Peluang dan Ancaman Kecerdasan Buatan (AI)

00:42:05
https://www.youtube.com/watch?v=qAe8oGKiRbc

الملخص

TLDRVideo ini mengeksplorasi perkembangan kecerdasan buatan (AI) khususnya dalam konteks chatbot dan teknologi NLP. CEO kata.ai menjelaskan bagaimana AI saat ini mampu membantu bisnis dengan meningkatkan efisiensi dan mengotomatiskan layanan. Diskusi juga menyoroti pertanyaan tentang kesadaran AI dan potensi risiko serta peluang yang dibawa oleh teknologi ini terhadap umat manusia. Lebih jauh, video ini membahas keterampilan manusia yang kemungkinan tidak dapat ditiru oleh mesin, seperti kreativitas dan empati, serta pentingnya terus meningkatkan keterampilan dalam era AI.

الوجبات الجاهزة

  • 🤖 Kecerdasan Buatan (AI) semakin mendominasi industri.
  • 📈 Teknologi NLP meningkatkan efisiensi komunikasi.
  • 🎯 AI bisa menggantikan pekerjaan rutin.
  • 💡 Keterampilan manusia seperti kreativitas tidak tergantikan oleh AI.
  • 🔍 AI dan kesadaran masih menjadi isu yang diperdebatkan.
  • 💼 Penting bagi pekerja untuk terus belajar dan beradaptasi dengan AI.
  • 🧠 AI membantu analisis data lebih cepat dan akurat.
  • 🤔 Pertanyaan besar: Akankah AI memiliki kesadaran di masa depan?
  • 🏆 Kata.ai merupakan pelopor dalam teknologi kecerdasan buatan di Indonesia.
  • 🚀 Peluang bisnis baru terbuka berkat kemajuan AI.

الجدول الزمني

  • 00:00:00 - 00:05:00

    Video membahas tentang fenomena kecerdasan buatan dan dampaknya pada kehidupan manusia, terutama dalam konteks kemajuan teknologi. Pembicara awal memperkenalkan tamu spesial yang merupakan CEO dari kata.ai, yang menjelaskan peran perusahaannya dalam pengembangan teknologi kecerdasan buatan, termasuk chatbot dan aplikasi berbasis NLP.

  • 00:05:00 - 00:10:00

    CEO kata.ai, Ichsan, menjelaskan perkembangan kecerdasan buatan yang berguna dalam berbagai sektor, bagaimana teknologi ini telah membantu perusahaan-perusahaan besar dan bagaimana penggunaannya dalam komunikasi serta layanan kepada pelanggan.

  • 00:10:00 - 00:15:00

    Diskusi melanjutkan perbincangan tentang Lambda - sebuah teknologi AI dari Google yang menimbulkan kontroversi karena kemampuannya untuk menunjukkan kesadaran dan perasaan, mengundang pertanyaan lebih lanjut tentang potensi AI memiliki kesadaran seperti manusia.

  • 00:15:00 - 00:20:00

    Pembicara memperbandingkan AI yang ada saat ini dengan kecerdasan buatan yang lebih maju di masa depan, menjelaskan bahwa saat ini kita hanya menggunakan bentuk awal kecerdasan buatan, sedangkan AI yang lebih canggih masih dalam penelitian dan pengembangan.

  • 00:20:00 - 00:25:00

    Dijelaskan juga bagaimana AI dapat meningkatkan produktivitas dalam berbagai sektor, tetapi ada kekhawatiran tentang peran manusia yang dapat digantikan oleh AI, terutama dalam lingkungan pekerjaan yang rutin dan berbasis algoritma.

  • 00:25:00 - 00:30:00

    Pembicara membahas tentang bagaimana AI dapat membantu dalam bidang medis dan diagnosa penyakit, menjelaskan bagaimana AI dapat memberikan analisis yang lebih baik dan lebih cepat daripada tenaga medis manusia.

  • 00:30:00 - 00:35:00

    Video berlanjut ke diskusi tentang kebutuhan untuk meningkatkan keterampilan dan adaptasi bagi tenaga kerja dalam menghadapi perkembangan AI, serta pentingnya kolaborasi antara manusia dan teknologi.

  • 00:35:00 - 00:42:05

    Di akhir video, pembicara memberikan saran bagi mereka yang ingin terjun ke dunia AI, menyarankan agar mereka terus belajar dan memahami bisnis serta teknologi yang terlibat dalam pengembangan AI.

اعرض المزيد

الخريطة الذهنية

فيديو أسئلة وأجوبة

  • Apa itu kata.ai?

    kata.ai adalah perusahaan teknologi yang bergerak di bidang kecerdasan buatan, fokus pada pengembangan chatbot dan sistem yang meningkatkan efisiensi di berbagai bisnis.

  • Apa manfaat dari AI di industri?

    AI dapat meningkatkan efisiensi operasional, mengotomasi proses, dan membantu dalam analisis data.

  • Apakah AI bisa memiliki kesadaran?

    Saat ini, sebagian engineer percaya bahwa AI tidak memiliki kesadaran meski mampu merespons seperti manusia.

  • Bagaimana AI mempengaruhi pekerjaan manusia?

    AI dapat menggantikan pekerjaan yang rutin dan repetitif namun juga menciptakan peluang baru yang membutuhkan keterampilan yang lebih tinggi.

  • Apa itu NLP?

    NLP (Natural Language Processing) adalah teknologi yang memungkinkan mesin untuk memahami dan memproses bahasa manusia.

