Mengapa EB2P Sangat Relevan dalam Era ChatGPT & Custom GPT?
Kehadiran ChatGPT dan generative AI telah memicu gelombang baru dalam dunia teknologi. Setiap organisasi, dari kampus hingga industri, dari pemerintahan hingga UMKM, berlomba-lomba membangun Custom GPT mereka sendiri. Ada GPT untuk layanan pelanggan, GPT untuk analisis laporan, GPT untuk pembelajaran, GPT untuk konsultasi, dan berbagai ragam lainnya.
Namun kenyataannya, lebih dari 70% Custom GPT yang dibuat hari ini tidak bertahan lama. Banyak yang berhenti digunakan hanya dalam hitungan minggu. Mengapa? Karena sebagian besar GPT dibangun tanpa ekosistem pengetahuan yang jelas. Tanpa fondasi tersebut, GPT hanya menjadi:
-
chatbot biasa yang tidak memiliki kedalaman,
-
sistem berisi perintah tanpa konteks,
-
model yang cepat kadaluarsa,
-
alat yang tidak mendukung keputusan strategis,
-
atau sekadar eksperimen sesaat yang tidak memberi nilai nyata.
Inilah titik kritis di mana EB2P (Ekosistem Bisnis Berbasis Pengetahuan) menjadi sangat relevan. EB2P menyediakan arsitektur yang memastikan bahwa setiap GPT yang dibangun tidak hanya pintar, tetapi juga bermakna, bernilai, dan berkelanjutan bagi organisasi.
1. EB2P Memberikan Tujuan Strategis yang Jelas
Custom GPT sering gagal karena tidak didesain dengan arah yang tegas. Organisasi ingin AI, tetapi tidak tahu “AI untuk apa.” EB2P mengubah pendekatan ini dengan mulai dari:
-
tujuan organisasi,
-
visi bisnis,
-
kebutuhan pengguna,
-
peluang inovasi,
-
dan peta proses internal.
Dengan EB2P, GPT dirancang berdasarkan masalah nyata dan nilai yang ingin dicapai — bukan sekadar tren teknologi. GPT menjadi bagian dari strategi jangka panjang, bukan proyek eksperimental yang terputus dari operasional organisasi.
2. EB2P Membentuk Struktur Pengetahuan yang Jelas
GPT menjadi cerdas bukan karena prompt yang panjang, tetapi karena pengetahuan yang tepat. Banyak GPT gagal karena pengetahuannya:
-
tidak terstruktur,
-
tidak terhubung,
-
tidak lengkap,
-
atau terlalu dangkal.
EB2P memperbaiki masalah ini dengan menciptakan Knowledge Architecture:
-
taksonomi
-
metadata
-
domain expertise
-
knowledge graph
-
semantic layers
-
repositori pengetahuan
Dengan struktur ini, GPT memiliki fondasi intelektual yang kuat. Ia tidak sekadar menjawab pertanyaan; ia memahami konteks, proses, dan logika organisasi.
3. EB2P Menjamin Sumber Data yang Kredibel
GPT yang salah memberi jawaban bukan karena AI-nya buruk, tetapi karena pengetahuannya tidak akurat. Dengan EB2P, organisasi memastikan bahwa sumber pengetahuan berasal dari:
-
SOP resmi,
-
dokumen organisasi,
-
riset akademik,
-
tacit knowledge para ahli,
-
hasil observasi,
-
embedded knowledge dalam sistem digital,
-
serta insight AI yang tervalidasi.
Dengan sumber tepercaya, GPT menjadi alat yang bisa diandalkan untuk tugas penting seperti diagnostik, analisis risiko, desain strategi, hingga pengambilan keputusan.
4. EB2P Menyediakan Arsitektur Pembelajaran Berkelanjutan
Custom GPT cepat basi tanpa mekanisme pembaruan. EB2P memastikan adanya:
-
pipeline pembaruan dokumen,
-
integrasi data otomatis,
-
siklus evaluasi kinerja GPT,
-
pembaruan pengetahuan berbasis insight AI,
-
dan proses validasi berkelanjutan oleh manusia.
Hasilnya, GPT berkembang seperti organisme hidup — selalu belajar, selalu menyesuaikan diri.
5. EB2P Mengintegrasikan GPT dengan Sistem Organisasi
Banyak GPT berdiri terpisah dari sistem organisasi. Padahal GPT hanya bernilai ketika ia:
-
terhubung dengan workflow,
-
memahami proses bisnis,
-
dapat membaca data internal (melalui API),
-
menjadi bagian dari SOP,
-
dan digunakan dalam kegiatan harian.
EB2P menyediakan kerangka integrasi antara GPT, teknologi, manusia, dan proses. GPT menjadi bagian dari DNA organisasi.
6. EB2P Menghasilkan Nilai Nyata bagi Pengguna & Bisnis
Tanpa nilai nyata, GPT hanya menjadi “mainan teknologi.” EB2P memastikan GPT memberikan:
-
efisiensi waktu,
-
pengambilan keputusan lebih cepat,
-
peningkatan kualitas layanan,
-
dukungan pembelajaran,
-
ide inovatif baru,
-
peningkatan pendapatan,
-
dan keunggulan kompetitif.
GPT menjadi mesin pencipta nilai, bukan sistem yang memakan biaya.
Kesimpulan: EB2P Mengubah GPT dari Proyek Teknologi Menjadi Transformasi Organisasi
EB2P menyediakan fondasi agar GPT tidak hanya menjadi chatbot atau asisten digital, tetapi menjadi bagian integral dari transformasi pengetahuan dan inovasi organisasi. Dengan EB2P:
-
GPT memiliki arah,
-
GPT memiliki pengetahuan,
-
GPT dapat mencipta ide,
-
GPT dapat diimplementasikan,
-
GPT dapat diperbarui,
-
dan GPT dapat menghasilkan nilai jangka panjang.
Inilah alasan mengapa EB2P sangat relevan — bahkan krusial — dalam era ChatGPT dan Custom GPT. Tanpa EB2P, GPT hanya sebuah teknologi. Dengan EB2P, GPT menjadi infrastruktur pengetahuan masa depan organisasi.