EB2P sebagai Kerangka Strategis Pengembangan ChatGPT & Custom GPT
Pembuatan Custom GPT sering kali terlihat sederhana—cukup memasukkan instruksi, unggah dokumen, dan model langsung bisa digunakan. Namun kenyataannya, membangun GPT yang benar-benar bermanfaat, stabil, dan berkelanjutan jauh lebih kompleks daripada sekadar menulis prompt. Tanpa kerangka strategis, banyak organisasi terjebak pada masalah yang sama:
-
banyak GPT dibuat tetapi lupa dipelihara,
-
instructions tidak konsisten atau berubah-ubah,
-
pengetahuan tidak terstruktur dengan baik,
-
tidak ada governance untuk menjaga kualitas,
-
tidak ada roadmap pengembangan jangka panjang,
-
dan tidak ada integrasi antara GPT dan model bisnis organisasi.
Akibatnya, Custom GPT hanya menjadi “alat percobaan,” bukan aset strategis. Inilah mengapa EB2P hadir sebagai kerangka strategis yang memberikan struktur, arah, dan keberlanjutan pada pengembangan AI generatif.
EB2P menyediakan dua framework utama untuk memastikan GPT dibangun sebagai mesin pengetahuan yang efektif: I5 Framework dan D6-K Knowledge Value Chain. Keduanya saling melengkapi dan menciptakan arsitektur pengembangan GPT yang sistematis dan berkelanjutan.
A. I5 Framework — Mesin Eksekusi EB2P AI
(Identify – Integrate – Innovate – Implement – Improve)
I5 adalah mesin operasional dalam pengembangan GPT. Framework ini memastikan setiap langkah memiliki tujuan, proses, dan mekanisme evaluasi yang jelas. Dalam konteks GPT, masing-masing fase bekerja sebagai berikut:
1. Identify — Mengidentifikasi Kebutuhan & Pengetahuan yang Diperlukan
Semua pengembangan GPT harus dimulai dari pertanyaan dasar:
GPT ini untuk siapa? Untuk apa? Masalah apa yang ingin diselesaikan? Pengetahuan apa yang harus dimiliki?
Tanpa tahap Identify, GPT akan kehilangan arah. Dengan Identify, organisasi:
-
menentukan tujuan strategis,
-
memahami kebutuhan pengguna,
-
merumuskan ruang lingkup pengetahuan,
-
memilih domain expertise yang diperlukan.
Tahap ini menjadi fondasi seluruh siklus selanjutnya.
2. Integrate — Menyatukan Pengetahuan & Sumber Data
GPT hanya cerdas jika ia memiliki pengetahuan yang benar. Integrasi mencakup:
-
dokumen resmi, SOP, kebijakan,
-
tacit knowledge dari para ahli,
-
embedded knowledge dari sistem digital,
-
database, API, dan data pipeline,
-
serta metadata & knowledge graph.
Tahap Integrate memastikan GPT memiliki “otak pengetahuan” yang solid. Tanpa integrasi, GPT akan memberi jawaban generik dan tidak kontekstual.
3. Innovate — Menciptakan Mekanisme, Interaksi, dan Alur Kerja GPT
Pada tahap ini, GPT dikembangkan bukan hanya sebagai chatbot, tetapi sebagai co-thinker, co-creator, dan problem-solver. Innovate mencakup:
-
penyusunan instructions,
-
desain persona GPT,
-
mekanisme reasoning,
-
alur kerja otomatis,
-
fitur spesifik domain,
-
integrasi API untuk fungsi lanjutan,
-
dan inovasi pengetahuan.
Tahap Innovate membuat GPT berbeda, tidak hanya meniru GPT umum.
4. Implement — Menerapkan GPT pada Proses Nyata
GPT baru bernilai jika diimplementasikan ke sistem nyata:
-
digunakan oleh tim,
-
terhubung dengan workflow,
-
menjadi bagian dari layanan publik,
-
mendukung pengambilan keputusan,
-
membantu analisis atau produksi konten,
-
berfungsi dalam operasional harian.
Implement memastikan GPT bukan prototipe, tetapi solusi nyata.
5. Improve — Menjaga GPT Tetap Relevan & Berkembang
AI generatif membutuhkan pemeliharaan berkelanjutan. Improve mencakup:
-
pembaruan pengetahuan,
-
validasi jawaban,
-
perbaikan berdasarkan feedback,
-
evaluasi kualitas,
-
optimasi instruksi,
-
penambahan fitur baru,
-
serta mekanisme adaptasi AI.
Tanpa Improve, GPT akan cepat basi dan kehilangan fungsinya.
I5 menjadikan GPT bukan produk statis, tetapi mesin yang berkembang.
Dengan I5, GPT tumbuh seperti organisme: belajar, memperbaiki diri, dan beradaptasi.
B. D6-K Framework — Knowledge Value Chain untuk AI
(Discovery – Design – Development – Deployment – Diffusion – Delivery)
Jika I5 adalah “cara kerja,” maka D6-K adalah “alur nilai” pengetahuan. Framework ini memastikan bahwa pengetahuan tidak hanya dikumpulkan, tetapi juga menghasilkan nilai akhir.
1. Discovery — Menemukan Pengetahuan
Menjelajahi sumber pengetahuan:
-
riset, data, pengalaman, tacit knowledge, dan insight AI.
2. Design — Merancang Arsitektur Pengetahuan
Mendesain:
-
struktur, taksonomi, metadata, knowledge graph, domain model.
3. Development — Mengembangkan GPT Berbasis Domain
Pengembangan teknis dan konseptual:
-
instructions, reasoning model, integrasi pengetahuan, modul fungsional.
4. Deployment — Penerapan GPT ke Sistem Nyata
Integrasi dengan:
-
proses bisnis, API, aplikasi, workflow organisasi.
5. Diffusion — Penyebaran Pengetahuan ke Seluruh Organisasi
Pelatihan, adopsi, internalisasi, governance.
6. Delivery — Penciptaan Nilai Nyata
Menghasilkan:
-
efisiensi, inovasi, keputusan lebih baik, dan dampak ekonomi/strategis.
D6-K memastikan GPT tidak hanya dibangun, tetapi memberi dampak yang dapat diukur.
Dua framework ini—I5 sebagai mesin eksekusi dan D6-K sebagai rantai nilai pengetahuan—menjadikan EB2P kerangka paling komprehensif untuk mengembangkan ChatGPT dan Custom GPT secara strategis, terstruktur, dan berkelanjutan.
Dengan EB2P, GPT bukan sekadar proyek teknologi;
GPT menjadi pilar transformasi pengetahuan dan inovasi organisasi.