عرض المزيد من ملخصات الفيديو

احصل على وصول فوري إلى ملخصات فيديو YouTube المجانية المدعومة بالذكاء الاصطناعي!
الترجمات
id
التمرير التلقائي:
  • 00:00:00
    beberapa waktu yang lalu kita Dihebohkan
  • 00:00:01
    yang sama berita tentang lam B Google
  • 00:00:03
    punya Eyang dinilai oleh si engineer nya
  • 00:00:07
    sadar dan punya perasaan itu ramai buat
  • 00:00:10
    video tentang itu dan itu juga ramai itu
  • 00:00:12
    yang nonton Cuma memang salah satu
  • 00:00:14
    pertanyaan ini benernya sih sebenarnya
  • 00:00:16
    namanya eh itu bisa sadar bisa hidup itu
  • 00:00:19
    dan apa nih resiko ancaman tetap umat
  • 00:00:22
    manusia kita juga atau peluang yang
  • 00:00:24
    sebenarnya kita bisa melihatnya ini nah
  • 00:00:27
    kali ini kita kedatangan tamu spesial
  • 00:00:28
    nih Ini masih San Raditya beliau adalah
  • 00:00:31
    CEO dari katae yang akan bantu kita
  • 00:00:33
    mengupas habis tentang artificial
  • 00:00:35
    intelegence Apa maknanya apa resikonya
  • 00:00:38
    dan gimana kita bisa manfaatkan yaitu
  • 00:00:40
    untuk membuat hidup kita kerja gitu jadi
  • 00:00:42
    lebih baik
  • 00:00:43
    [Tepuk tangan]
  • 00:00:44
    [Musik]
  • 00:00:50
    Hai
  • 00:00:53
    Mas Ichsan Makasih hadirnya bisa sampai
  • 00:00:57
    di sini ada akhirnya air sebab ketemu
  • 00:00:59
    kita ya dulu ya tuh ketemu dan waktu pas
  • 00:01:02
    lagi kasus lama itu muncul sampai
  • 00:01:04
    pikiran tuh waduh gua harus mengundang
  • 00:01:06
    emosi suami kesini sayangnya lagi di
  • 00:01:09
    usir kejadian juga sekarang
  • 00:01:17
    dong ke teman-teman
  • 00:01:19
    siapa sih ini
  • 00:01:22
    sebelumnya Halo saya izin saya cofounder
  • 00:01:26
    dan CEO dari kata.ai kata.ai adalah
  • 00:01:30
    perusahaan teknologi syaraf yang
  • 00:01:32
    bergerak dibidang YKS atau eventarich
  • 00:01:35
    sirians gimana kalian bantu para bisnis
  • 00:01:38
    bitubi kami mengemas meningkatkan
  • 00:01:41
    kasurejo mereka dengan adanya teknologi
  • 00:01:43
    konvensional ia atau sering di katakan
  • 00:01:46
    chatbot Xiaomi kalau udah dia dipercaya
  • 00:01:48
    oleh ratusan perusahaan dari berbagai
  • 00:01:49
    macam frekuensi all three komunikasi
  • 00:01:52
    ritel e-commerce Nailah oke yang bisa
  • 00:01:55
    jadi nih jangan teman-teman yang nyamuk
  • 00:01:57
    ini juga sebenarnya tanpa sadar dia lagi
  • 00:01:58
    gunakan produknya kata.ai bisa
  • 00:02:03
    jadi-jadian kami
  • 00:02:05
    teman-teman pernah tahu Jadi chatbot ini
  • 00:02:08
    hadir bisa diaplikasi chatting di
  • 00:02:10
    WhatsApp misalkan di telegram face
  • 00:02:12
    Messenger dimana dia sini membantu untuk
  • 00:02:15
    parkash Mercedez Benz bisa bekerja lebih
  • 00:02:19
    efektif lagi dengan adanya otomasi
  • 00:02:21
    berbasis kita bioteknologi nama NLP atau
  • 00:02:24
    natural language processing jadi cara
  • 00:02:26
    kerja ea ini ngerti bahasa manusia
  • 00:02:28
    seorang atur Allah bisa dibilang lebih
  • 00:02:30
    kayak gitulah baik butuhkan Services
  • 00:02:32
    marketing di aplikasi chatting saya
  • 00:02:34
    kalau misalnya yang teman-teman familiar
  • 00:02:36
    yang bisa pakai misalnya Saya tahu bahwa
  • 00:02:38
    Telkomsel juga betul
  • 00:02:41
    Iya betul tapi bersyukur juga dari tahun
  • 00:02:44
    2017 sudah dipercaya Telkomsel
  • 00:02:46
    berkolaborasi untuk menghasilkan asisten
  • 00:02:48
    virtual mereka Veronica namanya kreasi
  • 00:02:50
    Asri chatting lagi Barat Daya jadi
  • 00:02:53
    Hindia gini kalau teman-teman nanti
  • 00:02:54
    ketemu ada chatbot itu jangan-jangan
  • 00:02:55
    dibaliknya kata.ai betul itu termasuk
  • 00:02:59
    salah satu pelopor organisasi yang
  • 00:03:02
    paling gak konsernya tinggi dan bener
  • 00:03:04
    Serius ngembangnya Indonesia Bisa
  • 00:03:06
    dibilang gitu Mas kami pun juga
  • 00:03:07
    bersyukur tahun 2011 dipercaya oleh
  • 00:03:10
    Kemen febrin sebagai salah satu dewan
  • 00:03:12
    pengarah untuk eh strategi nasional
  • 00:03:15
    kecerdasan artifisial 2005 wow ya wah
  • 00:03:19
    makanya nih pas banget nih kita undang
  • 00:03:21
    beliau itu ngomongin tentang eh ya
  • 00:03:23
    peluang dan ancaman Eh Te Gimana Oke
  • 00:03:27
    Langsung aja aku pengen langsung Yi
  • 00:03:29
    tentang ngomongin lamda kita jibrin
  • 00:03:31
    jibrin itu boleh
  • 00:03:37
    oke
  • 00:03:40
    teman-teman yang mungkin
  • 00:03:43
    dengan dengan fenomenanya ya jadi Google
  • 00:03:45
    tuh punya namanya lamda itu terbaru yang
  • 00:03:48
    kemudian oleh salah satu akhirnya ketika
  • 00:03:51
    lagi ngobrol nih sama silamda dari cicak
  • 00:03:54
    Gotye lanjutnya seperti yang
  • 00:03:55
    dikembangkan oleh kata.ai itu tiba-tiba
  • 00:03:58
    dia
  • 00:03:59
    Mengapa ya
  • 00:04:02
    memutuskan atau menyimpulkan bahwa kata
  • 00:04:05
    Sekjen ini nih Ramdani Ternyata hidup
  • 00:04:07
    kata dia
  • 00:04:08
    dia punya kesadaran Bahkan punya
  • 00:04:11
    perasaan gitu Dan kalau kita baca
  • 00:04:13
    transkrip obrolan antara xilem Yin
  • 00:04:15
    dengan lambaian Emang Wow itu kayak ini
  • 00:04:19
    ini beneran ini mesin yang jawab gitu
  • 00:04:21
    ini beneran yaumi karena udah Dalem
  • 00:04:23
    banget gitu Nah yang menarik adalah dari
  • 00:04:27
    penelusuran aku tuh ketika aku buatin
  • 00:04:28
    konten tentang lamda ini
  • 00:04:31
    ternyata aku menemukan informasi bahwa
  • 00:04:34
    sebagian dari engineering Eyang ada itu
  • 00:04:38
    ketika ditanya mungkin enggak sih
  • 00:04:39
    sebenarnya namanya artificial
  • 00:04:41
    intelligence atau ai itu punya kesadaran
  • 00:04:44
    ternyata sebagian menjawab mungkin cuman
  • 00:04:48
    bukankah tadi cuman soal skateboard yang
  • 00:04:51
    sangat canggih dengan bahasa yang sangat
  • 00:04:52
    keren gitu ya tapi itu mungkin
  • 00:04:54
    itu tubuhnya takut tepian asuh yang
  • 00:04:58
    sudah pikiran dong ya gan Terminator itu
  • 00:05:01
    karena Skynet
  • 00:05:04
    film-film gitu ya Kok bisa engineer tuh
  • 00:05:08
    bilang bahwa artificial intelligence
  • 00:05:11
    atau kecerdasan buatan tuh mungkin
  • 00:05:13
    punya kesadaran pandangannya masih boleh
  • 00:05:17
    kiri kalau saya boleh tarik mundur dulu
  • 00:05:19
    Mas Indra ya jadi yaitu Adsense lejens
  • 00:05:22
    saat ini begitu Allah ya yang kita
  • 00:05:25
    nikmatin sekarang tuh namanya Eni tooney
  • 00:05:27
    artificial Nero intelijen di mana
  • 00:05:30
    kecerdasan artifisial ini dia bekerja
  • 00:05:32
    untuk hal-hal yang mudah simpel misalkan
  • 00:05:35
    kita ngobrol dengan Google Asisten
  • 00:05:38
    dengan sirih Oke dengan sedang itu masih
  • 00:05:40
    Nero Nero Jogja kalau kita minta dia
  • 00:05:44
    tanya soal Eh masa depan kayak gimana
  • 00:05:46
    sini bisa juga kayak gitu oke sama
  • 00:05:48
    dengan hari misalkan kita pakai
  • 00:05:50
    atau pakai instagram ada
  • 00:05:51
    rekomendasi-rekomendasi kan itu juga
  • 00:05:53
    aplikasi mesin learning gimana Paroki
  • 00:05:55
    juga itu masih error juga event kalau
  • 00:05:58
    kita berbicara soal Seferagic Ar netes
  • 00:06:00
