Strategi Expert AI LG: Bukan Sekadar Menjawab, tetapi Memecahkan Masalah Industri

Apa gunanya AI yang terdengar meyakinkan jika prediksinya tidak membantu saat kondisi produksi berubah? Pertanyaan itulah yang menjadi inti strategi Expert AI LG AI Research. Dalam LG AI Talk Concert 2026 di LG Sciencepark, Seoul, pada 14 September, lembaga itu memaparkan AI yang disesuaikan dengan data, keputusan, dan kendala di bidang manufaktur, sains, serta keuangan.814

Ukur dari hasil di lapangan

Dalam pidato utamanya, salah satu pimpinan LG AI Research, Lim Woo-hyung, mengatakan bahwa misinya bukan hanya membuat model AI yang bagus, melainkan menyelesaikan persoalan yang telah lama sulit dipecahkan industri. Menurutnya, AI di lingkungan kerja nyata harus mampu mempertimbangkan banyak variabel, termasuk pengecualian yang jarang terjadi, lalu menunjukkan hasil yang nyata.36

LG tidak berarti meninggalkan AI serbaguna. Strateginya adalah terus meningkatkan kemampuan model umum sambil membangun keahlian yang lebih mendalam untuk bidang tertentu.35

Manufaktur: prediksi kualitas dan inspeksi yang lebih lentur

LG memperkenalkan EXAONE Tabular untuk menganalisis data produksi serta memprediksi kondisi proses dan kualitas produk. EXAONE Omni-Inspect, menurut LG, dirancang untuk tetap memeriksa produk ketika proses atau tampilan produk berubah tanpa perlu dilatih ulang. Laporan mengenai acara itu juga menyebut penggunaan agen AI untuk memilih dan mengelompokkan data serta melatih model, dengan tujuan menemukan potensi masalah produksi lebih dini.414

Langkah yang lebih jauh masih berupa rencana: LG ingin membangun pabrik berbasis model fondasi robot yang bekerja sebagai sistem cerdas terintegrasi. Rencana itu bukan bukti bahwa pabrik otonom sepenuhnya sudah beroperasi.9

Sains: satu hasil penyaringan, satu rencana laboratorium

Di bidang sains, LG menampilkan EXAONE Discovery untuk memprediksi sifat material dan merancang material baru.4 Sebagai contoh penerapan, LG mengatakan kerja sama dengan perusahaan dalam grupnya, LG Household & Health Care, berhasil menyaring 420.000 kandidat zat dalam satu hari dan mengidentifikasi Rhamsydil untuk potensi penggunaan dalam produk perawatan rambut Dr.Groot.214 Temuan kandidat bahan itu tidak sama dengan pembuktian bahwa Rhamsydil merupakan pengobatan rambut rontok yang telah disetujui atau terbukti secara klinis.

LG juga memaparkan rencana laboratorium otonom yang menggabungkan eksperimen berpanduan AI dan robotika agar penelitian serta pembelajaran dapat berlangsung terus-menerus. Rencana tersebut perlu dibedakan dari hasil penyaringan zat yang telah dilaporkan.3536

Keuangan: ramalan yang disertai alasan

EXAONE Business Intelligence menerapkan pendekatan khusus bidang pada analisis keuangan. LG menggambarkannya sebagai sistem tempat beberapa agen AI bekerja sama untuk menganalisis data, menalar, membuat prediksi, dan menjelaskan hasilnya.3950

Pada Juli, LG AI Research dan Koscom—perusahaan teknologi informasi yang menyediakan data dan layanan bagi pasar modal Korea Selatan—menandatangani kerja sama untuk menggabungkan EXAONE BI dengan data pasar keuangan. LG menyebut produk terkait akan menyediakan skor perkiraan arah harga saham beserta komentar yang menjelaskan dasar penilaiannya.4650 Penjelasan mengenai layanan dan kemitraan ini belum membuktikan bahwa ramalannya akurat secara konsisten.

Klaim capaian dan ujian berikutnya

LG AI Research menyatakan telah menangani lebih dari 100 persoalan khusus industri sejak didirikan pada Desember 2020. Laporan dari acara tersebut juga mencatat 368 makalah konferensi dan 1.080 pengajuan paten.1333 Angka-angka itu menunjukkan cakupan pekerjaan yang dilaporkan, bukan ukuran keberhasilan setiap aplikasi Expert AI.

Pesan LG bergerak di dua jalur: memakai AI khusus untuk persoalan industri yang bisa diuji sekarang, sembari terus mengembangkan kecerdasan yang lebih umum. Pembicara tamu George Cameron, salah satu pendiri Artificial Analysis, berpendapat bahwa Korea Selatan perlu memasukkan pengembangan artificial general intelligence (AGI), atau kecerdasan buatan umum, dalam visi AI-nya karena kemampuan dasar yang lebih kuat akan membantu penerapan AI di lapangan.17 Bagi LG, ujian terdekatnya tetap sederhana: apakah sistem-sistem itu memberi hasil yang dapat diandalkan di luar panggung demonstrasi.