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Analytics".
cookielawinfo-checkbox-functional
11 months
The cookie is set by GDPR cookie consent to record the user consent for the cookies in the category "Functional".
cookielawinfo-checkbox-necessary
11 months
This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookies is used to store the user consent for the cookies in the category "Necessary".
cookielawinfo-checkbox-others
11 months
This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Other.
cookielawinfo-checkbox-performance
11 months
This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Performance".
viewed_cookie_policy
11 months
The cookie is set by the GDPR Cookie Consent plugin and is used to store whether or not user has consented to the use of cookies. It does not store any personal data.
Functional cookies help to perform certain functionalities like sharing the content of the website on social media platforms, collect feedbacks, and other third-party features.
Performance cookies are used to understand and analyze the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors.
Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.
Advertisement cookies are used to provide visitors with relevant ads and marketing campaigns. These cookies track visitors across websites and collect information to provide customized ads.