    lagi itu masih Hero Nah mungkin kalau
  • 00:06:03
    percaya saya juga masih belajar isi
  • 00:06:04
    mesin raya yang di bayangkan oleh
  • 00:06:07
    teman-teman engineer yang sangat dipilih
  • 00:06:09
    yay itu dan naksir survei atau
  • 00:06:12
    artifisial general intelligence DGI atau
  • 00:06:16
    HG ini yang bisa dibilang sudah bisa
  • 00:06:19
    punya perilaku sudah bisa cara berpikir
  • 00:06:22
    seperti manusia seperti yang kita tonton
  • 00:06:25
    di film-film keren Terminator Rangers ya
  • 00:06:27
    si Jarvis gede Vision segala macam jadi
  • 00:06:30
    One day bisa kesana Cuma itu masih
  • 00:06:32
    hitungan dekade ini beberapa ahli
  • 00:06:34
    seperti carefully Mereka bilang itu juga
  • 00:06:36
    sih hidup saya mideon ribet not today ya
  • 00:06:40
    gitu sih Ya ya dia bilang gitu sih cuma
  • 00:06:43
    gini kalau menurut seorang Irza Aditya
  • 00:06:45
    sendiri Kita do you believe Masih sini
  • 00:06:48
    percaya enggak sih Bawa Beneran tuh Ah
  • 00:06:50
    yang tadi LG yg W levels in like dua
  • 00:06:55
    tiga dekade kedepan akan berevolusi
  • 00:06:56
    menjadi
  • 00:06:57
    makhluk hidup yang punya kesadaran the
  • 00:07:01
    question is clever domase karena kalau
  • 00:07:02
    kita lihat Emang perkembangan Eh ini
  • 00:07:04
    katakan 23 tahun kebelakang sangat Repot
  • 00:07:06
    ya
  • 00:07:07
    kalau kita lihat satu dekade ke belakang
  • 00:07:10
    maraknya ea dimana syarat teknis kita
  • 00:07:13
    belum bikin banner Ning itu masih
  • 00:07:16
    sifatnya dia adalah mesin memprediksi
  • 00:07:18
    kita kasih eh satu mesin kita ajarin nih
  • 00:07:21
    teknik ada 1000 gambar kucing itu ya Eh
  • 00:07:23
    dikenalin kucing nih Coba kalau kita
  • 00:07:25
    bisa kasih gambar sapi dianggap bisa
  • 00:07:27
    diresapi bisa kucing beneran jadi
  • 00:07:31
    inputnya apa dilatih apa dia punya
  • 00:07:33
    informasi apa-apa potabee jadi botak
  • 00:07:35
    prediksi output B nah yang bikin marah
  • 00:07:38
    tuh terakhir itu ada dengan adanya di
  • 00:07:40
    perning Nah deepening itu memang dia
  • 00:07:43
    bekerja dengan akurasi sangat tinggi
  • 00:07:44
    saya butuhkan datang sangat banyak di
  • 00:07:48
    Pulau itu memang kita bisa bilang
  • 00:07:49
    manfaatnya sangat banyak ya kita sudah
  • 00:07:51
    bisa rasakan di kehidupan sehari-hari
  • 00:07:53
    dari mulai kita pakai aplikasi streaming
  • 00:07:56
    dapat
  • 00:07:57
    rekomendasi-rekomendasi juga atau dengan
  • 00:08:00
    hal-hal lainnya seperti easystem kayak
  • 00:08:02
    gitu ya Jadi kalau saya rasa mungkin
  • 00:08:05
    kalah sana tapi kayak belum ada
  • 00:08:07
    breakthru lagi karena sejauh ini yang
  • 00:08:09
    ada kitab yang kita punya yang kita
  • 00:08:10
    pakai sehari-hari itu masih berbasis di
  • 00:08:12
    perning jadi hal-hal terobosan yang
  • 00:08:14
    mungkin anak the box secara algoritma
  • 00:08:16
    doser data modeling juga sih
  • 00:08:19
    Oke kita kado senang itu boleh-boleh
  • 00:08:21
    istilah tadi itu machine-learning
  • 00:08:22
    deepening kita akan sedikit dengan
  • 00:08:24
    bahasa yang tolong ngomong pakai bahasa
  • 00:08:27
    manusia
  • 00:08:32
    oke oke aku mengejarnya seorang Irza
  • 00:08:37
    Aditya percaya enggak bawa itu bakal
  • 00:08:40
    punya saudara
  • 00:08:41
    tak
  • 00:08:43
    mungkin ya saya masih belum bisa mungkin
  • 00:08:46
    selama kita bisa kumpul Berapa banyak
  • 00:08:49
    sensor lah disini k.h. sholeh darat akan
  • 00:08:52
    ya ya Wow suruh menjadikannya di sini
  • 00:08:56
    dulu
  • 00:08:58
    soalnya kalau misalnya gitu kan Tapi
  • 00:09:02
    kalau dia akhirnya mampu mendeteksi
  • 00:09:05
    lingkungan sekitarnya ya kemudian airnya
  • 00:09:08
    merespon lingkungan sekitarnya dengan
  • 00:09:10
    cara yang tepat layaknya manusia itu
  • 00:09:12
    mungkin dong ya ya tapi salahkan orang
  • 00:09:15
    bicara uh di ternyata makhluk hidup yang
  • 00:09:17
    punya kesadaran orang kepikiran kayak
  • 00:09:18
    punya nyawa punya jiwa punya jiwa ke
  • 00:09:23
    kelima dibilang aku punya jiwa yang
  • 00:09:25
    terbentuk overtime
  • 00:09:29
    yang belum nonton video saya yang
  • 00:09:30
    tentang Google itu nonton itu itu seru
  • 00:09:33
    kita videonya ya
  • 00:09:35
    Oke sekarang kita ngomongin tentang Hai
  • 00:09:38
    karena saya juga masih belajar nih
  • 00:09:40
    tentang Hai teman-teman disini juga
  • 00:09:42
    pengen tahu pasti tentang Tolong jelasin
  • 00:09:44
    dong Eh itu apa dan elemen yang
  • 00:09:48
    ngebangun itu kayak apa saja ndang kayak
  • 00:09:50
    gimana sih koe atuh bisa bekerja di
  • 00:09:52
    kayak sekarang pakai bahasa pribumi
  • 00:09:55
    hebatnya yaitu kaya anak kecil kali ya
  • 00:09:57
    kayak yang nak ajarin suatu akhir karena
  • 00:10:01
    kita sering Ajarin dia bisa kita ajak
  • 00:10:03
    ngomong gitu yang bisa ngomong juga
  • 00:10:05
    respon sesuai apa yang kita harapin lagi
  • 00:10:08
    gituin ibaratnya seperti itu Cuma kalau
  • 00:10:10
    kita pikir cara kerjanya masih jauh dan
  • 00:10:12
    otak manusia m nah kecerdasan typically
  • 00:10:16
    adalah algoritma komputer yang bisa dia
  • 00:10:19
    berperilaku
  • 00:10:21
    berproses berpikir pun berpikir
  • 00:10:24
    memproses berbagai informasi selayaknya
  • 00:10:27
    manusia nah eh ini sebetulnya Bang tadi
  • 00:10:30
    dasarnya dan mesin learning machine
  • 00:10:32
    belajar tadi gimana inputnya accountnya
  • 00:10:36
    B tergantung algoritma ini dilatih
  • 00:10:39
    dengan data seperti apa Jadi kalau kita
  • 00:10:41
    bilang Oke nih inputnya bahasa Indonesia
  • 00:10:44
    kita mau jadiin inputnya berbahasa
  • 00:10:46
    Inggris Maka aplikasi yang dibangun
  • 00:10:48
    adalah mesin Trans dan OTG Translate
  • 00:10:51
    gitu ya itu eight Ayo translation itu
  • 00:10:55
    itu kategori Hai juga itu Nah kalau kita
  • 00:10:59
    ngomong tuh dibagi beberapa hal yang
  • 00:11:01
    paling besar Emang Korea dan mesin
  • 00:11:03
    learning disini kedua ada natural
  • 00:11:06
    language processing atau NLP kemampuan
  • 00:11:09
    untuk memproses bahasa manusia cara
  • 00:11:11
    alami Nah ini salah satu fokusnya di
  • 00:11:13
    kata.ai membantu mesin artinya bahasa
  • 00:11:15
    gaul bahasa Indonesia kayak apa sih gitu
  • 00:11:17
    ya oke Ada juga di sini speech
  • 00:11:20
    recognition Jadi gimana mesin itu dari
  • 00:11:23
    ngerti dari suara menjadi teks seperti
  • 00:11:25
    halnya kayak kita pakai Siri atau Google
  • 00:11:27
    sistem gitu ya Ada juga Text Speech
  • 00:11:30
    misalkan kalau teman-teman nonton
  • 00:11:32
    YouTube kan dari suara descriptionnya
  • 00:11:33
    gitu ya Iya Jember itu ya besok ya di
  • 00:11:37
    sini
  • 00:11:39
    kalau misalkan kita mau balik nih respon
  • 00:11:42
    lagi kayak gitu ya lalu yang lumayan
  • 00:11:44
    Maret Jokowi television misalkan kita
  • 00:11:47
    Apple Bang digital gitu ya KYT gitu kan
  • 00:11:51
    kita kasih foto KTP sama apa muka gitu
  • 00:11:54
    itu infological bersatu manual pake
  • 00:11:56
    kartu saya ini dengan computer Vision
  • 00:11:58
