_new.jpg){kind=small}
Bisnis.com, JAKARTA - International Business Machines Corporation atau IBM menyebut implementasi kecerdasan buatan (AI) untuk pasar enterprise lebih rumit. Terdapat beberapa hal yang perlu disiapkan.
Senior Data & AI Partner Technical Specialist IBM Indonesia Muhammad Fachrizal Sinaga mengatakan kecerdasan buatan bukanlah teknologi musiman yang sedang hype. Teknologi tersebut telah dibangun oleh sejak 1956 dan konsisten.
Adapun dalam 7 tahun terakhir, implementasi AI di perusahaan telah meningkat 7 kali lipat seiring dengan dukungan terhadap peningkatan produktivitas yang mereka tawarkan.
Dia mengatakan dalam penggunaan generatif AI untuk enterprise berbeda dengan penggunaan untuk pelanggan ritel. Ada lima hal yang harus disiapkan oleh sebuah perusahaan untuk memanfaatkan AI.
Pertama, tidak ada satu model pun yang dapat menjawab semua pertanyaan untuk pasar enterprise karena kebutuhannya berbeda-beda. Oleh sebab itu, model AI ada ratusan ribu karena secara pemanfaatan berbeda-beda, pun dengan vertikalnya. Setiap model memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing.
Oleh sebab itu perusahaan membutuhkan solusi yang dapat mendukung lebih dari satu model.
Kedua, adalah multi hybrid cloud atau AI berbasis cloud. Tren AI ke depan adalah pemanfaatan AI berbasis komputasi awan. Namun, banyak perusahaan ingin agar AI mereka berbasis on premise atau AI yang digerakan oleh komputer lokal yang berada di lokasi.
Ketiga, adalah kepatuhan terhadap sumber itu berasal. Perusahaan butuh solusi yang dapat memperlihatkan secara transparan dari mana data diambil.
“Untuk mencegah bias data perlu ada AI yang dapat mendukung tiga hal dari sisi lifecyle governance atau tempat AI dibangun, peraturan pemerintah, termasuk dari komposisi data. Apakah data diambil dari copyright,” kata Fachrizal dalam acara Digital Transformation Forum For Public Sector, Kamis (20/6/2024)
Keempat, dari sisi nilai skala. Fondasi data harus diperhatikan. Jika fondasi data kurang optimal, maka jawaban yang diberikan AI kurang tepat, profesional dan tidak dapat diverifikasi.
Terakhir, membuat data menjadi satu ukuran yang sama. Harus ada platform yang dapat mengolah seluruh data yang berbeda-beda tersebut.
“Meningkatkan produktivitas adalah dengan meningkatkan optimalisasi dan efisiensi. AI masuk di sisi ini,” kata Fachrizal
Dia menambahkan bahwa model AI yang hadir saat ini juga terus bertambah. Saat ini, IBM mencatat jumlah model AI mencapai 725.000 model menurut data The Hugging Face. Padahal, pada awal Mei jumlah model AI masih sekitar 670.000.
“Dalam beberapa minggu model Ai telah bertambah pesat. Yang mana yang bisa digunakan untuk enterprise?” kata Fachrizal.
