Ringkasan Artikel:

Generative AI (GenAI) membuka peluang besar bagi startup untuk meningkatkan inovasi dan produktivitas melalui otomatisasi proses kreatif, personalisasi layanan pelanggan, dan efisiensi operasional. Dengan lebih dari 2.646 startup di Indonesia dan investasi AI yang melonjak hingga 398 triliun rupiah pada 2023, teknologi ini menjadi pilar penting dalam mendukung pertumbuhan ekonomi dan daya saing bisnis.

Poin-poin Utama:

1. Peningkatan Inovasi dan Efisiensi: GenAI mempercepat pengembangan produk, pemasaran, dan layanan pelanggan dengan biaya lebih rendah.

2. Dampak Positif pada UMKM dan Startup: Membantu optimasi stok, manajemen rantai pasok, dan analisis harga di e-commerce dan UMKM perempuan.

3. Tantangan Etika dan Kreativitas: Risiko homogenitas konten dan bias data menjadi perhatian utama dalam pengembangan GenAI.

4. Ketergantungan Teknologi dan Etika Data: Startup sering mengabaikan aspek etika terkait hak cipta dan penggunaan data dalam penerapan GenAI.

5. Rekomendasi Penggunaan AI: Menggabungkan AI sebagai alat pendukung pekerja, mengoptimalkan tugas rutin, dan meningkatkan efisiensi pemasaran serta pengelolaan keuangan.

GenAI menawarkan potensi besar bagi startup untuk berkembang lebih cepat dan efisien. Dengan pendekatan yang tepat, startup di Indonesia dapat memanfaatkan teknologi ini untuk membangun daya saing yang lebih kuat sambil tetap memperhatikan aspek etika dan keberlanjutan bisnis.

AI generatif (GenAI) membuka peluang bagi startup untuk meningkatkan inovasi melalui otomatisasi proses kreatif, desain produk, dan personalisasi layanan pelanggan. Melalui teknologi ini, pengembangan produk—mulai dari ideasi hingga peluncuran—dapat dilakukan lebih cepat dengan biaya yang lebih efisien (Brynjolfsson, Li, & Raymond, 2023). Hal ini tentunya membuka peluang besar terhadap pembangunan ekonomi Indonesia, mengingat posisinya sebagai negara ke-6 dengan startup terbanyak di dunia; dengan jumlah 2.646 startup (15 unicorn dan 2 decacorn) (Hidranto, 2024). Untuk itu, GenAI bukan hanya menarik minat pemerintah, melainkan juga pengusaha swasta sehingga terdapat peningkatan investasi sebanyak enam kali lipat dalam tiga tahun terakhir—dari 63,7 triliun rupiah pada 2021, menjadi 398 triliun rupiah pada 2023 (Syaftahan, 2024). Pemanfaatan GenAI oleh startup telah tersebar luas dalam berbagai sektor, termasuk sektor medis, keamanan digital, agrikultur, pemasaran, pengambilan kebijakan, konsultansi, pengaturan gizi, dan lain-lainnya (Lahitani, 2024).

UMKM dan berbagai startup telah menuai berbagai keuntungan dari perkembangan GenAI. Berdasarkan penelitian Ardiansyah (2023), GenAI berkontribusi dalam mendukung operasionalisasi UMKM secara efisien, termasuk aspek pelayanan konsumen sampai dengan administrasi bisnis. Lebih lanjut, pemanfaatan GenAI oleh startup e-commerce juga meningkatkan efisiensi penjualan, pemasaran, proyeksi permintaan, manajemen rantai pasok, sampai dengan optimasi stok (Mardiana et al., 2024). GenAI seperti Gemini juga secara ekstensif dimanfaatkan oleh kelompok UMKM perempuan untuk menghitung biaya produksi secara lebih efisien dengan mengkalkulasi dan mengklasifikasi biaya produksi untuk menemukan harga jual terbaik di pasar (Nuryani, Fitriyana, & Rosyati, 2024). Meskipun demikian, masih terdapat banyak ruang inovasi dalam pengimplementasian dan pengembangan GenAI di Indonesia—merujuk pada praktik yang sudah ada.

Berdasarkan refleksi terhadap penelitian terdahulu, terdapat beberapa hal yang perlu menjadi pertimbangan pengusaha sebelum mengadopsi inovasi GenAI dalam usahanya. Pertama, potensi homogenitas konten karena kaburnya peran dan tanggung jawab manusia dalam proses kreatif akibat otomatisasi proses ideasi dan produksi cepat (Epstein et al., 2023). Kecenderungan homogenitas konten juga didorong oleh adanya

bias—termasuk bias gender, ras, dan sosial akibat ketidakseimbangan input data dalam pelatihan GenAI (Baldassarre, Caivano, Nieto, Gigante, & Ragone, 2023). Kedua, tidak adanya insentif terhadap pekerja senior yang pengalaman dan informasinya digunakan sebagai data untuk melatih AI (Brynjolfsson, Li, & Raymond, 2023). Meskipun peningkatan produktivitas pekerja baru signifikan karena GenAI, kepuasan bekerja yang dirasakan oleh pekerja berpengalaman cenderung stagnan atau menurun. Terakhir, ketergantungan terhadap solusi GenAI yang kerap terjadi di startup Indonesia cenderung mengabaikan aspek etika terkait penggunaan data (Agunawan, Ifani, & Usman, 2024; Rozi & Andrian, 2024). Secara empiris, ketika perusahaan tidak memiliki kesiapan digital (baik secara finansial maupun pengetahuan), seringkali aspek etis—seperti pembelian lisensi, hak cipta, dan lain-lain—diabaikan.

