Cara Bertumbuh Menjadi Perusahaan Rekayasa AI

• AI bukan lagi masa depan, melainkan teknologi inti masa kini, dan perusahaan harus mendefinisikan ulang bisnisnya dengan AI sebagai pusatnya
• Vercel memanfaatkan kekuatannya sendiri untuk mewujudkan integrasi AI yang natural melalui alat seperti AI SDK dan v0
• Cara lama pengembangan AI (Software 1.0) mulai runtuh, dan era AI telah membuka jalan agar siapa pun bisa membuat dan meningkatkan MVP dengan cepat
• Data eksklusif, loop umpan balik yang cepat, dan keahlian domain adalah faktor kunci agar startup bisa bersaing dengan big tech
• AI tidak seharusnya menggantikan developer, melainkan berfungsi sebagai alat yang memperkuat kapabilitas developer
• Pengembangan AI dapat diakses oleh perusahaan dari semua skala melalui pendekatan iteratif: memulai secara sederhana lalu mengoptimalkan secara bertahap

---

Cara Menuju Perusahaan yang Berpusat pada AI – Strategi Menurut Vercel

Kecepatan inovasi AI lebih cepat daripada revolusi smartphone

• Smartphone membutuhkan waktu bertahun-tahun untuk diadopsi secara massal, tetapi AI diadopsi publik hanya dalam hitungan bulan
• GPT-3 → GPT-4 → beragam model terdepan berkembang secara eksponensial
• Kini pertanyaan penting bukan lagi “Apakah AI akan memengaruhi kita?”, melainkan “Bagaimana kita mengintegrasikannya?”

Strategi Vercel: menambahkan AI secara natural di atas kekuatan yang sudah ada

• Vercel tetap mempertahankan identitasnya sebagai perusahaan web framework, sambil menyerap AI secara alami
  • AI SDK: alat pengembangan berpusat pada JavaScript yang memudahkan koneksi ke berbagai model
  • v0: alat frontend web generatif yang membuat UI dari input bahasa alami

Intinya adalah tidak mendistorsi kekuatan sendiri, melainkan melengkapinya dengan AI

Pergeseran paradigma dalam rekayasa AI

• Cara lama pengembangan AI (yang biasa disebut Software 1.0) memiliki ciri-ciri berikut:
  • umumnya menggunakan bahasa Python yang banyak dipakai di universitas,
  • harus membangun infrastruktur yang kompleks terlebih dahulu sebelum mulai mengembangkan,
  • perlu melatih sendiri model kecil untuk tujuan tertentu,
  • pelatihannya memakan waktu dari berbulan-bulan hingga bertahun-tahun,
  • pekerjaan ini terutama merupakan ranah doktor atau kelompok pakar, dan
  • untuk menghasilkan hasil nyata pun dibutuhkan waktu beberapa bulan hingga beberapa tahun.
• Namun, era AI saat ini bergerak dengan cara yang benar-benar berbeda:
  • AI bisa ditangani dengan bahasa yang familier seperti TypeScript,
  • pengalaman pengguna diprioritaskan lebih dulu dengan pendekatan frontend-first,
  • large language model (LLM) digunakan lewat pemanggilan API,
  • model dapat diarahkan hanya dengan prompt,
  • siapa pun dapat mengaksesnya bahkan tanpa menjadi pakar, dan
  • produk bisa dirilis dan diuji dalam hitungan hari hingga beberapa minggu.
• Kini, kecepatan dari ide → eksperimen → perbaikan adalah daya saing
• Ini adalah era ketika kemampuan eksekusi menjadi lebih penting daripada gelar

Bersaing dengan big tech juga memungkinkan

1. Data eksklusif: aset data seperti dokumen internal dan informasi pelanggan yang tidak bisa diakses oleh model besar
2. Loop umpan balik: startup mampu melakukan eksperimen cepat dan perbaikan iteratif
3. Kompleksitas domain: ada peluang bersaing jika fokus pada area yang tidak bisa diselesaikan oleh model umum

“Anda sudah memiliki senjata untuk bersaing”

Siklus optimasi AI: mulai dari yang sederhana lalu perbaiki secara bertahap

1. Pertama, buat sesuatu yang benar-benar berjalan (meski biayanya agak tinggi, tidak masalah)
2. Segera rilis dan kumpulkan umpan balik
3. Beralih ke model kelas menengah untuk menekan biaya
4. Pertahankan kualitas melalui evaluasi performa (Eval)
5. Kurangi biaya lebih lanjut dengan fine-tuning dan sebagainya

Pendekatan ini dapat diterapkan baik oleh perusahaan besar maupun startup

Meleburkan AI ke dalam produk

• AI harus terintegrasi secara alami sebagai komponen di dalam aplikasi, melampaui sekadar UI chatbot
• Contoh: dengan satu-dua baris fungsi seperti generateText(), fitur AI dapat diserap di level sistem
• Pengalaman yang sesungguhnya tercipta ketika pengguna merasakan AI bukan sebagai “entitas untuk diajak bicara”, melainkan sebagai bagian dari fungsi produk

v0: contoh penerapan di dunia nyata

• Desainer, PM, dan non-developer pun dapat membuat UI interaktif lewat prompt
• “Alat untuk membuat prototipe UI tanpa harus paham kode”
• AI tidak menggantikan keahlian pengguna, melainkan menjadi sarana pendukung yang memperkuatnya

Di era AI, di mana posisi developer?

• Alat AI hanya memudahkan langkah awal; proses berpikir tetap menjadi bagian manusia
• Yang penting adalah menemukan area di mana saya bisa bekerja lebih baik dengan memanfaatkan AI
• Kita perlu melangkah maju dengan sikap bereksperimen dan terus memperbaiki, bukan rasa takut

Inovasi AI sudah dimulai, dan siapa pun bisa menjadi bagiannya
Yang dibutuhkan sekarang adalah kemampuan eksekusi dan kemauan untuk belajar