Meski AI menjanjikan banyak hal, kebanyakan perusahaan yang menggunakannya belum memberikan nilai nyata—baik untuk pelanggan mereka maupun diri sendiri. Dengan investor yang ingin melihat ROI dari investasi AI, saatnya berhenti berpikir besar dan mulai fokus pada hal-hal kecil.
Daripada membangun model besar yang ingin melakukan segalanya, bisnis yang ingin sukses di “demam emas” AI harus beralih ke model fokus yang dirancang untuk tugas spesifik. Dengan menyelesaikan satu masalah dengan solusi baru, inovator bisa ciptakan model kuat yang butuh lebih sedikit parameter, data, dan daya komputasi.
Dengan miliaran dolar dihabiskan untuk rekayasa AI, chip, pelatihan, dan pusat data, bentuk AI yang lebih kecil bisa bantu industri berkembang lebih aman, berkelanjutan, dan efisien. Potensi ini bisa diwujudkan melalui layanan di atas model umum, sistem retrieval-augmented, low-rank adaptation, fine-tuning, dan lainnya.
Apa masalah dengan AI besar?
Beberapa penggemar teknologi mungkin tidak suka kata “kecil”, tapi dalam AI, kecil tidak berarti tidak penting, dan besar tidak selalu lebih baik. Model seperti GPT-4 OpenAI, Gemini Google, atau Claude Anthropic butuh biaya mahal untuk dibangun, dan performanya belum tentu berguna bagi kebanyakan bisnis.
Meski perusahaan besar mendominasi, model dasar mereka yang sering jadi berita tampak bagus di benchmark, tapi belum jelas apakah itu memberi nilai nyata seperti produktivitas meningkat. Sebaliknya, AI fokus yang menjawab kasus spesifik lebih murah, cepat, dan mudah dibangun.
Ini bukan argumen untuk AI hijau tapi untuk membawa realisme ke siklus hype AI. Bahkan model besar pun, jika fokusnya ketat, akan lebih mudah dikelola dengan output yang lebih sedikit. Dengan token lebih pendek, model bisa berjalan lebih cepat dan lebih kuat dengan data lebih sedikit.
AI kecil tidak harus membatasi
Di pertanian, AI sudah bernilai lebih dari $1 miliar per tahun. Perusahaan seperti Bonsai Robotics menciptakan efisiensi baru dengan teknologi untuk kasus spesifik. Algoritma mereka bergantung pada dataset besar tapi fokus sempit, membuat mereka memenangkan penghargaan.
Bahkan perusahaan besar seperti Microsoft fokus pada model lebih kecil dan kuat. Copilot mereka menggunakan teknologi berbasis GPT tapi lebih fokus pada perangkat lunak dan coding, membuatnya lebih mudah disesuaikan dibanding ChatGPT umum.
OpenAI memproyeksikan keuntungan besar dengan agen ChatGPT level PhD, tapi jalan menuju masa depan itu lebih aman jika dibangun sedikit demi sedikit daripada langsung membuat model raksasa.
Bagaimana AI kecil cegah gelembung pecah
Dengan infrastruktur komputasi lebih ringan yang fokus pada data tepat, bisnis bisa maksimalkan potensi AI sambil kurangi biaya finansial dan lingkungan.
Di tengah hype AI dan model besar yang berebut perhatian, inovasi selalu bergantung pada kemajuan bertahap. Dengan data sebagai inti model yang mengubah dunia, AI kecil dan fokus menawarkan solusi lebih cepat, berkelanjutan, dan hemat biaya—serta ROI yang sangat dibutuhkan investor dan pengguna.
Pendapat di artikel ini adalah pandangan penulis dan tidak selalu mencerminkan pendapat Fortune.