- Versi cerita ini pertama kali muncul di buletin BI Tech Memo.
- Mendaftarlah untuk mingguan Buletin BI Tech Memo di sini.
Jascha Kaykas-Wolff adalah seorang eksekutif veteran Silicon Valley yang telah menyaksikan gelombang teknologi berbeda melanda industri sebagai CMO Mozilla, BitTorrent, dan perusahaan lainnya.
Kali ini, AI generatif adalah hal baru yang menarik. Ada sebuah perdebatan yang sehat saat ini apakah teknologi ini benar-benar berharga bagi pengguna akhir atau tidak. Pengalaman langsung Kaykas-Wolff sangat bermanfaat di sini.
Dia dan rekannya, artis Alexandra Roberts, menciptakan koktail kelas atas yang mengandung ganja yang diluncurkan pada awal tahun 2026. Namanya “Eleanor,” bagian dari merek yang lebih luas yang mereka kembangkan untuk membawa produk-produk pot dari ruang bawah tanah yang bau dan dipenuhi bong ke lingkungan yang lebih mewah seperti klub pribadi, bar anggur, dan lounge koktail.
Beberapa tahun yang lalu, upaya seperti ini akan memakan waktu setidaknya enam bulan, menghabiskan biaya hingga $500.000, dan memerlukan banyak lembaga dan kontraktor. Sebaliknya, Kaykas-Wolff dan rekannya sebagian besar menggunakan alat AI, termasuk ObrolanGPT, Claude, SebelasLabsDan Manis. Hal ini membantu mereka bergerak lebih cepat dan menghemat banyak uang.
“Kami mencapai titik yang sama dalam waktu sekitar empat minggu dengan biaya kurang dari 10%,” kata Kaykas-Wolff kepada saya.
Inilah cara mereka menggunakan alat AI untuk meluncurkan koktail Eleanore mereka. Tanya Jawab ini telah diedit agar panjang dan jelas.
Alat AI apa yang Anda gunakan untuk membuat situs web dan materi pemasaran lainnya untuk produk ini?
Kami tidak pernah menganggap AI sebagai gimmick. Ini adalah tim kami. Perusahaan ini berkolaborasi dengan kami dalam bidang strategi, kreativitas, dan eksekusi, dan hal tersebut masih terus dilakukan saat kami merancang perluasan merek dan pengalaman ritel fisik.
Kami telah membangun hampir setiap bagian Eleanore dengan AI. Perangkat inti kami dimulai dengan ChatGPT, dan kami juga menggunakan Claude dan Kode Claude. Kombinasi ketiganya memungkinkan kita memanfaatkan kecerdasan multimodal yang muncul ketika ketiganya saling memberi masukan. Penyiapan ini memungkinkan kami berpindah dengan lancar antara pekerjaan kreatif dan teknis. ElevenLabs mendukung eksperimen suara kami, dan Lovable telah menjadi tulang punggung kehadiran web kami.
Dari atas ke bawah, kami beroperasi melalui beberapa GPT yang disesuaikan. GPT utama Alexandra bernama Tilda; milikku adalah Ferris. Alexandra memimpin semua arahan kreatif Eleanore dalam kemitraan dengan Tilda, memperlakukannya seperti perpanjangan dari buku sketsanya. Dia memasukkan gambar asli, tekstur, dan referensi suasana hati, lalu mengulanginya hingga kita mendapatkan estetika yang terasa sesuai dengan Eleanore. Bersama-sama, mereka dan mitra GPT lainnya telah mengembangkan panduan merek, aset visual, tipografi, dan bahkan pola interaksi situs.
Ferris berfungsi sebagai mitra bisnis kami. Ia mengelola penjangkauan ke vendor dan co-produsen, membuat model pasar, melacak perubahan legislatif, dan memetakan pesaing.
ChatGPT mendorong arsitektur merek, bahasa pemosisian, SEO, dan riset bisnis. Claude berfokus pada pemodelan keuangan dan manajemen laba dan rugi. Bersama-sama, mereka mendukung penelitian dan pengembangan produk saat kami melakukan pengembangan bersama dengan mitra. Lovable membangun dan memelihara situs dengan integrasi mendalam ke Mailchimp, dan tumpukan operasional lainnya. ElevenLabs membantu kami mengeksplorasi identitas audio merek.