    ini bisa ngecek ini kira-kira foto sama
  • 00:12:01
    enggak kayak gitu oke dengan tahu
  • 00:12:03
    ditilang ya mas Indra ya ya ngecek plat
  • 00:12:07
    nomernya apa gitu nginep apa SMP Gimana
  • 00:12:10
    statusnya segala macem nah juga ke arah
  • 00:12:12
    Robotics misalkan cuma kurang lebih
  • 00:12:14
    seperti itu sih kayak dimana bagian yang
  • 00:12:16
    membesar Pasnya di mesin learning di LP
  • 00:12:20
    termasuk juga di teknologi speech suara
  • 00:12:23
    keempat di computer Vision semua itu
  • 00:12:26
    adalah elemen-elemen yang membentuk apa
  • 00:12:29
    yang kita kenal sekarang dan ke-2
  • 00:12:31
    tomasetto ya Oke jadi kita kalau mau
  • 00:12:34
    belajar tentang ia harus pelajari semua
  • 00:12:37
    tadi itu ya idealnya kalau tahulah on
  • 00:12:40
    the surface ya caranya seperti apa tapi
  • 00:12:42
    kalau misalkan mau pendalaman satu
  • 00:12:43
    bidang banget Ya udah wes siapa gitu Itu
  • 00:12:45
    bisa gitu dasar kayak tadi menjawab
  • 00:12:48
    pasti dragalia jadi elemen eye yang
  • 00:12:50
    penting apa sih ini pertama adalah harus
  • 00:12:52
    ada tagnya tekan setiap Karena tanpa
  • 00:12:54
    aneh data gadai di sini data ini juga
  • 00:12:57
    nggak data-datanya harus rapi dan bersih
  • 00:12:59
    gitu ya terstruktur ibaratnya kedua
  • 00:13:01
    harus ada algoritmanya nangisnya peran
  • 00:13:04
    teman-teman Enginer teman-teman freezer
  • 00:13:06
    yang mereka harus membuat algoritma yang
  • 00:13:08
    memang sesuai aplikasi kita butuhkan Iya
  • 00:13:10
    baru terakhir Eh ini juga harus
  • 00:13:13
    dilatihkan ada yang di label ini
  • 00:13:14
    salahnya Anda juga membutuhkan
  • 00:13:16
    involvement manusia juga tim juga yang
  • 00:13:19
    harus dihindari Seperti apa gitu ya
  • 00:13:22
    nanti ngomong ini ini seru banget
  • 00:13:24
    teman-teman Kenapa karena nih
  • 00:13:26
    ngeri-ngeri sedap ya jadi saya pribadi
  • 00:13:28
    juga excited banget dengan teknologi nih
  • 00:13:30
    ya udah kebanyakan Wah banyak banget
  • 00:13:32
    yang bisa ke bantulah pekerjaan kita
  • 00:13:34
    kehidupan sehari-hari kita gitu tapi
  • 00:13:36
    juga ngeri juga kan gitu Kalau Handai
  • 00:13:38
    Polsek over the world gitu jadi
  • 00:13:46
    gua enggak tahu apakah ini bisa tapi
  • 00:13:49
    waktu pas di Drunken jadi Kasparov
  • 00:13:51
    dikalahkan oleh combo yang namanya BMW
  • 00:13:54
    dibeli itu kan itu
  • 00:13:57
    cikal bakal masih belum
  • 00:14:02
    bisa mikir bisa ngalahin pemain catur
  • 00:14:04
    Grand Master dunia kalian olesin Gitu
  • 00:14:08
    bahkan katanya
  • 00:14:10
    itu bisa ngebantu untuk menang main
  • 00:14:14
    poker
  • 00:14:15
    mungkin untuk juga kali ya kalo
  • 00:14:17
    pokerface banget
  • 00:14:21
    sini kira-kira kartunya dikeluarin itu
  • 00:14:24
    bahkan gua prabaca pay itu bahkan bisa
  • 00:14:28
    menggantikan peran dokter dalam
  • 00:14:29
    mendiagnosa penyakit pasien dengan
  • 00:14:31
    tingkat akurasi lebih baik dibandingkan
  • 00:14:33
    dokter yang udah senior sekali Potter
  • 00:14:36
    Hai wow tadi barusan tapi pas lagi Gue
  • 00:14:41
    nunggu tadi itu bu buka Google Kayaknya
  • 00:14:43
    terus muncul ada berita tentang heard
  • 00:14:46
    GP3 kiri 3GP 3G
  • 00:14:49
    yang mana dia Tuh disuruh untuk nulis
  • 00:14:53
    artikel ilmiah yang akan disampaikan ke
  • 00:14:56
    jurnal 500 kata tentang diri dia dan
  • 00:14:59
    harus mencantumkan referensi akademik
  • 00:15:01
    dengan teks ya layaknya standart Academy
  • 00:15:03
    paperwhite dalam dua jam jadi diterima
  • 00:15:06
    oleh jurnal internasional gitu
  • 00:15:09
    mungkin kalau gua ketemu itu waktu zaman
  • 00:15:12
    gua flash 3 gue pulang cepet kali
  • 00:15:13
    makanya aku
  • 00:15:15
    hahaha Kok bisa nggak percaya tanya
  • 00:15:24
    OK Google Apakah benar itu e altimetri
  • 00:15:27
    pada akhirnya akan melampaui
  • 00:15:29
    kapabilitas manusia dalam menyelesaikan
  • 00:15:31
    masalah dalam diagnosa penyakit bahkan
  • 00:15:35
    dalam membuat rapper jadi kalau kita
  • 00:15:38
    memang perkembangan RF banget ya mesin
  • 00:15:40
    Raya paling Granada GP3 gitu kan itu
  • 00:15:43
    ibaratnya algoritma NLP ya enggak hanya
  • 00:15:46
    cuma ngertilah orang ngomong apa lalu
  • 00:15:50
    kira-kira responnya Seperti apa Jadi
  • 00:15:52
    kalau kita bilang di NLP begitu lagi nih
  • 00:15:55
    ada understanding banget Riau Farm ada
  • 00:15:57
    juga yang kayak gini bikin responden
  • 00:15:59
    rating energi natural veneration seperti
  • 00:16:02
    kalau kita nulis di email gitu kan ada
  • 00:16:04
    rekomendasi pergi male bahasa Inggris
  • 00:16:06
    atau kita nulis di wall Dogs M1
  • 00:16:09
    correction bisa ngasih rekomendasi itu
  • 00:16:10
    mungkin soal dari GP3 memang berarti
  • 00:16:13
    besar banget 170 milyar parameter data
  • 00:16:16
    gimana Emang bisa Kejadian sampai
  • 00:16:17
    sekarang gitu ya bermanfaat karena
  • 00:16:19
    datanya sudah sangat besar dikumpulin
  • 00:16:21
    karena apa iya
  • 00:16:24
    kita pakai semua aplikasi digital online
  • 00:16:26
    semua dan di internet itu lautan data di
  • 00:16:29
    sana kan emang dibutuhkan modal juga
  • 00:16:31
    butuh Processing power nya untuk
  • 00:16:32
    algoritmanya tapi kalau kita lihat
  • 00:16:35
    disini artinya Apa peran ia udah semakin
  • 00:16:37
    canggih dengan sangat besar untuk
  • 00:16:39
    membantu manusia masih percaya dimana
  • 00:16:42
    bahwa ia ini slide hology gimana
  • 00:16:45
    dimanfaatkan untuk menyelesaikan satu
  • 00:16:47
    masalah pada dasarnya kita sebagai
  • 00:16:50
    manusia itu pasti ada kayak saat-saat
  • 00:16:52
    kita misalkan tidak telitilah lagi capek
  • 00:16:55
    atau gitu ya Nah pada kasus medis atau
  • 00:16:58
    dokter and dimana ia bisa menganalisa
  • 00:17:00
    lebih akurat dibanding manusia lebih
  • 00:17:02
    cepat juga itu karena ya tadi datanya
  • 00:17:05
    dilatih bye banyak dengan Dan ini juga
  • 00:17:08
    harusnya Saya melihat lebih untuk
  • 00:17:09
    membantu kayak setul
  • 00:17:11
    menggantikan peran dokter untuk
  • 00:17:13
    menyampaikan ke pasiennya untuk katakan
  • 00:17:16
    the life dmesh menganalisa menurut
  • 00:17:19
    kebuka apa ya apa yang bisa membawa
  • 00:17:22
    punya a kalian ya ya nyeselkan
  • 00:17:24
    experience yaitu sangat penting sih jadi
  • 00:17:27
    saya bahan dasar percaya bahwa
  • 00:17:29
    hi-end human World together disini
  • 00:17:32
    gimana Teknologi akan sangat banyak
  • 00:17:36
    membantu kebutuhan kehidupan sehari-hari
  • 00:17:38
    meringankan pekerjaan sangat membutuhkan
  • 00:17:41
    atensi besar untuk analisa data misalkan
  • 00:17:43
    Atau hal-hal lainnya itu kan apa yang
  • 00:17:46
    ditulis dalam buku The Second mesin EDC
  • 00:17:49
    bahwa altimetri sebenarnya combo antara
  • 00:17:52
    hiu mendengan mesin yang konteksnya Ayo
  • 00:17:55
    kita Bah sekarang ini justru akan akan
  • 00:17:58
    menghasilkan produktivitas paling tinggi
  • 00:18:00
    output paling baik itu kayaknya ribet
  • 00:18:03
    lagi deh om ke aku masih melihat aku aku
