Newsletter

Peluang untuk perusahaan rintisan AI pada tahun 2025 *DIPERBARUI*

"Ketika semua orang berebut untuk mengimplementasikan GPT-5, beberapa orang masih menghasilkan uang dengan menjual kancing." Peluang AI yang sesungguhnya di tahun 2025 bukanlah menciptakan kembali roda-roda tersebut, melainkan memecahkan masalah nyata tanpa menghabiskan anggaran. Ceruk yang diremehkan: personalisasi yang tidak membuat pelanggan merasa seperti di Black Mirror, asisten perawatan kesehatan yang membedakan flu dengan ruang gawat darurat, analisis untuk UKM yang membenci Excel. Sukses? Bukan dari mereka yang memiliki AI paling hebat, tetapi dari mereka yang membuatnya dapat diakses, berguna, dan berkelanjutan.

Panduan semi-serius untuk bertahan dari demam emaskecerdasan buatan (sementara semua orang berpura-pura tahu apa itu GPT-5) *DIPERBARUI*

AI memasuki fase dewasanya (meskipun terkadang masih bertindak seperti remaja yang menyemburkan jawaban secara acak). Di sinilah perusahaan rintisan benar-benar dapat membuat perbedaan, tanpa harus berjanji untuk menyelamatkan dunia atau memprediksi masa depan yang bahkan tidak diketahui oleh Sam Altman.

Relung-relung dari pasar yang tidak diberitahukan kepada Anda (tetapi harus Anda pertimbangkan)

1. Personalisasi yang tidak menakutkan: Platform yang mengubah data menjadi pengalaman yang disesuaikan, tanpa membuat pelanggan merasa seperti berada di sebuah episode Black Mirror. Dari e-commerce yang memahami kapan waktu yang tepat untuk tidak menyarankan sebuah produk, hingga konten yang benar-benar sesuai dengan selera pengguna (dan bukan apa yang menurut algoritme seharusnya diinginkan).

2. Asisten kesehatan virtual dengan hati ♥️

  • Manajemen janji temu tanpa kalimat klasik 'kami akan menelepon Anda kembali' (ya, kami masih menunggu panggilan telepon dari tahun 2019)
  • Triase virtual yang membedakan antara 'Saya terserang flu' dan 'Saya memerlukan ruang gawat darurat' (dan tidak menyarankan amputasi untuk kuku kaki yang tumbuh ke dalam)
  • Tindak lanjut yang tidak terlihat seperti ditulis oleh robot (meskipun ironisnya, memang benar)

3. Pembuatan konten untuk manusia Alat untuk membantu membuat konten dengan jiwa:

  • Teks SEO yang tidak terlihat seperti ditulis oleh bot (yang satu ini, dan itu terlihat)
  • Postingan yang tidak membuat cucu Anda malu dengan Anda (mereka yang sudah memutar mata ketika Anda menggunakan ponsel dengan dua jari)
  • Salinan yang meyakinkan tanpa terdengar seperti penjual karpet terkenal yang berteriak PENAWARAN KHUSUS !!!

4. Rumah pintar (tetapi tidak terlalu pintar) Sistem yang membuat hidup lebih mudah tanpa mengubah rumah Anda menjadi HAL 9000:

  • Mereka mempelajari kebiasaan Anda (bahkan kebiasaan yang paling memalukan seperti menonton reality show pada jam 3 pagi)
  • Mereka mengoptimalkan konsumsi (dan dompet Anda yang semakin kosong)
  • Mereka terintegrasi dengan segalanya (bahkan perangkat pintar yang Anda beli pada tahun 2018 dan tidak pernah dikonfigurasi)

5. Analisis untuk UKM yang membenci Excel Alat bantu yang membuat angka-angka menjadi ramah bahkan bagi mereka yang bersekolah di sekolah menengah atas:

  • Dasbor yang tidak memerlukan gelar PhD dalam astrofisika kuantum untuk memahaminya
  • Prediksi yang terlihat seperti sihir (tetapi merupakan ilmu pengetahuan, berkat model multimodal yang bahkan tidak dimengerti oleh pengembangnya)
  • Wawasan yang benar-benar dapat Anda gunakan (dan bukan grafik berwarna untuk mengesankan investor)

Strategi agar tidak gagal (atau setidaknya gagal dengan gaya)

  • Temukan masalah yang benar-benar mengganggu seseorang ✅ (jangan menciptakan masalah yang hanya ada di pitch deck Anda)
  • Mulailah dari yang kecil tapi bermimpi besar ✅ (kantor Anda di garasi terlebih dahulu, pendakian Claude, Gemini, dan GPT kemudian)
  • Tangani uang seolah-olah itu milik Anda sendiri (karena cepat atau lambat, ketika investor berhenti percaya pada dongeng) ✅
  • Terus ditingkatkan (tetapi tanpa mengirimkan pembaruan pada pukul 3 pagi yang menghapus semua data pengguna) ✅

Area yang tidak akan membuat Anda tinggal di kolong jembatan

  • Perawatan kesehatan (sayangnya, orang akan selalu sakit, tetapi waspadalah terhadap aturan Undang-Undang AI Eropa mulai 2 Februari 2025)
  • EdTech (karena pembelajaran tidak pernah ketinggalan zaman, dan siswa semakin tidak siap)
  • Keamanan siber (karena saat Anda tidur, seseorang mencoba meretas mesin kopi Anda yang terhubung)

Kebenaran tentang 2025Kesuksesantidak akan menjadi milik mereka yang memiliki AI paling kuat, tetapi bagi mereka yang memecahkan masalah nyata tanpa AI:

