Apa yang dimaksud AI Scaling?
Apa itu Scaling AI?
Penerapan AI secara luas meningkatkan pemanfaatan dan cakupan AI di semua aspek operasional organisasi untuk memaksimalkan nilai bisnis. Sebagian besar organisasi memulai dengan beberapa proyek AI yang berfokus pada pemecahan masalah spesifik. Skalabilitas AI bergerak melampaui proyek untuk mengintegrasikan AI baik secara luas maupun mendalam ke dalam layanan inti, produk, atau proses bisnis organisasi.
Proses ini memerlukan kemampuan teknis yang lebih canggih—Anda harus mengembangkan dan melatih berbagai model AI dengan set data yang beragam, lalu mengimplementasikannya secara sistematis untuk manajemen perubahan dan perbaikan bug. Selain menyelesaikan tantangan teknis, penskalaan AI juga membutuhkan pola pikir dan pergeseran proses untuk mendorong inovasi dalam setiap aspek.
Apa manfaat dari penskalaan AI?
Skalabilitas AI berarti beralih dari kecerdasan buatan eksperimental ke terapan. Ini mempunyai aplikasi perusahaan yang luas dan dapat mengganggu industri. Ini adalah terobosan yang secara fundamental mengubah lanskap persaingan. Organisasi dapat memberikan nilai lebih dengan biaya lebih sedikit, mendapatkan keunggulan kompetitif di edge mereka. Kami menjabarkan beberapa manfaat utama di bawah ini.
Sumber penghasilan baru
Sistem AI sudah berkontribusi terhadap peningkatan produk dan layanan. Seandainya, teknologi AI generatif digunakan untuk mempercepat desain produk, dan chatbot mengubah cara pelanggan mengakses dan menerima dukungan dan layanan. Dengan mengingat hal itu, adopsi AI di seluruh perusahaan dapat memajukan inovasi jauh melampaui cakupan ini. Seandainya, Takenaka Corporation, perusahaan konstruksi terkemuka di Jepang, menggunakan AI untuk mengembangkan Platform Digital Building 4.0. Hal ini mempermudah pekerja dengan mudah menemukan informasi dari undang-undang industri konstruksi hingga peraturan, pedoman, dan praktik terbaik. Platform ini meningkatkan efisiensi internal dan menciptakan sumber pendapatan baru bagi organisasi.
Peningkatan kepuasan konsumen
Adopsi AI di seluruh perusahaan memungkinkan organisasi memdapatkan nilai di setiap langkah perjalanan pelanggan. Dari rekomendasi yang dipersonalisasi hingga pengiriman yang lebih cepat dan komunikasi real-time, organisasi dapat menyelesaikan masalah pelanggan dan memenuhi kebutuhan pelanggan yang berubah. Sebagai contoh, FOX, sebuah perusahaan media besar, mempercepat wawasan data untuk menghadirkan produk berbasis AI yang relevan secara kontekstual bagi konsumen, pengiklan, dan penyiar secara hampir real-time. Pengiklan dapat memakai sistem untuk menargetkan penempatan produk pada momen video tertentu dan relevan—yang berarti lebih banyak nilai dari hubungan mereka dengan Fox. Pada waktu yang sama, pemirsa juga menerima rekomendasi produk yang paling relevan bagi mereka pada waktu yang tepat.
Mengurangi pemborosan
Skalabilitas AI berarti memperkenalkan kemampuan AI dari area yang menghadap pelanggan ke tugas kantor belakang dan tengah. Ini dapat menurunkan beban kerja administratif, membebaskan karyawan untuk pekerjaan yang lebih kreatif dan keseimbangan kehidupan kerja yang lebih baik. Demikian pula, sistem AI juga dapat memantau proses penting untuk mengidentifikasi dan menghilangkan hambatan atau titik tersedak. Sebagai contoh, Merck, sebuah perusahaan bioteknologi yang melakukan penelitian intensif, telah membangun aplikasi AI untuk penambangan pengetahuan dan tugas riset pasar. Sasaran mereka adalah untuk mengurangi proses manual yang memakan waktu yang mengurangi pekerjaan yang lebih berdampak di seluruh rantai nilai farmasi.
Apa yang diperlukan untuk menskalakan AI?
Bereksperimen dengan satu atau dua model AI berbeda secara signifikan dari menjalankan seluruh perusahaan Anda pada AI. Kompleksitas, biaya, dan tantangan lainnya juga meningkat seiring dengan meluasnya adopsi AI. untuk berhasil menskalakan AI, Anda harus menginvestasikan sumber daya dan waktu di tiga bidang utama: orang, teknologi, dan proses.
Orang
Proyek AI umumnya menjadi domain ilmuwan data dan peneliti AI. Namun, AI dalam skala besar memerluhkan berbagai keterampilan — mulai dari keahlian domain hingga manajemen infrastruktur TI dan rekayasa data. Organisasi harus berinvestasi dalam menciptakan tim multi-disiplin yang bisa bekerjasama untuk berbagai implementasi AI di seluruh perusahaan. Ada dua pendekatan: pod serta departemen.