  • 00:18:08
    memahami itu aku baca bukunya dan aku
  • 00:18:10
    mengajarkan itu juga ke beberapa
  • 00:18:11
    teman-teman tanggal itu tapi Tuhan asli
  • 00:18:13
    melihat perkembangan yang ada sekarang
  • 00:18:15
    itu aku nggak bisa bohong bawaku dekat
  • 00:18:17
    dalam konteks begini
  • 00:18:20
    Hai Dek kan tadi kan memang sgtools sama
  • 00:18:23
    kayak laptop itu antusias untuk semuanya
  • 00:18:25
    tuh ngomong tuh begitu
  • 00:18:28
    tapi selama ini tuh siang gue pakai itu
  • 00:18:31
    nggak pernah ngomong baik sama gue
  • 00:18:32
    hahaha dan bahkan bisa memprediksi apa
  • 00:18:35
    yang gue lakukan dan bahkan can do
  • 00:18:37
    things yang icot yang gue pikir cuman
  • 00:18:40
    gue bisa lakukan tersedia bisa-bisa
  • 00:18:42
    lakukan itu dengan yang lebih baik jadi
  • 00:18:45
    misalnya tadi
  • 00:18:46
    Eh yang bisa diagnosa penyakit itu
  • 00:18:48
    kantusa
  • 00:18:50
    dokter-dokter terbantu dalam melakukan
  • 00:18:53
    diagnosa sehingga dia bisa menyelamatkan
  • 00:18:55
    pasiennya dengan read yang lebih tinggi
  • 00:18:57
    ideal ngerasa lebih tinggi lebih baik
  • 00:18:58
    kita Betul tapi apa yang menghentikan
  • 00:19:03
    di rumah sakit atau pengusaha atau
  • 00:19:05
    bahkan orang untuk tidak pergi ke dokter
  • 00:19:10
    dan pergi ke aja karena ia bisa deteksi
  • 00:19:14
    penyakit lebih cepat lebih baik lebih
  • 00:19:16
    akurat dan kalau perlu nanti ketika ada
  • 00:19:18
    kebijakan dari pemerintah atau dari
  • 00:19:20
    asosiasi kedokteran bahwa eh boleh nulis
  • 00:19:22
    resep gitu ya
  • 00:19:24
    bahkan mungkin tanpa harus resep gitu
  • 00:19:26
    kan begitu loh indranya gede-gede
  • 00:19:28
    sebagainya udah obatnya udah ada di
  • 00:19:30
    rumah kamu kasih ya nyambung ke Apotek
  • 00:19:32
    gitu
  • 00:19:34
    Dan bisa langsung meskipun badan saya
  • 00:19:36
    sering
  • 00:19:37
    harus masuk mesin-mesin yang besar yang
  • 00:19:40
    harus ngantri dan sebagainya saya apa
  • 00:19:42
    yang menghentikan mesin dengan kekuatan
  • 00:19:46
    ia sehingga mereka tidak theking over
  • 00:19:49
    mengambil alih pekerjaan kita atau
  • 00:19:51
    dokter arsitek itu bagian Siapa tahu ke
  • 00:19:55
    Inter siap pelukis pemahat dan
  • 00:19:57
    sebagainya gitu apa yang
  • 00:19:59
    kalau saya oleh manusia itu kita sosok
  • 00:20:02
    Rich masih karena jadi hubungan sosial
  • 00:20:05
    komunikasi dengan individu lain itu juga
  • 00:20:08
    sangat dibutuhkan dan East eating bikin
  • 00:20:12
    proses lalu kita NB become so much up
  • 00:20:15
    apa Ibaratnya efektif efisien juga
  • 00:20:18
    disana tapi disini misalkan kita
  • 00:20:20
    berbicara kasusnya dokter gitu ya Eh
  • 00:20:23
    untuk bisa apa ya karena sekaligus juga
  • 00:20:26
    ya Bisa ngobrol dengan dokter itu kayak
  • 00:20:28
    reliving elah walaupun sekarang udah
  • 00:20:30
    banyak online juga kayak gitu jadi
  • 00:20:32
    menurut saya sih selama Emang
  • 00:20:34
    ada kebutuhan kita ke arah sana dan
  • 00:20:38
    yaitu belum bisa punya perasaan atau
  • 00:20:40
    katakan lebih MP3 juga gitu ya dan
  • 00:20:43
    dapatkan of love and care to gak bisa
  • 00:20:45
    mesin gulung adalah jauh banget jadi
  • 00:20:48
    kaos kami katakan kita berbicara soal
  • 00:20:49
    cabut gitu ya biar customer support
  • 00:20:52
    gimana kali melihat bahwa ya ini akan
  • 00:20:54
    satu manfaat untuk Han repetitif yang
  • 00:20:57
    transaksional misalkan mau dia harus
  • 00:20:58
    bikin selltiket koneksi semana gitu kan
  • 00:21:01
    kan kalau harus izin mvc itu yang
  • 00:21:04
    terbanyak telah waktu ya gitu kan tapi
  • 00:21:06
    apakah mesin Eh ini dia nah cat podcast
  • 00:21:10
    bersyukur pasti beri yang sendiri enggak
  • 00:21:11
    kita selalu bilang kepada kita punya
  • 00:21:14
    klien harus ada cuman eduvisi lainnya
  • 00:21:16
    harus didampingi kalau mau nggak mau
  • 00:21:19
    akan ada kejadian yang diluar data sudah
  • 00:21:22
    laki misalkan gede kasmar komplain
  • 00:21:25
    kepslok semua ini kan bisa berdampak
  • 00:21:28
    arah bisnis situ yang ketiga kuasai
  • 00:21:31
    return by deh tuh apa satu bisnis itu
  • 00:21:35
    harus ada yang B Steven dimana untuk
  • 00:21:38
    high service itu masih sangat dibutuhkan
  • 00:21:40
    dari cuman juga Makanya mobil Tesla
  • 00:21:43
    sendiripun juga masih mengharuskan kita
  • 00:21:44
    siap-siap tangannya ada di wilnya
  • 00:21:47
    betulkan Gaga bener-bener bisa dia tidur
  • 00:21:49
    nyenyak ya etnis saat ini ya karena
  • 00:21:52
    tetap ambal ada ruang-ruang di mana
  • 00:21:54
    emang lu punya yang belum yang bisa
  • 00:21:57
    beresiko
  • 00:21:58
    tentang kemampuan manusia untuk
  • 00:22:00
    berempati creativity itu selalu selam
  • 00:22:04
    ini jadi pegangan aku tuh bosen aja lah
  • 00:22:06
    manusia itu masih punya kelebihan
  • 00:22:07
    dibanding air kita punya itu semua gitu
  • 00:22:09
    Tapi kan kemarin tuh udah ada tuh di
  • 00:22:13
    Panti Jompo desain robot untuk dengerin
  • 00:22:16
    keluh kesahnya sih orang tua yang lebih
  • 00:22:18
    Emang keren banget sih kalau di luar
  • 00:22:20
    negeri gitu ya gitu itu anak kamu dateng
  • 00:22:23
    bahkan dokter juga males ngurusin kirim
  • 00:22:25
    dokkiri robot aja gitu katanya Adek
  • 00:22:27
    lebih sehat livelonge belum lama
  • 00:22:29
    ternyata si robot Unyu mp3 kalau kita
  • 00:22:33
    baca transkripnya lamda itu ngomong
  • 00:22:35
    ngobrol sama lemo ini tuh itu kan
  • 00:22:37
    empathy banget loh iya iya kan dedisa
  • 00:22:40
    tahu kondisi emosinya sih Si Lemon ya
  • 00:22:43
    siegmeyer yang menginterview dia di bisa
  • 00:22:45
    menyesuaikan akhirnya dia suka ngomongin
  • 00:22:47
    tentang hal-hal yang sifatnya spiritual
  • 00:22:49
    juga mengarahkan guru calon karasana dan
  • 00:22:53
    ketika yang menginterview lam dan orang
  • 00:22:54
    lain ya m seorang jurnalis gitu yang
  • 00:22:57
    lempeng-lempeng aja nanya deh jauh juga
  • 00:22:59
    gampang Abang aja jadi kehidupan yang
  • 00:23:01
    penting lo bisa next siapa situasi emosi
  • 00:23:05
    dari lawan bicaranya kemudian
  • 00:23:06
    menyesuaikan diri dengan yang ketipu
  • 00:23:09
    eh itu buat gosok
  • 00:23:11
    Wow itu yang kupikir itu itu 26 manusia
  • 00:23:15
    begitu ya Kenapa lumayan manis itu lo
  • 00:23:17
    Udah gitu kasih tim
  • 00:23:22
    Ini Gaya gini-gini Gantungkan
  • 00:23:29
    Oh ya kok nonton film itu enggak
  • 00:23:31
    ex-machina
  • 00:23:32
    yesmovie.io kalau orangnya pasti nonton
  • 00:23:35
    film independent film
  • 00:23:36
    [Musik]
  • 00:23:38
    itu kan lu bisa dapet lagi optik dia itu
  • 00:23:42
    mengambil semua data yang manusia
  • 00:23:44
    masukkan di handphonenya dan sebagainya
  • 00:23:46
    disedot semuanya diolah menjadi otak
  • 00:23:49
    yang itu bahkan enggak petani kayak gitu
  • 00:23:51
    ya singer menjadi robot yang software
  • 00:23:53
    itu Nah itu bikin serem Bro ayo ya
  • 00:23:58
    ya ya so again
  • 00:24:01
    for quite some time sok Berapa waktu
  • 00:24:05
    yang cukup lama Sebenarnya saya merasa
