Post-Webinar Wrap Up: Gemini Effect: The Flexible AI That Revolutionizes Everyday Work
Post-Webinar Wrap Up: Gemini Effect: The Flexible AI That Revolutionizes Everyday Work
Gemini telah mengubah lanskap dunia kerja. Integrasi seamless-nya dengan Google Workspace dan Google Cloud Platform memungkinkan para profesional dari berbagai industri untuk meningkatkan produktivitas dan inovasi.
Dengan Gemini, Anda dapat menulis email yang lebih persuasif, menganalisis data dengan lebih cepat, dan bahkan menghasilkan ide-ide kreatif untuk proyek Anda. Dengan kemampuannya yang komprehensif dalam memahami dan memproses berbagai jenis data, Gemini membuka peluang tak terbatas bagi bisnis untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas.
Pada tanggal 13 Agustus 2024 lalu, PointStar Indonesia menyelenggarakan webinar yang bertajuk “The Gemini Effect: The Flexible AI That Revolutionizes Everyday Work”. Webinar tersebut dilakukan secara online melalui platform Google Meet.
Dengan tujuan memperkaya pengetahuan peserta mengenai Gemini, PointStar Indonesia menghadirkan dua pembicara dalam webinar ini. Vanessa Azalea, Pre Sales Executive PointStar Indonesia, menyampaikan materi tentang implementasi Gemini untuk Google Workspace. Sedangkan, Lingga Maulana, Data Lead PointStar Indonesia, berbagi wawasan mengenai Gemini pada Google Cloud Platform.
Opening speech dari Natanael Sibarani, General Manager PointStar Indonesia
Pemanfaatan Gemini untuk Google Workspace
Pada pembukaan sesi pertama ini, pembicara mengenalkan terlebih dahulu seputar Generative AI kepada para peserta yang hadir. Generative AI merupakan teknologi pintar yang bisa membantu membuat tulisan, gambar, atau hal-hal kreatif lainnya. Teknologi ini dapat mengubah cara kerja Anda menjadi lebih cepat & lebih mudah.
Salah satu poin penting dari sesi pertama ini adalah seputar prompting di Gemini untuk Google Workspace. Ada empat elemen menulis prompt yang efektif, yaitu persona, text, context, dan format.
Yang dimaksud dengan persona di sini merupakan sudut pandang yang Anda ingin terapkan di Gemini. Kemudian, task merupakan instruksi jelas tentang apa yang harus dilakukan. Context yaitu memberikan detail pendukung untuk membantu Gemini mengerti permintaan dan menghasilkan jawaban yang sesuai. Sedangkan format menjelaskan bagaimana hasil akhir seharusnya terlihat.
Anda tidak perlu menggunakan keempatnya dalam menulis prompt yang efektif, Anda cukup menggunakan beberapa elemen saja sudah cukup untuk meningkatkan respon dari Gemini.
Pada sesi ini juga, pembicara mendemonstrasikan cara penggunaan Gemini untuk Google Workspace. Salah satu contohnya adalah penerapan Gemini di Google Docs untuk melakukan perbandingan dua curriculum vitae (CV) dari kandidat pegawai dalam konteks rekrutmen HR.
Pembawaan materi oleh kedua pembicara mengenai Gemini for Google Workspace and Google Cloud
Mengaplikasikan Gemini untuk Google Cloud Platformi
Sesi kedua berfokus pada materi Gemini untuk Google Cloud Platform. Pembicara membahas terlebih dahulu untuk perbedaan dari Gemini untuk Google Cloud dan Workspace. Berikut ini perbedaan di antara keduanya.
- Target pengguna dari Google Cloud yaitu end-user, developer, data scientists, IT practitioners. Sementara Workspace target penggunanya hanya end-user.
- Dari segi fokus, Gemini untuk Google Cloud yaitu pengembangan dan implementasi artificial intelligence. Sementara, Workspace berfokus pada peningkatan produktivitas.
- Untuk customization, Gemini untuk Workspace yaitu limited. Sedangkan Gemini untuk GCP yaitu high, dalam artian fungsi Gemini bisa di-attach di aplikasi kita pribadi.
Poin selanjutnya yang disampaikan yaitu mengenai portfolio dari Google GCP Machine Learning. Untuk portfolionya dapat di lihat pada gambar di bawah:
Presentasi dari perwakilan PointStar Indonesia
Gemini sendiri memiliki beberapa ukuran yang berbeda, yaitu:
- Ultra: Dioptimalkan untuk output berkualitas tinggi di seluruh tugas kompleks seperti kode dan penalaran, dengan dukungan untuk banyak bahasa.
- Pro: Dapat memproses berbagai jenis informasi secara alami (multimodal) dan mampu mengingat serta memproses teks yang sangat panjang (hingga 2 juta token), menjadikannya model dasar dengan kapasitas memori teks terpanjang saat ini.
- Flash: Efisien, cepat, dan terjangkau, model ini mampu memahami dan memproses berbagai jenis informasi sekaligus (multimodal) serta memiliki kapasitas untuk mengingat dan memproses teks yang sangat panjang (hingga 1 juta token).
- Nano: Didesain untuk menghasilkan jawaban dengan cepat, dapat bekerja langsung di perangkat tanpa perlu koneksi internet.
Dalam sesi kedua ini, pembicara menampilkan demonstrasi dari face recognition dan Gemini untuk Google Cloud. Pertama yang ditampilkan adalah face recognition, yaitu adalah teknologi yang bisa membandingkan wajah seseorang dari foto atau video dengan kumpulan data wajah untuk mencari kecocokan.
Untuk demo kedua yang ditampilkan adalah Gemini video analyze, dimana pembicara menguji Gemini dengan mengunggah video. Tujuannya untuk melihat apakah Gemini bisa mengerti apa yang ada di video tersebut.
Sebagai bagian dari webinar, kami menyediakan sesi tanya jawab yang interaktif. Peserta dapat mengajukan pertanyaan mereka melalui fitur Q&A yang ada di Google Meet, setelah seluruh pembicara selesai menyampaikan presentasinya, semua pertanyaan yang diajukan peserta dijawab oleh para pemateri.
Gemini untuk Google Workspace & Google Cloud Platform Membuat Pekerjaan Anda Lebih Produktif
Kami berharap Anda dapat menerapkan pengetahuan yang telah Anda peroleh dalam webinar ini mengenai Gemini untuk Google Workspace dan Google Cloud Platform. Jika Anda tertarik untuk meningkatkan produktivitas dan efisiensi bisnis Anda, dengan salah satu atau keduanya, Anda bisa langsung menghubungi tim PointStar Indonesia.
Foto bersama peserta webinar Gemini Effect: The Flexible AI That Revolutionizes Everyday Work
