AI di Taiwan 2025: 9 Prioritas yang Perlu Dikejar Marketer dan Engineer

Cara membacanya praktis: topik mana yang berulang dalam sumber berbahasa Mandarin Tradisional Taiwan, sudah bergerak dari eksperimen ke implementasi, dan berdampak ke marketing, produk, engineering, serta operasi TI.

Ringkasan cepat: 9 arah yang paling layak dipantau

Untuk marketer: dari pembuat konten ke proses yang bisa diaudit

1. Workflow konten GenAI

Bagi tim marketing, GenAI masih menjadi pintu masuk paling mudah. Namun, fokus 2025 bukan lagi sekadar koleksi prompt. Data iThome untuk sektor jasa menunjukkan Taiwan termasuk pasar yang aktif mengadopsi GenAI; 16% perusahaan sektor jasa sudah menggunakannya di lingkungan produksi.

Implikasinya, tim marketing bisa mulai memperlakukan konten sebagai workflow yang berulang: brief, draft, pengecekan fakta, penyesuaian tone merek, approval, distribusi, lalu evaluasi. Yang bisa masuk ke sini bukan hanya artikel atau caption media sosial, tetapi juga respons layanan pelanggan, email marketing, deskripsi produk, dan pengelolaan pengetahuan internal.

Kecepatan membuat konten tetap penting. Tetapi untuk penggunaan perusahaan, pertanyaan yang lebih penting adalah: apakah output bisa ditinjau, ditelusuri, dan diperbaiki secara konsisten?

2. AI Agent untuk otomasi marketing

AI Agent adalah topik yang perlu dipahami bersama oleh marketing, produk, dan engineering. INSIDE menggambarkan 2025 sebagai titik ketika perusahaan tidak lagi puas hanya mengobrol dengan AI, melainkan menuntut AI untuk bekerja. White paper tersebut juga menggambarkan AI Agent sebagai kolaborator digital yang memiliki kemampuan persepsi, perencanaan, aksi, dan refleksi.

Dari sudut pandang marketing, langkah berikutnya bukan hanya meminta AI menulis satu postingan. Yang lebih bernilai adalah membuat AI membaca data yang relevan, menyusun rencana tugas, menghasilkan materi, memicu proses, lalu menyerahkan titik-titik penting kepada manusia untuk diperiksa.

Secara teknis, AI Agent juga dapat menggabungkan knowledge graph, RAG, dan query API untuk meningkatkan kemampuan memperoleh dan mengolah informasi.

3. Proses konten dan aset multimodal

CIO Taiwan mengutip IDC bahwa multimodal akan menjadi salah satu tren GenAI penting pada 2025. Perusahaan disebut akan lebih menyukai model yang dapat memproses berbagai jenis informasi sekaligus, termasuk gambar, video, dan teks.

Bagi marketing, ini berarti strategi konten tidak bisa berhenti di teks. Halaman produk, materi iklan, naskah video pendek, visual sosial, dan basis pengetahuan layanan pelanggan bisa mulai dirancang dalam satu rantai produksi: direncanakan bersama, dibuat bersama, diperiksa bersama, lalu dipakai ulang sesuai kanal.

4. ROI, anggaran, dan kontrol halusinasi

Semakin dekat AI ke lingkungan produksi, semakin besar kebutuhan untuk mengukur hasil dan mengendalikan risiko. INSIDE menyoroti dua masalah yang sangat praktis: kabut anggaran 70,9% dan krisis kepercayaan akibat halusinasi AI.

Karena itu, marketer perlu mempelajari tiga hal secara bersamaan: apakah AI benar-benar memangkas waktu produksi, apakah output sesuai fakta dan suara merek, serta apakah biaya bisa ditelusuri sampai level kampanye atau proses. Tanpa tata kelola seperti ini, AI mudah berhenti sebagai eksperimen menarik, bukan sistem operasional harian.

Untuk engineer: dari panggilan model ke arsitektur produk

1. Desain sistem AI Agent atau agentic AI

Bagi engineer, inti AI Agent bukan jawaban satu kali, melainkan sistem yang bisa menyelesaikan tugas secara stabil. iThome menyebut agentic AI sebagai salah satu teknologi yang adopsinya naik tajam di perusahaan Taiwan, sementara INSIDE menempatkan AI Agent sebagai transisi dari AI untuk mengobrol menuju AI untuk bekerja.

Area yang perlu dipelajari mencakup tool calling, integrasi API, perencanaan tugas, penyimpanan state, pemulihan dari error, kontrol izin akses, observability, dan human-in-the-loop. Detail inilah yang membedakan demo yang terlihat pintar dari sistem yang aman dipakai dalam proses perusahaan.

2. RAG atau retrieval-augmented generation

RAG tetap menjadi fondasi penting. iThome memasukkan RAG ke kelompok teknologi GenAI yang pertumbuhan adopsinya menonjol, menunjukkan bahwa perusahaan tetap membutuhkan cara agar model terhubung dengan data internal dan dasar jawaban yang bisa dilacak.

Pertanyaan engineering di sini cukup konkret: bagaimana sumber data dibersihkan, bagaimana hasil retrieval diperingkat, bagaimana jawaban menyertakan rujukan, bagaimana akurasi diuji, dan bagaimana menangani pengetahuan yang kedaluwarsa atau saling bertentangan. Jika AI ingin menjadi pintu masuk pengetahuan perusahaan, RAG hampir tidak bisa dihindari.

3. AI-enhanced software engineering

iThome secara jelas menempatkan AI-enhanced software engineering sebagai salah satu tema dengan pertumbuhan adopsi yang menonjol, termasuk penggunaan AI untuk membantu pengembangan, debugging, hingga testing.