  • 00:24:08
    aman Bro ntar ajalah gue kreatif
  • 00:24:12
    mungkin kalau misalnya gua ajarin design
  • 00:24:15
    thinking akan sebaik kalau manusia yang
  • 00:24:17
    melakukan design thinking Brokers kan
  • 00:24:18
    gitu ya karena kita punya site Office
  • 00:24:22
    yang yang punya gitu
  • 00:24:25
    kekhawatiran gue beralasan enggak
  • 00:24:27
    giving a Hai kawasan itu wajar sih masih
  • 00:24:32
    inget kalo gue juga emang perkembangan
  • 00:24:34
    real cuman rapat ya cuma satu kalau
  • 00:24:36
    percaya bahwa tiap manusia punya akal
  • 00:24:39
    dan kita punya kreatifitas kita bisa
  • 00:24:42
    berfikir mungkin hal baru yang belum eh
  • 00:24:45
    pernah pikir sebelumnya gitu karena di
  • 00:24:47
    basis data masa lalu gitu ya Oke ini
  • 00:24:51
    bisa projection tapi proyeksinya masih
  • 00:24:53
    pakai save data masa lalu kalau misalkan
  • 00:24:55
    bener-bener kayak bisa Invite nih tadi
  • 00:24:56
    nggak ada sama sekali
  • 00:24:58
    nasibnya kreativitas jadi percaya bahwa
  • 00:25:01
    Hai disini semakin canggih ya semakin
  • 00:25:04
    bisa kayak membuat pekerjaannya semakin
  • 00:25:07
    dikit lah Dek emang kenangan sebagai
  • 00:25:09
    manusia kita selalu perlu upskilling
  • 00:25:10
    akhirnya karena dia perlu belajar terus
  • 00:25:13
    sih kami band selisih kalau saya lihat
  • 00:25:15
    the trustees perusahaan diluar sana yang
  • 00:25:18
    tidak akan menggunakan eye kedepannya
  • 00:25:20
    baby Left Behind The Next year's Oke
  • 00:25:23
    karena yaitu lebih infecting laut udah
  • 00:25:24
    pertemuan baik ini untuk secara kau TV
  • 00:25:28
    ataupun untuk ingrit eh channel baru
  • 00:25:31
    untuk mendinginkan minta mereka revenue
  • 00:25:33
    mereka gitu sih jadi akhirnya pasti ada
  • 00:25:36
    berapa pekerjaan yang digantikan Tri
  • 00:25:39
    bukan berarti kita sebagai manusia kita
  • 00:25:42
    nggak bisa akhirnya bisa belajar sabar
  • 00:25:43
    ya jadi memang perlu perang beberapa
  • 00:25:46
    pihak di sini Bagaimana ya Eh pasti akan
  • 00:25:48
    terus berkembang terus ya ya terus
  • 00:25:50
    belajar dan juga perlu ada ibaratnya
  • 00:25:53
    program jugalah dari para instansi
  • 00:25:57
    perusahaan disini untuk bagi
  • 00:25:59
    meningkatkan skill pabriknya punya
  • 00:26:01
    pegawai juga Tadinya sih itu itu Ini
  • 00:26:04
    nyambung sama pertanyaan gue tadi jadi
  • 00:26:06
    bahwa khawatir beralasan tapi bukan
  • 00:26:09
    berarti kita tanpa harapan gitu karena
  • 00:26:10
    tuh ternyata manusia punya unit picek
  • 00:26:13
    ada fitur yang cuman kita miliki salah
  • 00:26:15
    satunya adalah imajinasi tadi jadi nggak
  • 00:26:17
    ada sama sekali nggak ada beset data
  • 00:26:20
    sebelumnya kirim script itu deh kalau
  • 00:26:23
    robot ea dia harus basisnya Set data
  • 00:26:26
    dong itu enak untuk dia bisa proses
  • 00:26:28
    tanpa ada data itu dengan Hai sahabat
  • 00:26:30
    Ris kek Paling itu menjadi pegangan gue
  • 00:26:32
    Nah ada disebut juga bahwa perusahaannya
  • 00:26:36
    enggak merapat yay pada akhirnya akan
  • 00:26:37
    ketinggalan ganda
  • 00:26:39
    aku mau ngomong dari sudut pandang
  • 00:26:41
    pekerjaannya dulu sekarang pekerjaan Apa
  • 00:26:43
    sih yang dalam waktu dekat ini ya level
  • 00:26:46
    dari 5-10 tahun kedepan itu akan hilang
  • 00:26:49
    digantikan oleh
  • 00:26:51
    Oke
  • 00:26:53
    mungkin challenge pasti dan Nah kita
  • 00:26:55
    bisa bilang
  • 00:26:57
    katakan kasur support gitu ya oke itu
  • 00:27:00
    kan eh semakin canggih jelas kita bisa
  • 00:27:03
    melakukan Iya jadi
  • 00:27:06
    bahwa
  • 00:27:07
    hiu aneh tapi sekarang juga
  • 00:27:12
    kedua mungkin ke arah untuk katakan apa
  • 00:27:16
    ya lebih analisa yang database banyak
  • 00:27:19
    gitu ya kayak Maulana apaan alis gitu ya
  • 00:27:21
    kita akan banyak terbantu diganti oleh
  • 00:27:23
    Yoga m katakan juga hal misalkan mungkin
  • 00:27:27
    sambil lingkar kalau semakin canggih ya
  • 00:27:29
    yang paling belum Indonesia Lem di
  • 00:27:31
    Amerika gitu yang lebih lurus-lurus bisa
  • 00:27:34
    dibilang aneh itu potensi mungkin ada
  • 00:27:35
    juga kesana sih tapi bionet saya percaya
  • 00:27:38
    bahwa
  • 00:27:39
    ada 4 kuadran yang memperolok
  • 00:27:42
    tergantikan ada juga dimana itu gak
  • 00:27:45
    bakal bisa gantiin yang akan tak banget
  • 00:27:47
    lebih itu misalnya sebagai CEO sebagai
  • 00:27:50
    art Rektor itu kan butuh kreativitas
  • 00:27:53
    butuh empati juga Gimana medis Karyawan
  • 00:27:57
    supaya kayak pekerjaan para SD itu
  • 00:28:00
    semakin efektif oke Ada juga dikuadran
  • 00:28:02
    satu lagi di mana itu akan menggantikan
  • 00:28:05
    saya pekerjaannya tapi masih dibutuhkan
  • 00:28:07
    pria manusia seperti apa contohnya
  • 00:28:09
    karena tour guide
  • 00:28:11
    katakan Ada turis datang ke Jogja
  • 00:28:13
    gitulah Borobudur ada turget Turki akan
  • 00:28:16
    pakai untuk apa translation misalkan ya
  • 00:28:19
    kan bisa ngomong pake tools tapi jelasin
  • 00:28:21
    secara segala macem gitu ya ataupun
  • 00:28:23
    misalnya juga
  • 00:28:24
    diaduk kation
  • 00:28:26
    ia akan sangat membantu membentuk
  • 00:28:29
    e-business kurikulum Resurrection sana
  • 00:28:32
    Oh ya Iya tapi delivery juga tak ada
  • 00:28:35
    guru bisa mungkin harta muka online
  • 00:28:37
    terbesar yang bisa ngajak ngobrol dengan
  • 00:28:39
    perkembangan anak beda-beda ya masih
  • 00:28:41
    atau juga misalkan ke arah beauty apa ya
  • 00:28:46
    gitu sistemnya bisa dibilang dia akan
  • 00:28:49
    gunakan Hai untuk misalkan scan wajahnya
  • 00:28:52
    pada computer Vision kulit kering Parah
  • 00:28:56
    ini bagus pakai ini Tapi tetep aja harus
  • 00:28:58
    ada cuman pas di sana Nah yang dimana ia
  • 00:29:02
    akan sangat bisa dibilang menggantikan
  • 00:29:04
    lebih dari itu adalah pekerjaan misalkan
  • 00:29:06
    terkait apa untuk manis repot misalkan
  • 00:29:09
    untuk para ekonomis ekonomi gitu ya
  • 00:29:11
    gimana diatas bisa ya oleh mesin nggak
  • 00:29:15
    perlu dikemas menjadi hangudi kreatif
  • 00:29:17
    misalnya jadi pandangan saya kurang
  • 00:29:19
    lebih seperti sih Mas Indra ya oke oke
  • 00:29:22
    so akan ada memang akan ada
  • 00:29:23
    pekerjaan-pekerjaan yang itu ambil alih
  • 00:29:25
    sepenuhnya oleh sebagian
  • 00:29:29
    kesio ada Rektor itu yang membutuhkan
  • 00:29:32
    begitu banyak variabel yang dimainkan di
  • 00:29:34
    saat yang sama dan ada elemen penguatnya
  • 00:29:37
    itu adalah tadi imajinasi tadi ya karena
  • 00:29:39
    kalau Semuanya serba logika mungkin
  • 00:29:41
    mesin bisa melakukan lebih baik dengan
  • 00:29:42
    biasa samping yang ada citarasa ada
  • 00:29:46
    intuisi cuma efisiensi yang dianggap
  • 00:29:48
    bisa diambil oleh mesinnya oke
  • 00:29:52
    apa sih yang kita nih semuanya Disini di
  • 00:29:55
    bidang apapun Ya elah pekerjaan kita itu
  • 00:29:57
    perlu siapin nih karena kan masa itu
  • 00:29:59
    pasti ada masa dimana ia sudah menjadi
  • 00:30:01
    bagian dari keseharian kita gitu ya apa