Selain pekerjaan kreatif, kami telah menggunakan AI untuk mengidentifikasi campuran terpene, yang pada dasarnya bertindak sebagai ahli kimia kami, AI telah mendukung estimasi pembotolan dan penelitian R&D, dan AI telah membantu menghubungkan kami dengan Otoritas Proses, produsen Botol, dan perancang wadah. Kami bahkan telah menggunakan AI untuk mengembangkan skema teknis untuk kemasan dan produk fisik kami. Untuk pengoperasian, Willow Voice untuk transkripsi, Fathom mencatat pertemuan kami, MajelisAI menangani transkripsi, dan Zapier mengotomatiskan komunikasi dan penjadwalan.
Bagaimana Anda membuat GPT, Tilda, dan Ferris khusus ini?
Kami membangun Tilda dan Ferris berdasarkan model fondasi OpenAI dan Anthropic. Mereka bukan hanya chatbot; mereka adalah agen terlatih yang disesuaikan dengan domain kreatif dan operasional tertentu.
Tilda adalah mitra kreatif Alexandra. Dia telah menyempurnakan ratusan petunjuk, referensi visual, dan aset merek untuk memahami bahasa desain dan nada emosional Eleanore. Tilda menghasilkan dan mengkritik konsep visual, mengeksplorasi tipografi dan sistem warna, serta membantu menerjemahkan sketsa dan tekstur Alexandra ke dalam bentuk digital.
Ferris berfungsi sebagai mitra operasi dan strategi kami. Dia dilatih tentang data bisnis internal, riset vendor, dan kerangka keuangan kami. Ferris menjalankan analisis pasar, membuat model laporan laba dan rugi, mengelola alur kerja penjangkauan, dan berkoordinasi dengan sistem AI lainnya termasuk Claude dan Lovable.
Kami membangun keduanya menggunakan pendekatan berlapis: model dasar menyediakan penalaran dan pembuatan bahasa, sementara lapisan memori khusus kami menyertakan MCP dan perintah terstruktur di tingkat proyek untuk menciptakan konteks yang persisten. Mereka bertindak lebih seperti kolaborator AI dibandingkan asisten tradisional. Cukup otonom untuk menangani seluruh alur kerja, namun selalu di bawah arahan manusia.
Alat apa yang akan Anda gunakan untuk proyek Eleanore empat tahun lalu, sebelum AI generatif?
Jika kita memulai Eleanore empat tahun lalu, sebelum AI generatif, kenyataannya kita mungkin tidak akan membangunnya. Pendekatan yang kami perlukan pada saat itu adalah pendekatan yang mahal.
Proses tersebut akan lebih lambat, lebih linier, dan sangat bergantung pada spesialis eksternal seperti desainer, pengembang web, konsultan industri, dan akuntan. Dalam kedua pengalaman kami sebelumnya, pengulangan materi iklan itu mahal, terikat waktu, dan terbatas sumber daya. Cara lama memaksakan alur kerja bergaya air terjun yang menuntut keputusan dini, yang sering kali tidak dapat diubah, alih-alih mendorong eksplorasi.
AI menghancurkan semua itu. Daripada memberi pengarahan kepada desainer, menunggu seminggu, lalu merevisi, kita bisa beralih dari konsep ke eksekusi dalam hitungan jam. Daripada kewalahan dengan gagasan meluncurkan lini produk baru, kita dapat bertukar pikiran, meneliti, memahami lanskap persaingan, dan mengidentifikasi mitra dalam hitungan jam, bukan minggu. Penghalang antara visi dan keluaran pada dasarnya telah hilang.
Alexandra sering mengatakan bahwa empat tahun lalu, dia akan menerjemahkan visinya untuk dibangun oleh orang lain. Sekarang dia membangunnya sendiri, secara langsung, dengan AI-nya.
Apa perbedaan utama antara membuat aset ini sekarang dan melakukannya dengan alat kreatif tradisional?
