Trendtech, Jakarta – Jika kita melihat tren teknologi di masa lalu, ada pola menarik yang terus muncul. Salah satu contohnya adalah pendekatan dalam komputasi cloud. Tidak ada solusi “satu ukuran untuk semua,” sehingga perusahaan mengadopsi pendekatan hybrid, menggabungkan infrastruktur on-premise dan berbagai penyedia cloud untuk menjalankan aplikasi enterprise. Pola serupa kini menjadi relevan dalam pengadopsian kecerdasan buatan (AI) di berbagai aplikasi dan lingkungan bisnis.
Fleksibilitas adalah kunci karena tidak ada satu pun pendekatan AI atau vendor platform yang dapat memenuhi seluruh kebutuhan perusahaan. Sebaliknya, kombinasi model AI yang telah dikembangkan, solusi khusus, dan integrasi data proprietary akan mendorong pengadopsian AI.
Baca juga: Himel Luncurkan ALTIVO di Indonesia: Solusi Wiring Devices Premium Berdesain Modern
Dengan dukungan open framework, software, dan infrastruktur, kini perusahaan dari berbagai skala dapat mengakses serta menyesuaikan model AI generatif (gen AI) sesuai kebutuhan unik mereka.
Menurut laporan “State of Generative AI in the Enterprise 2024” oleh Deloitte, manfaat utama dari investasi dalam gen AI bukanlah inovasi semata, melainkan efisiensi, produktivitas, dan otomatisasi tugas-tugas repetitif.
Meskipun model ini mampu menghasilkan konten baru, nilai sejatinya terletak pada kemampuan memproses data dalam jumlah besar untuk mengenali pola-pola. Ketika diterapkan pada perangkat lunak tradisional, aplikasi berbasis AI ini membantu meningkatkan alur kerja manusia, menjadikannya lebih cerdas dan efisien.
Pengadopsian AI biasanya berlangsung secara bertahap. Perusahaan sering kali memulai dengan mengotomatisasi tugas-tugas sederhana sebelum mengintegrasikan AI sepenuhnya ke dalam alur bisnis mereka. Berikut adalah tiga tahapan utama:
1.Memanfaatkan AI untuk Tugas Sederhana
AI sudah banyak digunakan untuk menyederhanakan tugas rutin. Sebagai contoh, asisten kode seperti Red Hat Ansible Lightspeed dan OpenShift Lightspeed membantu pengembang mempercepat pengembangan perangkat lunak atau debugging. Tool ini meminimalkan pekerjaan repetitif, memungkinkan pengembang fokus pada pemecahan masalah penting.
2. Mengintegrasikan AI dalam Operasional Bisnis
Setelah terbiasa, perusahaan mulai menerapkan AI pada operasional bisnis. Misalnya, layanan pelanggan otomatis yang menggunakan model seperti Mixtral-8x7b-Instruct telah meningkatkan keterlibatan pelanggan hingga 20%. Dalam banyak kasus, sistem ini memerlukan kustomisasi moderat untuk memastikan respons yang relevan dan bermanfaat.
3. Menyesuaikan AI dengan Data Proprietary
Langkah terakhir adalah menyesuaikan AI dengan data proprietary perusahaan. Penyelarasan model ini menjadikan AI sebagai alat strategis yang selaras dengan kebutuhan operasional perusahaan. Framework seperti Retrieval-Augmented Generation (RAG) dan Large-Scale Alignment for ChatBots (LAB) membantu perusahaan menyelaraskan model AI dengan data unik mereka, memungkinkan AI memberikan wawasan dan keputusan yang spesifik.
Baca juga: Kinerja Pasar Teknologi dan Elektronik di Indonesia
Red Hat OpenShift AI menyediakan platform yang memungkinkan pengembang menguji, menerapkan, dan mengiterasi model AI secara efektif. Dengan menggabungkan model dasar dan data bisnis melalui API dan framework seperti LangChain, pengembangan aplikasi real-time yang responsif terhadap kebutuhan pelanggan menjadi lebih sederhana.
Tidak ada pendekatan tunggal dalam perjalanan adopsi AI. Namun, untuk mempermudah pengadopsian, perusahaan perlu memprioritaskan tiga area utama: pemanfaatan, integrasi, dan kustomisasi gen AI. Dengan pendekatan yang tepat, AI dapat menjadi bagian integral dari operasional bisnis, membantu meningkatkan efisiensi dan mendorong inovasi.