3 Rekomendasi Percepatan Inovasi Startup dengan AI Generatif

Untuk membangun startup, tentunya seorang pengusaha perlu memaksimalkan peluang dan mengatasi risiko potensial yang telah disebutkan di atas. Untuk itu, beberapa cara yang dapat dilakukan adalah sebagai berikut:

1. Pertama, menguatkan kolaborasi manusia dan AI. Maka, Gen AI bukan diposisikan sebagai pengganti, melainkan alat pendukung usaha; sehingga harus ada insentif terhadap data untuk pelatihan AI dari tenaga kerja berpengalaman. Dengan ini, aspek kreatif dapat terus ditingkatkan, aspek etis terpenuhi, dan produktivitas seluruh pekerja meningkat.

2. Kedua, meningkatkan efisiensi operasional dengan optimasi tugas rutin. Misalnya, penggunaan chatbot berbasis AI untuk menangani permintaan pelanggan sederhana.

3. Ketiga, optimasi anggaran pemasaran dengan GenAI untuk menjalankan kampanye pemasaran yang terstruktur. Dalam konteks ini, AI dapat digunakan untuk menghasilkan teks iklan yang dipersonalisasi sesuai analisis perilaku konsumen

4. Keempat, integrasi GenAI dalam pengelolaan keuangan melalui otomatisasi pembuatan laporan keuangan, analisis tren, dan prediksi arus kas. Hal ini memungkinkan bisnis mempersiapkan strategi pembiayaan yang efisien.

Daftar Pustaka

Agunawan, A., Ifani, A. Z., & Usman, I. (2024). Integrasi Kecerdasan Buatan Sebagai Modul Pelatihan di Inkubator Bisnis Perguruan Tinggi. Proceeding of Research and Civil Society Desemination, 2(1), 16–23. https://doi.org/10.37476/presed.v2i1.48

Ardiansyah, H. G. (2023). Penerapan Chatbot Auto Reply Pada Whatsapp Menggunakan ArtificialIntelligence (Studi Kasus Sri Ratu Laundry). Prosiding Seminar SeNTIK, 7(1), 384–393.

Baldassarre, M. T., Caivano, D., Fernandez Nieto, B., Gigante, D., & Ragone, A. (2023). The social impact of generative AI: An analysis on chatgpt. Proceedings of the 2023 ACM Conference on Information Technology for Social Good, 363–373. https://doi.org/10.1145/3582515.3609555

Brynjolfsson, E., Li, D., & Raymond, L. (2023). Generative AI at work. National Bureau of Economic Research. https://doi.org/10.3386/w31161

Epstein, Z., Hertzmann, A., Akten, M., Farid, H., Fjeld, J., Frank, M. R., Groh, M., Herman, L., Leach, N., Mahari, R., Pentland, A. “Sandy,” Russakovsky, O., Schroeder, H., & Smith, A. (2023). Art and the science of generative AI. Science, 380(6650), 1110–1111. https://doi.org/10.1126/science.adh4451

Hidranto, F. (2024, August 26). Membangun Ekosistem AI di Indonesia untuk 2030, Potensi dan Tantangan. Indonesia.Go.Id. https://indonesia.go.id/kategori/editorial/8544/membangun-ekosistem-ai-di-indo nesia-untuk-2030-potensi-dan-tantangan?lang=1

Lahitani, S. (2024, December 10). Generative AI Jadi Sorotan, 10 Startup Terpilih Unjuk   Gigi di Startup Campus 2024. Liputan6. https://www.liputan6.com/citizen6/read/5827030/generative-ai-jadi-sorotan-10-s tartup-terpilih-unjuk-gigi-di-startup-campus-2024?page=4

Mardiana, R., Fahdillah, Y., Kadar, M., Hassandi, I., & Mandasari, R. (2024). Implementasi Transformasi Digital dan Kecerdasan Buatan Sebagai Inovasi Untuk UMKM pada Era Revolusi Industri 4.0. Jurnal Ilmiah Manajemen Dan Kewirausahaan (JUMANAGE), 3(1). https://doi.org/10.33998/jumanage.2024.3.1.1552

Nuryani, A., Fitriyana, F., & Rosyati, T. (2024). Kalkulasi Biaya produksi dengan bantuan gemini. Jurnal PKM Manajemen Bisnis, 4(2), 194–200. https://doi.org/10.37481/pkmb.v4i2.810

Rozi, F., & Andrian, R. (2024). ChatGPT Kecerdasan Buatan untuk Inovasi UKM: Tinjauan Sistematis Literatur dan Analisis Bibliometrik. Didaktika: Jurnal Kependidikan, 13(1), 1211–126. https://doi.org/10.58230/27454312.579

Syaftahan, P. (2024, December 5). Investasi AI Generatif di Indonesia Melonjak Drastis. Indonesia Artificial Intelligence Hub. https://aihub.id/berita/investasi-ai-generatif-di-indonesia

Walters, W. P., & Murcko, M. (2020). Assessing the impact of generative AI on medicinal chemistry. Nature Biotechnology, 38(2), 143–145. https://doi.org/10.1038/s41587-020-0418-2