Perbedaan terbesar saat ini adalah kecepatan dan kedalaman iterasi. Sebelum adanya AI generatif, pengembangan kreatif sebagian besar berkaitan dengan eksekusi, yang berarti menyempurnakan sesuatu yang sudah ada. Dengan AI, yang terpenting adalah penemuan.
Kita tidak lagi memulai dari halaman kosong. Setiap ide baru dimulai sebagai dialog antara kita dan AI kita. Kami dapat menguji berbagai arah materi iklan, membuat model dampak bisnis dari masing-masing arahan, dan melihat seperti apa peluncurannya, semuanya dalam satu sesi kerja.
Pergeseran besar lainnya adalah AI telah mengaburkan batas antara pekerjaan kreatif dan analitis. Dulu, jalur tersebut terpisah. Desainer menangani estetika. Ahli strategi menangani positioning. Analis menangani angka. Sekarang proses-proses tersebut terintegrasi. Kita dapat membangun model dan konsep pengemasan dalam alur kerja yang sama, berdasarkan data dan penelitian yang sama.
Secara praktis, ini berarti kita dapat bereksperimen dengan risiko kreatif sambil tetap berpegang pada logika bisnis. Alat-alat tersebut tidak menggantikan rasa atau intuisi; mereka memperkuatnya.
Produk apa yang pernah Anda gunakan sebelumnya? Berapa lama waktu yang dibutuhkan? Berapa biayanya?
Sebelum AI generatif, kami akan menggunakan tumpukan standar untuk pembuatan merek digital: Adobe Creative Suite untuk desain, Webflow atau Squarespace untuk situs, Figma untuk prototipe, Mailchimp untuk CRM, dan Google Analytics untuk pelacakan. Masing-masing bagian memerlukan spesialis yang berbeda — seorang desainer, pengembang web, pemimpin UX, dan sering kali ahli strategi merek atau copywriter untuk menyatukan semuanya.
Untuk proyek setingkat Eleanore, tim tersebut kemungkinan besar akan terdiri dari lima hingga tujuh orang yang bekerja selama tiga hingga empat bulan. Biaya yang harus dikeluarkan bisa mencapai antara $75.000 dan $150.000 untuk identitas merek, desain situs, dan jaminan peluncuran saja, dan akan jauh lebih mahal setelah pengemasan, penelitian dan pengembangan produk, dan kepatuhan ditambahkan.
Bandingkan waktu, biaya, dan beban sumber daya dengan saat ini.
Dibandingkan dengan proses tradisional, kami telah menghemat banyak waktu, uang, dan tenaga manusia.
Di masa lalu, proyek seperti Eleanore memerlukan setidaknya enam bulan pengerjaan dan total anggaran sebesar $300.000 hingga $500.000 untuk mencakup pengembangan merek, desain, formulasi, kepatuhan, pengemasan, fotografi, dan materi pemasaran. Hal ini juga memerlukan banyak agensi dan kontraktor: kreatif, web, strategi merek, desain produk, dan pemodelan keuangan.
Saat ini, dengan menggunakan AI, kami mencapai titik yang sama dalam waktu sekitar empat minggu dengan biaya kurang dari 10%. Hampir setiap tahap diselesaikan dengan GPT kami yang disesuaikan, hanya mengandalkan mitra eksternal untuk elemen produksi fisik seperti desain rasa.
Perbedaannya bukan hanya kecepatan dan biaya. Ini adalah pengaruh. Energi kreatif dan operasional yang sama kini berkembang secara eksponensial karena AI menangani beban berat antara ide dan eksekusi.
Adakah masalah dengan alat baru ini? Adakah yang lebih baik dengan yang lebih tua?
Alat-alat baru ini ampuh, namun belum sempurna. Tantangan terbesarnya adalah kepercayaan. Alat AI bergerak cepat dan menghasilkan jawaban yang meyakinkan meskipun jawabannya salah. Kami mendengar kutipan dari Pakar Etika AI Google belum lama ini: “AI itu seperti remaja. Percaya diri dalam segala hal dan sering melakukan kesalahan.” Anda harus tetap skeptis, memvalidasi setiap keluaran penting, dan terus-menerus menguji asumsi.