  • Membakar anggaran pelanggan (karena tidak semua orang memiliki uang miliaran milik Microsoft)
  • Menjanjikan untuk menemukan kembali roda (ketika yang dibutuhkan hanyalah pembaruan)
  • Menggunakan 'blockchain' dan 'metaverse' dalam kalimat yang sama (ini adalah kejahatan yang dapat dihukum oleh Undang-Undang AI)

Inovasi yang sesungguhnya adalah membuat AI:

  • Dapat diakses (bahkan bagi mereka yang tidak tahu apa itu transformator atau apa arti GPT-5o, yang tidak akan tiba sebelum akhir tahun 2025)
  • Berguna (berguna di dunia nyata, tidak hanya di pitch deck dengan grafik pertumbuhan eksponensial)
  • Berkelanjutan (baik untuk planet ini maupun rekening bank, karena biaya pelatihan terus meningkat)
  • Mematuhi aturan baru (karena mulai tahun 2025, larangan Undang-Undang AI Eropa menjadi kenyataan, dan hukumannya mencapai EUR 15 juta)

Ingatlah bahwa ketika semua orang berebut untuk mengimplementasikan Claude 3.7 Sonnet atau GPT-o3, masih ada orang yang menghasilkan uang dengan menjual tombol. Terkadang teknologi yang paling sederhana adalah teknologi yang bekerja paling baik.

Sumber daya untuk pertumbuhan bisnis

9 November 2025

Mengatur apa yang tidak diciptakan: apakah Eropa berisiko mengalami ketidakrelevanan teknologi?

Eropa hanya menarik sepersepuluh dari investasi global dalam kecerdasan buatan, namun mengklaim mendikte aturan global. Ini adalah 'Efek Brussel'-memaksakan aturan dalam skala planet melalui kekuatan pasar tanpa mendorong inovasi. UU AI mulai berlaku dengan jadwal yang terhuyung-huyung hingga 2027, tetapi perusahaan teknologi multinasional merespons dengan strategi penghindaran yang kreatif: menggunakan rahasia dagang untuk menghindari pengungkapan data pelatihan, membuat rangkuman yang sesuai secara teknis tetapi tidak dapat dipahami, menggunakan penilaian mandiri untuk menurunkan sistem dari 'risiko tinggi' menjadi 'risiko minimal', belanja forum dengan memilih negara anggota dengan kontrol yang tidak terlalu ketat. Paradoks hak cipta ekstrateritorial: Uni Eropa menuntut OpenAI untuk mematuhi hukum Eropa bahkan untuk pelatihan di luar Eropa - sebuah prinsip yang tidak pernah terlihat sebelumnya dalam hukum internasional. Munculnya 'model ganda': versi Eropa yang terbatas vs. versi global yang canggih dari produk AI yang sama. Risiko nyata: Eropa menjadi 'benteng digital' yang terisolasi dari inovasi global, dengan warga negara Eropa mengakses teknologi yang lebih rendah. Pengadilan dalam kasus penilaian kredit telah menolak pembelaan 'rahasia dagang', tetapi ketidakpastian interpretasi masih sangat besar-apa sebenarnya arti dari 'ringkasan yang cukup rinci'? Tidak ada yang tahu. Pertanyaan terakhir yang belum terjawab: apakah Uni Eropa menciptakan jalan ketiga yang etis antara kapitalisme AS dan kontrol negara Tiongkok, atau hanya mengekspor birokrasi ke area di mana ia tidak bersaing? Untuk saat ini: pemimpin dunia dalam regulasi AI, marjinal dalam pengembangannya. Program yang luas.
9 November 2025

Outlier: Ketika Ilmu Data Bertemu dengan Kisah Sukses

Ilmu data telah mengubah paradigma: outlier bukan lagi 'kesalahan yang harus dihilangkan', melainkan informasi berharga yang harus dipahami. Satu pencilan dapat sepenuhnya mendistorsi model regresi linier-mengubah kemiringan dari 2 menjadi 10-tetapi menghilangkannya bisa berarti kehilangan sinyal terpenting dalam kumpulan data. Pembelajaran mesin memperkenalkan alat yang canggih: Isolation Forest mengisolasi outlier dengan membuat pohon keputusan acak, Local Outlier Factor menganalisis kepadatan lokal, Autoencoder merekonstruksi data normal dan melaporkan apa yang tidak dapat direproduksi. Ada pencilan global (suhu -10°C di daerah tropis), pencilan kontekstual (menghabiskan €1.000 di lingkungan miskin), pencilan kolektif (lonjakan jaringan lalu lintas yang tersinkronisasi yang mengindikasikan adanya serangan). Sejalan dengan Gladwell: 'aturan 10.000 jam' masih diperdebatkan-Paul McCartney mengatakan 'banyak band yang sudah melakukan 10.000 jam di Hamburg tanpa hasil, teori ini tidak sempurna'. Kesuksesan matematika Asia bukan karena faktor genetik, melainkan faktor budaya: sistem numerik Tiongkok lebih intuitif, penanaman padi membutuhkan perbaikan terus-menerus dibandingkan perluasan wilayah pertanian Barat. Aplikasi nyata: Bank-bank di Inggris memulihkan 18% potensi kerugian melalui deteksi anomali waktu nyata, manufaktur mendeteksi cacat mikroskopis yang tidak akan terlewatkan oleh inspeksi manusia, perawatan kesehatan memvalidasi data uji klinis dengan sensitivitas deteksi anomali 85%+. Pelajaran terakhir: karena ilmu data bergerak dari menghilangkan outlier menjadi memahaminya, kita harus melihat karier yang tidak konvensional bukan sebagai anomali yang harus dikoreksi, melainkan sebagai lintasan yang berharga untuk dipelajari.