Your blog category
Dalam seri ini, kita telah membahas model monetisasi Freemium, Berlangganan, dan API AI. Namun, inti dari setiap model monetisasi adalah strategi harga. Bagaimana Anda menetapkan harga fitur AI Anda? Ini bukan sekadar memilih angka; ini adalah kombinasi seni dan sains…
Kita telah membahas berbagai strategi monetisasi AI, dari model harga hingga penjualan data. Namun, strategi ini tidak akan berhasil jika calon pelanggan tidak memahami mengapa mereka harus membayar untuk fitur atau produk berbasis AI Anda. Kesalahan umum yang sering dilakukan…
Kita telah membahas bagaimana AI dapat meningkatkan produk inti Anda dan memimpin strategi penetapan harga. Namun, ada aset lain yang tak kalah berharga yang dihasilkan oleh aplikasi cerdas Anda: data. Dalam jumlah besar, data mentah dari interaksi pengguna, preferensi, dan…
Dalam perjalanan monetisasi AI, kita telah membahas berbagai model harga tradisional. Namun, AI membuka pintu ke strategi penetapan harga yang lebih canggih dan berpotensi sangat menguntungkan: Personalisasi Harga (Personalized Pricing) dan Value-Based Pricing yang didorong oleh AI. Ini bukan lagi…
Dalam seri ini, kita telah membahas bagaimana AI dapat menjadi inti dari produk atau layanan yang dimonetisasi melalui model Freemium atau Langganan. Namun, ada jalur monetisasi lain yang semakin populer dan sangat relevan bagi developer yang membangun kemampuan AI inti:…
Dalam artikel sebelumnya, kita telah mendapatkan gambaran umum tentang monetisasi AI. Sekarang, mari kita selami dua model harga yang paling umum dan efektif untuk produk berbasis AI: Freemium dan Berlangganan (Subscription). Memilih model yang tepat adalah keputusan strategis yang akan…
Kita telah menempuh perjalanan panjang membangun aplikasi cerdas: dari etika hingga infrastruktur skala besar. Namun, di balik setiap baris kode, setiap model AI yang canggih, dan setiap insight dari data, ada satu pertanyaan fundamental bagi setiap pengembang dan tim produk:…
Anda telah membangun aplikasi cerdas yang canggih, mengintegrasikan AI, mengoptimalkan performa, dan mengelola biaya cloud dengan efisien. Namun, bagaimana jika server AI Anda down, database mengalami korupsi, atau seluruh region cloud mengalami pemadaman? Di dunia di mana pengguna mengharapkan ketersediaan…
Anda telah menjelajahi berbagai infrastruktur cloud, mengoptimalkan inferensi, dan bahkan menerapkan caching untuk aplikasi AI Anda. Namun, seiring dengan skala dan kompleksitas, muncul tantangan yang tak terhindarkan: manajemen biaya cloud. Beban kerja AI, terutama pelatihan model dan inferensi skala besar,…
Kita telah membahas bagaimana AI dapat diimplementasikan di cloud maupun di edge untuk memberikan fitur cerdas. Namun, bahkan dengan arsitektur yang kuat dan optimasi model, tantangan performa dan biaya tetap ada, terutama ketika jumlah pengguna dan permintaan inferensi meningkat drastis.…