Pod
Tim kecil yang ahli di machine learning, ilmuwan data, dan insinyur perangkat lunak mengambil pengembangan produk AI untuk departemen perusahaan tertentu. Pod dapat mempercepat pengembangan AI tetapi juga memiliki kendala. Hal ini dapat menyebabkan terbentuknya silo pengetahuan dan penggunaan teknologi dan AI yang beragam secara acak di seluruh organisasi.
Departemen
Divisi atau departemen AI tersendiri yang memprioritaskan, mengawasi, dan mengelola pengembangan AI di seluruh organisasi. Pendekatan ini memerlukan lebih banyak biaya di muka dan juga dapat meningkatkan waktu adopsi. Tetapi, ini menghasilkan penskalaan AI yang lebih berkelanjutan dan sistematis.
Teknologi
Penskalaan AI butuhkan pembangunan dan penerapan ratusan model pembelajaran mesin di berbagai lingkungan. Organisasi harus mengadopsi teknologi yang secara efisien memfasilitasi transisi model dari tahap eksperimen ke produksi sambil memudahkan pemeliharaan berkelanjutan dan peningkatan produktivitas. Teknologi harus terintegrasi dengan infrastruktur TI yang ada dan pelaksanaan pengembangan perangkat lunak. Ini harus membantu kolaborasi antara ilmuwan data dan pemangku kepentingan lainnya dalam organisasi.
Proses
Pengembangan AI merupakan proses berulang yang membutuhkan penyempurnaan konstan. Ilmuwan data menyiapkan data, melatih dan sesuaikan model, dan menyebarkannya ke produksi. Mereka memantau output dan kinerja dan mengulang langkah-langkah untuk merilis versi berikutnya. Seluruh proses membutuhkan standardisasi untuk menskalakan secara efisien. Organisasi harus menerapkan operasi machine learning (MLOP), seperangkat praktik untuk mengotomatiskan dan menstandarisasi proses di seluruh siklus hidup AI. Tata kelola seluruh siklus hidup juga penting untuk menjamin pengembangan AI yang aman, teregulasi, dan etis.
Apa teknologi utama dalam penskalaan AI?
Teknologi dan alat khusus merupakan suatu keharusan untuk kemajuan dalam AI. Kami memberikan beberapa contoh di bawah.
Penyimpanan fitur
Toko ini penyimpanan fitur penggunaan untuk kembali fitur di berbagai model ML. Fitur merupakan properti terukur individu yang berasal dari data mentah. Atribut tersebut dapat berupa atribut sederhana seperti usia, pendapatan, atau rasio klik-tayang, atau fitur rekayasa yang lebih kompleks yang dibuat melalui transformasi dan agregasi.
Penyimpanan fitur yang mengatur dan mengelola fitur-fitur ini dan metadata seperti definisi, logika komputasi, dependensi, dan riwayat penggunaannya. Ilmuwan data dan insinyur machine learning dapat menggunakan kembali, berbagi, dan menemukan fitur secara efisien, mengurangi upaya duplikasi.
Aset kode
Aset kode yang dapat digunakan kembali seperti pustaka, kerangka kerja, dan basis kode khusus meningkatkan efisiensi. Dengan menstandardisasi perpustakaan dan kerangka kerja tertentu, organisasi dapat memastikan bahwa solusi AI mereka kembangkan menggunakan praktik terbaik dan lebih dapat dipelihara dari waktu ke waktu. Aset kode yang dapat digunakan kembali juga meningkatkan konsistensi di semua proyek. Mereka menurunkan pekerjaan berulang dan menyediakan kerangka kerja untuk inovasi.
Otomatisasi operasional
Otomatisasi seperti pengujian otomatis dan integrasi keberlanjutan/penyebaran deployment (CI/CD) sangat berharga dalam proses penskalaan AI. Mereka memungkinkan organisasi untuk mengulangi model AI dengan cepat dan meningkatkan ketangkasan implementasi AI mereka. Penerapan seperti RAG dapat digunakan untuk meningkatkan pelatihan model bahasa besar yang ada dalam AI generatif, alih-alih melatih yang baru dari awal. Teknologi data streaming merpakan salah suatu keharusan untuk mengotomatiskan tugas pemrosesan data—hal-hal seperti persiapan dan analisis untuk pemrosesan data real-time yang diperlukan oleh operasi machine learning.
Komputasi cloud
Komputasi cloud dan infrastruktur yang dapat dilaksanakan dan menawarkan sumber daya yang fleksibel dan dapat dialokasikan secara dinamis untuk memenuhi kebutuhan beban kerja AI. Kemampuan untuk meningkatkan atau menurunkan sumber daya berlandaskan permintaan memastikan bahwa organisasi dapat mengelola biaya secara efisien sambil memenuhi persyaratan kinerja model AI. Misalnya, Anda dapat menggunakan instans komputasi kinerja tinggi (HPC) untuk melatih model kompleks dan solusi penyimpanan yang dapat diskalakan untuk mengelola kumpulan set data besar. Layanan AWS cloud juga mencakup AI khusus dan alat machine learning yang dapat mempercepat pengembangan dan deployment lebih lanjut.
