Setiap large language model (LLM) memiliki karakteristik yang berbeda. NotebookLM unggul dalam memahami dokumen spesifik yang diunggah pengguna dan menjawab pertanyaan dengan akurasi tinggi. ChatGPT dikenal fleksibel dan kaya ide untuk keperluan kreatif. Claude cenderung menghasilkan teks yang panjang dan terstruktur serta sangat bagus untuk kebutuhan coding. Kalau mengandalkan satu model saja, kita meninggalkan potensi besar model lain.
Pendekatan ini bahkan sudah diakui di level riset. MIT CSAIL mengembangkan strategi yang menggunakan beberapa sistem AI untuk saling mengecek dan meningkatkan akurasi faktual satu sama lain. Dalam konteks produksi video pembelajaran, satu model bisa menganalisis materi sumber, model lain menulis narasi, dan model ketiga memvalidasi konsistensi output.
Platform konten yang menggunakan pendekatan multi-model melaporkan peningkatan efektivitas kampanye hingga 37% dibanding yang hanya mengandalkan satu asisten AI generalis. Namun sekarang pertanyaannya, bagaimana kita bisa berpindah-pindah dari satu model ke model lainnya secara efektif?
Bayangkan seorang penulis naskah yang harus membuka NotebookLM untuk memahami materi, lalu menyalin ringkasannya ke Claude untuk menulis draf naskah, kemudian memindahkan hasilnya ke ChatGPT untuk adaptasi gaya bahasa. Semuanya masih dilakukan secara manual, satu per satu.
Penelitian dari Asana menunjukkan bahwa rata-rata pekerja berpindah antara sembilan aplikasi per hari, dan lebih dari separuhnya merasa kewalahan oleh notifikasi yang silih berganti.
Di sinilah peran platform seperti N8N. N8N adalah platform otomasi workflow berbasis open-source yang memungkinkan pengguna menghubungkan berbagai aplikasi dan layanan AI dalam satu alur kerja visual yang terintegrasi.
Cara kerjanya menggunakan sistem node, di mana setiap node mewakili satu langkah atau satu tool, dan kita bisa saling menghubungkannya. Ada node untuk OpenAI, Anthropic (Claude), Google AI, Slack, Google Drive, Notion, dan ratusan layanan lainnya.
Yang menjadikan N8N menarik bukan hanya daftar integrasinya yang panjang, tapi fleksibilitasnya. N8N bisa dijalankan sepenuhnya on-premise, artinya data sensitif klien tidak harus meninggalkan server internal perusahaan. Ini penting bagi tim yang bekerja dengan materi pelatihan yang bersifat rahasia atau proprietary.
Soal kemudahan penggunaan, N8N punya antarmuka drag-and-drop yang memungkinkan tim non-teknis untuk membangun workflow tanpa harus menulis kode. Satu perusahaan dalam ekosistem N8N melaporkan bahwa setelah mengadopsi platform ini, mereka berhasil mempercepat integrasi data hingga 25 kali lebih cepat. Tim yang sebelumnya membutuhkan developer untuk menghubungkan dua sistem, kini bisa melakukannya sendiri dalam hitungan jam.
Dengan pipeline AI yang dibangun menggunakan N8N, alurnya bisa terlihat seperti ini. Dokumen klien diunggah ke Google Drive dan secara otomatis memicu workflow di N8N. N8N kemudian mengirimkan dokumen-dokumen tersebut ke NotebookLM untuk diproses. Lalu Output dari tahap ini berupa briefing materi terstruktur yang sudah terverifikasi akurasinya berdasarkan sumber. Briefing tersebut diteruskan ke Claude atau ChatGPT dengan prompt yang sudah dikonfigurasi sebelumnya untuk penulisan draf.
Langkah-langkah tersebut bisa disesuaikan lagi dan ditambah ataupun dikurangi sesuai kebutuhan. Apabila dijalankan dengan tepat dan diawasi dengan teliti, setiap fase produksi seharusnya dapat berjalan secara lebih efisien.
Membangung pipeline seperti ini tentunya butuh pemahaman GenAI yang baik serta waktu untuk memetakan alur kerja, merancang prompt, memfilter model yang tepat, dan sebagainya. Namun perusahaan yang mampu merancang dan mengoperasikan sistem seperti ini akan memiliki kapasitas untuk merespons kebutuhan klien dengan lebih lincah dan memfokuskan SDM di area-area yang lebih strategis.
Setelah mengerjakan lebih dari 1000 multimedia pembelajaran, Monkey Melody memahami bahwa setiap perusahaan memiliki tantangan dan tujuan yang berbeda. Oleh karena itu, kami menawarkan pendekatan yang disesuaikan untuk memastikan bahwa setiap video yang kami buat dapat mencapai tujuan pelatihan yang diinginkan. Dengan menggunakan teknologi terbaru dan pendekatan kreatif, kami siap membantu perusahaan Anda dalam menghadapi tantangan pelatihan di masa depan.
Di Monkey Melody, Fajar memastikan proses pembuatan multimedia learning berjalan dengan lancar dari pra-produksi hingga pasca produksi. Selain kadang terlibat langsung dalam pembuatan script dan storyboard, Fajar juga membantu menyusun konten-konten media sosial Monkey Melody.