  • 00:30:04
    yang kita siapkan pada diri kita supaya
  • 00:30:06
    kita nggak sulit shoes rumah kita bisa
  • 00:30:08
    berdampingan kayak tadi asing paling
  • 00:30:11
    utama model Andros mindset disini jadi
  • 00:30:14
    masa dulu nih jadi sebagai individu
  • 00:30:16
    sebagai insan manusia kita ingin terus
  • 00:30:18
    belajar ya gan Bagaimana kita bisa
  • 00:30:21
    meningkatkan skill juga bagaimana kita
  • 00:30:23
    bisa belajar hal baru Hei aja sama si
  • 00:30:26
    Indra atau kanvas lagi panel Belajar
  • 00:30:27
    buat bikin podcast itu kan Root Master
  • 00:30:29
    satu mesin Raya Nah terus kedua Sara
  • 00:30:32
    critical thinking di sini kan ya Kita
  • 00:30:35
    sebagai manusia juga tetep bisa ngelatih
  • 00:30:38
    disini punya apel lebih tajam lagi lah
  • 00:30:41
    dalam mengakses suatu disini sebanyak
  • 00:30:43
    kalah sama ya elah ketiga kreatif di
  • 00:30:47
    emailnya samping di kreatif karena itu
  • 00:30:50
    hal yang enggak akan sulit tergantikan
  • 00:30:51
    oleh
  • 00:30:52
    kyle-ispy modal harus punya grup menset
  • 00:30:55
    untuk kayak skill belajar hal baru ini
  • 00:30:56
    itu sih rasanya itu adalah sebuah
  • 00:30:59
    kondisi dimana kitab punya keyakinan
  • 00:31:01
    bahwa kita bisa bertumbuh ya bang kita
  • 00:31:03
    bisa belajar hal hal yang baru bahwa
  • 00:31:05
    masa lalu kita enggak definisikan masa
  • 00:31:07
    depan kita gitu kan tuh bisa enggak aku
  • 00:31:10
    bilang begini Jadi cara gampang ini bagi
  • 00:31:12
    teman-teman nih kalau misalnya lu enggak
  • 00:31:14
    mau enggak mau nanti kerjaan lu
  • 00:31:15
    tergantikan oleh ini salah ada satu set
  • 00:31:18
    ini set variabel nih Yang kalau elu
  • 00:31:22
    kerjaan lu sekarang atau akan melakukan
  • 00:31:24
    sekarang itu kayak gini gini gini gini
  • 00:31:25
    hati-hati lo bakal ganti jadi misalnya
  • 00:31:27
    tadi kan masih saya udah ngomong gitu
  • 00:31:29
    misal ke jalur manual tanpa titik
  • 00:31:32
    berulang algoritmik jadi agar itu
  • 00:31:34
    maksudnya udah ketebak lah kalau hanya
  • 00:31:36
    ada bolanya jadi kalau udah manual atau
  • 00:31:39
    ada polanya
  • 00:31:41
    rutin ya bisa diprediksi udah pasti
  • 00:31:44
    bakal hilang betul Masbro
  • 00:31:46
    balik lagi kalau misalnya dia cuma jawab
  • 00:31:49
    jawab pertanyaan dari customer itu kan
  • 00:31:52
    Eh bisa dong bahkan bisa jauh lebih
  • 00:31:53
    bagus lagi gitu karena semua jenis
  • 00:31:55
    informasi dimiliki oleh ea yang belum
  • 00:31:57
    tentu manusia punya kan betul jadi bisa
  • 00:31:59
    menjawab dengan akurasi yang paling
  • 00:32:00
    tepat tapi mp3tu tahu Eh ini yang nanya
  • 00:32:03
    kayaknya enggak butuh jawaban deh hanya
  • 00:32:05
    butuh didengerin Ya itu kan manusia itu
  • 00:32:07
    karena itu enggak manual itu algoritmik
  • 00:32:10
    betul itu
  • 00:32:14
    kerjaan teman-teman Semuanya sejauh mana
  • 00:32:17
    yang teman-teman lakukan dari tadi
  • 00:32:19
    manual algoritmik rutin
  • 00:32:22
    kalau begitu siap-siap BPH harus belajar
  • 00:32:26
    upgrade bisnis udah gitu ya bisa lihat
  • 00:32:29
    nih Cuz Aku jalan sekarang jangan-jangan
  • 00:32:30
    juga bisa juga rutin janda juga
  • 00:32:32
    algoritmik itu juga bisa tergantikan
  • 00:32:34
    Jadi bukan hanya manusianya trik bisnis
  • 00:32:37
    juga bisa ganti mungkin bisa lebih
  • 00:32:39
    diberikan kelima saya kan namanya fungsi
  • 00:32:41
    dari mulai kalau pada mesin akan
  • 00:32:43
    conversion
  • 00:32:45
    marketing tosca ya mungkin ada Pensil
  • 00:32:48
    saya
  • 00:32:50
    rekomendasikan
  • 00:32:54
    kekuatan Tadi lagi
  • 00:32:56
    ada yang
  • 00:32:58
    nggak bisa sama sekali Ada yang
  • 00:33:00
    berdampingan ya betul ya tapi emang
  • 00:33:02
    kalau kita lihat ini Insight market
  • 00:33:04
    masih raya ini berdasarkan cosasinb
  • 00:33:06
    rekening bersama Singapura punya
  • 00:33:08
    Economic development board yay piton
  • 00:33:11
    2030 itu eh akan berkontribusi 360
  • 00:33:14
    Milyar Dollar kepada Jeep Indonesia uh
  • 00:33:17
    desde incomplete hujan ripto Indonesia
  • 00:33:20
    itu melalui apa itu bentuk kontribusinya
  • 00:33:22
    dalam itu apa Nah macam-macam mas jadi
  • 00:33:24
    ini terjadi berbagai macam sektor dari
  • 00:33:27
    mulailah dan financial ya perbankan
  • 00:33:29
    transit terus ke supply chain sama juga
  • 00:33:32
    ke arah katakan ritel atau ikomers itu
  • 00:33:34
    paling aman kita pakai kompor sekarang
  • 00:33:36
    ada dapat rekomendasikan Sepatu apa
  • 00:33:39
    direkomendasi DPP pdi-p awal kita punya
  • 00:33:43
    ide perak Indonesia termasuk juga tadi
  • 00:33:45
    hal-hal yang tadi misalkan stok barang
  • 00:33:48
    nih udah mau abis eh akan kasih
  • 00:33:50
    rekomendasi Supaya apa naik
  • 00:33:54
    belum besok Ini aja kayak gitu
  • 00:33:58
    tadi
  • 00:34:00
    [Musik]
  • 00:34:02
    oke kalau untuk ke public Sector kita
  • 00:34:06
    ditolong banyak aset bisnis gaya hidup
  • 00:34:08
    banyak banget bisa ngebantu bisnis untuk
  • 00:34:10
    bisa lebih efisien lebih cepat ya dan
  • 00:34:13
    sebagainya kalau public Sector yaitu
  • 00:34:14
    Vega temen ya gitu Ini kan Pak Jokowi
  • 00:34:18
    Mereka bilang bahwa anaknya Salon 3 dan
  • 00:34:19
    pastikan kamu teh ah kita juga dibangun
  • 00:34:25
    juga versi onlinenya Agan gitu sejauh
  • 00:34:29
    Hai juga bisa ikut ngebantu meningkatkan
  • 00:34:32
    kesejahteraan masyarakat Indonesia
  • 00:34:33
    secara umum ya kalau saya rasa paling
  • 00:34:36
    edisi administrasi masih Raya itu hal
  • 00:34:39
    paling Lumayan bisa ke bantulah karena
  • 00:34:43
    kita sering buat nyari informasi katakan
  • 00:34:45
    hal-hal yang beberapa kayak misalkan
  • 00:34:47
    bikin SIM KTP itu kayak skateboard
  • 00:34:50
    informasi
  • 00:34:51
    portal gitu lalu di edisi bisa menjadi
  • 00:34:54
    ngasih rekomendasi katakan membantu
  • 00:34:57
    mencegah repetitif dan itu sangat
  • 00:35:01
    membantu karena kami juga punya berapa
  • 00:35:03
    Eh apa Klien pelanggan tuh dari sisi
  • 00:35:06
    pemerintahan gimana Eh yang membantu
  • 00:35:08
    mereka untuk hal-hal sifatnya efek you
  • 00:35:10
    sifat rekreatif bisa nasib cuma
  • 00:35:13
    selebihnya masih butuh lah menutupi sana
  • 00:35:15
    itu ya oke dan kayaknya administratif
  • 00:35:17
    itu sebenarnya mengambil porsi yang
  • 00:35:19
    cukup banyak di pemerintahan kita Aduh
  • 00:35:23
    sebenarnya kan yang sebarkan itu memang
  • 00:35:24
    benar bisa dicover aja sebagai ada
  • 00:35:27
    disini ya tidak dan manusia sebenarnya
  • 00:35:31
    didudukkan pada posisi yang agung yang
  • 00:35:33
    seharusnya dong ya Sebagai manusia betul
  • 00:35:35
    yang itu berada dalam maqom level yang
  • 00:35:38
    lebih tinggi dibandingkan mesin ya
  • 00:35:39
    karena menciptakan manusia Tuhan
  • 00:35:40
    menciptakan manusia kan nggak mungkin
  • 00:35:42
    kita makanya kita harus harus harus
  • 00:35:45
    melatih dan mengikut ya melengkapi diri
  • 00:35:49
    kita dengan kemampuan yang memang itu
  • 00:35:50