Apa saja tantangan dalam penskalaan AI?
Penskalaan AI yang sukses mengharuskan organisasi untuk menyelesaikan tantangan berikut.
Operasionalisasi model
Model yang dikembangkan tidak menyadari potensi penuhnya sebagai alat operasional karena sejumlah alasan, beberapa di antaranya kami paparkan di bawah ini:
- Mengembangkan model sebagian besar merupakan proses satu kali yang tidak berhubungan dengan hasil bisnis nyata.
- Penyerahan model antar tim berlangsung tanpa dokumentasi, proses, dan struktur.
- Proses pengembangan model ada dalam silo tanpa masukan dari pengguna akhir, organisasi yang lebih luas, atau pakar bidang subjek.
- Model diterapkan secara individual pada sistem warisan.
Model yang didukung oleh penarikan data statis satu kali akan cepat menjadi basi dan tidak akurat. Tanpa praktik perbaikan berkelanjutan, kinerja suatu model akhirnya menurun, atau berisiko menjadi usang.
Resistensi budaya
Mengadopsi AI menskalakan besar memerlukan perubahan signifikan dalam budaya organisasi dan alur kerja. Resistensi terhadap perubahan dan kurangnya pemahaman tentang kapabilitas AI menghambat proses. Mengintegrasikan AI ke dalam proses bisnis dan sistem TI yang ada juga dapat menjadi rumit karena masalah kompatibilitas atau sistem warisan. Tim data mungkin kesulitan untuk mempertahankan produktivitas karena meningkatnya kompleksitas, kolaborasi antar tim yang tidak memadai, dan kurangnya proses dan alat standarisasi.
Meningkatkan kompleksitas
Model AI operasional harus tetap akurat dan efektif dalam lingkungan yang berubah. pengamatan dan pemeliharaan berkelanjutan—seperti pembaruan rutin dan pelatihan ulang dengan data baru—adalah suatu keharusan. Namun, karena model AI menjadi lebih canggih, mereka membutuhkan lebih banyak sumber daya komputasi untuk pelatihan dan inferensi. Menjadikan perubahan atau memperbaiki bug menjadi lebih mahal dan memakan waktu di iterasi selanjutnya.
Kekhawatiran peraturan
Memastikan keamanan dan privasi data dan model AI merupakan tantangan. Proyek AI eksperimental mempunyai lebih banyak fleksibilitas dalam menggunakan data organisasi. Namun, keberhasilan operasional membutuhkan pemenuhan semua kerangka peraturan yang berlaku bagi perusahaan. Pengembangan AI membutuhkan pengelolah yang cermat untuk memastikan akses data resmi di setiap langkah. Seandainya, jika pengguna yang tidak sah mengajukan pertanyaan rahasia kepada chatbot AI, ia tidak boleh mengungkapkan informasi rahasia dalam jawabannya.
Bagaimana dukungan AWS dalam penskalaan AI Anda?
AWS dapat membantu Anda di setiap tahap perjalanan adopsi kecerdasan buatan (AI) Anda, dengan menyediakan rangkaian layanan kecerdasan buatan (AI), infrastruktur, dan sumber daya implementasi yang paling lengkap. Anda dapat menskalakan AI lebih cepat dan lebih efisien di semua perusahaan. Sebagai contoh, Anda dapat memakai:
- Amazon Bedrock memilih untuk, menyesuaikan, melatih, dan menerapkan model dasar terdepan di industri dengan data kepemilikan.
- Amazon QDeveloper mempercepat pengembangan perangkat lunak dengan menghasilkan kode, menganalisis basis kode, men-debug masalah, dan memberikan panduan arsitektur berdasarkan praktik terbaik AWS—semuanya melalui interaksi bahasa alami dalam IDE atau Konsol Manajemen AWS .
- Amazon Q untuk memperoleh jawaban cepat dan relevan untuk pertanyaan mendesak, memecahkan masalah, dan menghasilkan konten. Anda juga dapat bertindak menggunakan data dan keahlian dalam repositori informasi perusahaan Anda, kode, dan sistem perusahaan anda.
- Amazon SageMaker JumpStart membantu tim perangkat lunak mempercepat perkembangan AI dengan membangun, melatih, dan menerapkan model dasar di hub machine learning.
Anda juga dapat memakai alat Sagemaker for MLops untuk merampingkan proses pengembangan AI. Misalnya:
- Gunakan SageMaker Experiments untuk melacak artefak yang terkait dengan tugas pelatihan model Anda, seperti parameter, metrik, dan set data.
- Anda dapat mengonfigurasi SageMaker Pipelines untuk menjalankan secara otomatis pada interval reguler atau saat peristiwa tertentu dipicu.
- Gunakan Registri Model SageMaker untuk melacak versi model dan metadata—seperti pengelompokan kasus pemakaian dan garis dasar metrik kinerja model—di repositori pusat. Anda dapat memakai informasi ini untuk memilih model terbaik berdasarkan kebutuhan bisnis Anda.
Mulailah menggunakan AI di AWS dengan membuat akun gratis hari ini.