Artinya, AI coding tool sebaiknya tidak dipahami hanya sebagai autocomplete yang lebih pintar. Topik yang lebih strategis adalah bagaimana AI membantu membuat test case, menganalisis bug, memberi saran refactoring, memperbarui dokumentasi, mendukung code review, dan menjaga pengetahuan teknis di dalam tim.

4. AIOps untuk operasi TI

iThome menyebut gelombang GenAI mendorong lebih banyak perusahaan Taiwan mempertimbangkan AIOps untuk mengoptimalkan operasi TI.

Nilai AIOps bukan sekadar otomasi alert. Bagi tim platform, SRE, atau operasi TI, manfaat yang lebih besar ada pada penyatuan log, metrik monitoring, catatan insiden, dan pengetahuan troubleshooting. Dari sana, AI dapat membantu merangkum insiden, mendeteksi anomali, memilah prioritas alert, dan mempercepat analisis akar masalah.

5. SLM dan multi-model deployment

CIO Taiwan mengutip IDC bahwa tidak semua perusahaan membutuhkan large language model untuk semua kasus. Perusahaan akan lebih fleksibel memakai small language model sesuai kebutuhan, sementara penggunaan banyak model akan menjadi praktik umum dalam pengembangan AI perusahaan.

Bagi engineer, ini menggeser fokus dari sekadar membandingkan leaderboard model ke desain deployment. Tugas mana yang layak memakai model besar? Mana yang cukup dengan model kecil? Kapan perlu model routing? Bagaimana menilai biaya, latensi, akurasi, dan risiko?

Jika tim Anda dekat dengan perangkat, infrastruktur, atau edge computing, isu ini juga terhubung dengan AI di perangkat. MIC Taiwan menyebut AI PC dan AI phone akan mempercepat penetrasi pada 2025; ketika AI bergerak ke edge, variasi chip AI juga akan bertambah.

Kata kunci Mandarin Tradisional yang berguna dipantau

Jika ingin membaca sumber Taiwan secara langsung, gunakan juga kata kunci Mandarin Tradisional. Istilah-istilah berikut sejalan dengan tema yang berulang dalam survei CIO, tren ICT, dan white paper AI Agent.

• 生成式 AI, GenAI, AI 內容工作流
• AI Agent, 人工智慧代理人, 代理式 AI, Agentic AI
• RAG, 檢索增強生成, 企業知識庫問答
• AI 增強軟體工程, AI 輔助開發, AI 測試
• AIOps, AI 維運, IT 維運自動化
• 多模態 AI, Multimodal, 文字圖片影音模型
• SLM, 小語言模型, 多模型應用, 模型部署選型
• AI 治理, AI 幻覺, ROI, 預算控管

Urutan belajar yang lebih masuk akal

Untuk marketer, mulailah dengan membakukan workflow konten GenAI. Setelah itu, pelajari bagaimana AI Agent menyambungkan tugas dan tool, lalu masukkan aset multimodal serta tata kelola ROI dan risiko ke proses yang sama. Urutan ini selaras dengan adopsi GenAI di sektor jasa Taiwan, perhatian perusahaan pada multimodal, dan pergeseran AI Agent dari mengobrol ke bekerja.

Untuk engineer, urutan yang praktis adalah memahami RAG dan AI-assisted development terlebih dahulu, lalu naik ke desain sistem Agent, AIOps, dan strategi multi-model deployment. Ini lebih dekat dengan tema pertumbuhan adopsi yang disoroti iThome serta observasi IDC tentang SLM dan multi-model.

Jika Anda bertanggung jawab atas produk atau implementasi, jangan mulai dari pertanyaan model mana yang paling kuat. Mulailah dari satu workflow yang bisa diukur: input-nya apa, AI harus melakukan apa, siapa yang memeriksa, metrik suksesnya apa, dan bagaimana proses kembali ke mode manual jika gagal. Ketidakpastian anggaran dan krisis kepercayaan akibat halusinasi yang disoroti INSIDE adalah masalah yang harus diselesaikan ketika AI bergerak dari demo ke produk.

Tanya jawab singkat

Apakah ada ranking resmi topik AI untuk marketer Taiwan?

Berdasarkan sumber publik yang digunakan di sini, belum ada daftar resmi yang khusus memeringkat topik AI untuk marketer Taiwan. Pendekatan yang lebih aman adalah membaca gabungan survei CIO, data adopsi sektor jasa, tren ICT, dan white paper AI Agent, lalu melihat tema yang paling sering muncul dan paling dekat dengan implementasi.

Mengapa AI Agent, RAG, dan multimodal perlu diprioritaskan?

AI Agent mewakili pergeseran dari AI untuk mengobrol menuju AI untuk bekerja. RAG menjawab kebutuhan agar model terhubung dengan data dan pengetahuan yang bisa ditelusuri. Multimodal penting karena proses bisnis dan konten perusahaan tidak hanya berbentuk teks, tetapi juga gambar dan video.

Apakah engineer cukup belajar prompt engineering?

Tidak cukup. Prompt tetap berguna, tetapi data tren perusahaan Taiwan lebih kuat mengarah ke RAG, AI-enhanced software engineering, AIOps, arsitektur Agent, serta strategi SLM dan multi-model deployment.

Kesimpulan

Arah utama AI di Taiwan pada 2025 adalah perpindahan dari generasi satu kali ke proses yang terhubung. Marketer perlu mengejar workflow konten, AI Agent, multimodal, dan tata kelola. Engineer perlu mengejar Agent, RAG, AI-assisted development, AIOps, dan deployment multi-model. Gabungan kemampuan inilah yang menentukan apakah AI berhenti sebagai eksperimen, atau benar-benar masuk ke operasi perusahaan.