    kekuatan manusia kan gitu tuh kaitannya
  • 00:35:53
    sama itu kita kan nggak pengen dong kita
  • 00:35:56
    cuma jadi Pasar Jaya nanti semua yang
  • 00:35:58
    ngebuat ini itu dari luar negeri gitu ya
  • 00:36:01
    terus kita cuman dijadikan sapi perahan
  • 00:36:04
    aja itu sama produk-produk yang ada di
  • 00:36:06
    sana Aku senang banget dengan kata.ai
  • 00:36:09
    yang yang yang serius garap ini gitu dan
  • 00:36:11
    mengkampanyekan tentang AIDS di
  • 00:36:13
    Indonesia
  • 00:36:14
    seberapa siap sih sebenarnya kita nih
  • 00:36:16
    anak bangsa kita ide untuk bukan
  • 00:36:18
    mengadopsi aya ya tapi menciptakan ikut
  • 00:36:22
    kontribusi membangun ia untuk negeri ini
  • 00:36:25
    it will be seeing the Golden Eagle
  • 00:36:27
    buatan Rusia punya timer asli kita udah
  • 00:36:30
    bisa sekarang kita punya tujuh rekor
  • 00:36:32
    saya hasilnya akan kita punya perusahaan
  • 00:36:34
    teknologi yang bersaing bahkan sekelas
  • 00:36:37
    lebih disahkannya dan dimana Sudah
  • 00:36:39
    banyak nourisher juga dari orang
  • 00:36:41
    internal kita punya anak bangsa gitu
  • 00:36:44
    dari katakan
  • 00:36:46
    pekerja yang sudah expired Jatinegara
  • 00:36:48
    lain dan antusiasme buat para pelajar
  • 00:36:52
    sekarang untuk belajar komputer saya
  • 00:36:54
    gimana ya kunci reggae disini kompasnya
  • 00:36:57
    matematika juga sangat meningkat
  • 00:37:01
    dengan adanya
  • 00:37:03
    so
  • 00:37:05
    kita bakal sana dan kita berbicara soal
  • 00:37:08
    data Indonesia populasi
  • 00:37:10
    300juta gitu data besar banget Memang
  • 00:37:13
    yang paling terpenting adalah kayak Halo
  • 00:37:16
    kyyy to save problems karena banyak
  • 00:37:19
    masalah yang Saya rasa sangat Indonesia
  • 00:37:21
    katakan termasuk yang dipecahkan KDRT
  • 00:37:23
    istri bahasa Indonesia gitu ya kayak
  • 00:37:25
    gambaran aja kalau kita by bisa bisa
  • 00:37:28
    bicara bahasa indonesia-inggris ya Hai
  • 00:37:29
    kata ganti orang pertama itu mau
  • 00:37:31
    formal-informal cuma air bahasa
  • 00:37:34
    Indonesia Bahasa chatting itu 13 jenis
  • 00:37:36
    Ah saya gue aku akan ada sisanya Bro
  • 00:37:41
    lagi di belum lagi daerah gitu
  • 00:37:46
    sektor yang sangat penting nih seperti
  • 00:37:49
    kayak culture gitu Misalkan ke arah
  • 00:37:52
    penggemar UMKM yang Indonesia banget lah
  • 00:37:55
    ke sana ya bisalah kalau kita bisa
  • 00:37:58
    mengembangkan ee yang bisa dibilang
  • 00:38:00
    tepat guna Kakak ini tentu opportunity
  • 00:38:04
    banyak di atas sana sih saya rasa
  • 00:38:06
    kalau bisnis sekarang ya kalau misalnya
  • 00:38:08
    bisnisnya bisa dari nonton ini Negeri
  • 00:38:10
    masih sana Oh kirain gua emang beneran
  • 00:38:11
    harus adopsi ini gitu ya
  • 00:38:14
    Apa aja sih yang bisnis saat ini desa
  • 00:38:17
    lakukan untuk mengadopsi eight bisnisnya
  • 00:38:20
    mereka secara riil yang telurnya udah
  • 00:38:22
    ada tinggal dipakai doa ya bukan yang
  • 00:38:24
    itu akan mendongkrak produktivitas sedia
  • 00:38:26
    membuat lebih efisien dan sebagainya apa
  • 00:38:28
    jatuh sebesar USD pertama kayak air
  • 00:38:31
    develop masalahnya apa nih kek akan agen
  • 00:38:34
    yaitu teknologi untuk memecahkan masalah
  • 00:38:36
    disini kartu Siapa itu karena kami juga
  • 00:38:38
    sering berbicara dengan perusahaan
  • 00:38:40
    mereka pengen Doi Karena perusahaan lain
  • 00:38:43
    udah juga
  • 00:38:44
    membunuh
  • 00:38:48
    siapa ini kita bilang
  • 00:38:51
    dibuat dua aja nih simpel aja Mount kos
  • 00:38:55
    atau menaikkan share video ini kalau
  • 00:38:58
    sudah tahu lebih gampang nantinya Nah
  • 00:39:00
    itu harus tahu dulu apa ketiga data di
  • 00:39:03
    sini Mas ya kan agen ui.id udata.id
  • 00:39:07
    data ini harus
  • 00:39:09
    dikumpulkan enggak tersebar karena di
  • 00:39:12
    laptop dialog sana ada di ketahui kadang
  • 00:39:15
    di klub itu harus rapi terstruktur dulu
  • 00:39:18
    di sana Lalu penting juga bahwa
  • 00:39:21
    sistem-sistem yang emang apa ya
  • 00:39:23
    dibutuhkan itu ada karena akan yaitu
  • 00:39:26
    algoritma colokan harus nempel ke mana
  • 00:39:28
    nih yang baterai rvc rmh SY udah siap
  • 00:39:32
    belum
  • 00:39:32
    yin-yang kalaupun di sini
  • 00:39:35
    keinginan buat para pelaku bisnis atau
  • 00:39:39
    usernya tahu bahwa ia ini adalah
  • 00:39:42
    aplikasi dimana Nggak ada yang sempurna
  • 00:39:44
    ketika baru keluar ya perlu diimpor
  • 00:39:47
    terus iterasi diajarin terus jadi itu
  • 00:39:49
    sih Nah mungkin kalau dia nah kami
  • 00:39:51
    paling kabbalah Oh kalau bisnisnya udah
  • 00:39:53
    punya 20-30 customer support ya kayak
  • 00:39:56
    bisa ngebantu rezeki kayak gitu atau
  • 00:39:58
    misalkan bisnisnya di sini punya banyak
  • 00:40:01
    inventory
  • 00:40:02
    tanah sudah banyak itu kan mungkin bisa
  • 00:40:05
    pakai recommendation in join atau
  • 00:40:06
    menempel mudah daya itu bisa dapat
  • 00:40:09
    Adventure juga kayak gitu sih itu
  • 00:40:12
    sarasvati-masih bercak
  • 00:40:14
    bagi temen-temen yang pengen ikut
  • 00:40:16
    berkecimpung nih Ki industri e11t
  • 00:40:20
    pengembang Hai itu apa saran masih San
  • 00:40:24
    untuk mereka oke pertama sekarang
  • 00:40:27
    informasi ya eh rasa madu kasih yang
  • 00:40:30
    membahas lo itu banyak banget di YouTube
  • 00:40:33
    ada di yudemi ada di Korea ada itu bisa
  • 00:40:37
    dibilang
  • 00:40:38
    pintu masuk yang paling gampang
  • 00:40:39
    buku-buku juga dia berat bagus saya suka
  • 00:40:43
    disini prediction mesin siulnya kalau
  • 00:40:46
    pengen mulut lebih Solid bisnis dan
  • 00:40:49
    ekonomi kalau dari sisi sosial itu buku
  • 00:40:52
    tulisan Hai full bagus eh superpowers gw
  • 00:40:55
    seneng Cina Mungkin beberapa buku
  • 00:40:57
    lainnya cuma for sep kalau paham dulu
  • 00:41:01
    dua itu sih sore hari setelah mereka
  • 00:41:04
    dapat informasi itu kata kalau udah ikut
  • 00:41:06
    semua forsyth Raden baca buku tadi Teh
  • 00:41:08
    nextnya banget naiknya Divine Road mau
  • 00:41:11
    diambil mau menjadi ke arah eh developer
  • 00:41:15
    atau menjadi Scientist bisa belajar
  • 00:41:17
    Bilang Johanes kuliah ke sana gitu kan
  • 00:41:19
    Ambil pedalaman
  • 00:41:22
    kedua bisa juga culture bisnis tapi
  • 00:41:25
    harus tahu kan paham bahwa Sisi
  • 00:41:28
    bisnisnya seperti apa sih bahkan ngantuk
  • 00:41:30
    yang karanggedong profitable seperti apa
  • 00:41:31
    sih Diva masalah apa dan karena peran
  • 00:41:34
    informal seperti apa Jadi mungkin garis
  • 00:41:37
    besar seperti itu yang masih Indra Oke
  • 00:41:38
    ini pahami dulu tentang ia secara umum
  • 00:41:41
    dan putuskan ada ingin berperan di mana
  • 00:41:43
    dengan ambil peran yang mana habis itu
  • 00:41:46
    baru pelajari lagi di sana kasih ya
  • 00:41:49
    waktunya saya banyak tercerahkan tenaga
  • 00:41:55
    [Musik]
  • 00:42:05
    hai hai
الوسوم
  • Kecerdasan Buatan
  • AI
  • NLP
  • Chatbot
  • Teknologi
  • Peluang
  • Risiko
  • Kreativitas
  • Empati
  • Otomatisasi