Masalah lainnya adalah penyesuaian yang berlebihan pada masukan Anda sendiri. Semakin Anda menyempurnakan dan memberi makan pada sistem Anda, semakin mencerminkan pandangan dunia Anda. Hal ini berguna untuk konsistensi, namun dapat mempersempit jangkauan materi iklan jika Anda tidak sengaja mendorong perspektif luar.
Alat kreatif tradisional mempunyai gesekan. Tim meninjau, berdebat, dan menafsirkan ulang pekerjaan masing-masing. Gesekan itu sering kali membuat pekerjaan menjadi lebih baik. Saat ini, segala sesuatunya bergerak sangat cepat sehingga Anda harus membuat pos pemeriksaan sendiri untuk memastikan Anda masih dapat melihat dengan jelas.
Kami juga telah belajar bahwa beberapa hal masih lebih baik jika dilakukan dengan tangan. Fotografi dan aspek fisik identitas merek memerlukan tekstur manusia. AI dapat mensimulasikan perasaan, namun tidak dapat menghasilkan kehalusan yang berasal dari pengalaman hidup.
Khusus untuk Lovable, apakah Anda tetap menggunakannya?
Kami masih menggunakan Lovable setiap hari. Ini telah menjadi bagian dari tumpukan operasi kami dan bukan alat pembangunan satu kali saja.
Kami awalnya menggunakannya untuk meluncurkan situs Eleanore, namun sejak itu kami telah memperluas perannya. Kami mengintegrasikannya dengan Cloudflare untuk kinerja dan keamanan, dan menghubungkannya ke database backend kami untuk konten dinamis dan analitik. Lovable Cloud baru dari Lovable menangani skala, uptime, dan caching dengan sangat baik.
Kami tetap berlangganan karena platform ini terus berkembang dan memungkinkan kami melakukan perubahan secara instan. Kami dapat memperbarui situs, menguji kampanye, menambahkan konten, atau terhubung ke layanan baru tanpa bergantung pada pengembang atau agensi. Ketangkasan itu sangat berharga.
Apa kesimpulan utamanya oke untuk pembaca Business Insider?
Kesimpulan utamanya adalah AI telah mengubah tim kecil dan kreatif menjadi operator skala penuh. Apa yang dulunya memerlukan seluruh departemen kini dapat dilakukan oleh dua orang yang memahami cara berkolaborasi dengan sistem ini.
AI tidak hanya membuat pekerjaan lebih cepat. Ini mengubah apa yang mungkin terjadi. Ini memungkinkan Anda mengeksplorasi ide-ide yang sebelumnya Anda tinggalkan karena waktu, biaya, atau keahlian. Teknologi ini menghilangkan gesekan antara kreativitas dan eksekusi, yang berarti lebih banyak orang dapat membangun hal-hal ambisius dengan sumber daya yang lebih sedikit.
Bagi kami, Eleanore adalah bukti perubahan itu. Dua orang membangun merek premium, mulai dari strategi hingga suara, dari web hingga penelitian dan pengembangan, menggunakan alat yang dapat diakses oleh siapa saja. Pelajarannya adalah AI tidak akan menggantikan kreativitas. Itu memperluasnya.
Adakah yang kami lewatkan di sini?
Satu-satunya hal yang patut ditambahkan adalah bahwa proses ini telah mengubah cara kita berpikir tentang pembangunan perusahaan. AI telah menghilangkan jarak antara ide dan operasi. Hal ini memungkinkan para pendiri, seniman, dan tim kecil untuk beroperasi dengan presisi dan jangkauan yang sama seperti organisasi besar.
Eleanore telah menjadi proyek kreatif dan eksperimen sistem. Kami sedang menguji sejauh mana kolaborasi manusia-AI dapat berjalan ketika alat-alat tersebut diperlakukan sebagai mitra sejati, bukan sebagai asisten. Sejauh ini, jawabannya sangat jauh.
Mendaftarlah untuk buletin Tech Memo BI Di Sini. Hubungi saya melalui email di abarr@businessinsider.com.
Baca selanjutnya
