Apa itu AI Perusahaan?
Kecerdasan buatan (AI) perusahaan adalah penerapan teknologi AI canggih dalam organisasi besar. Dalam menghadirkan sistem AI dari prototipe ke produksi, ada beberapa tantangan yang muncul seputar skala, kinerja, tata kelola data, etika, dan kepatuhan terhadap peraturan. AI perusahaan meliputi kebijakan, strategi, infrastruktur, dan teknologi untuk penggunaan AI secara luas dalam organisasi besar. Meski membutuhkan investasi dan upaya yang signifikan, AI perusahaan penting bagi organisasi besar karena sistem AI makin banyak digunakan.
Pelajari selengkapnya tentang layanan kecerdasan buatan (AI)»
Apa itu platform AI perusahaan?
Platform AI perusahaan adalah kelompok teknologi terintegrasi yang memungkinkan organisasi untuk bereksperimen, mengembangkan, melakukan deployment, dan mengoperasikan aplikasi AI dalam skala besar. Model deep learning adalah inti dari setiap aplikasi AI. AI perusahaan membutuhkan penggunaan kembali model AI yang lebih baik di antara tugas, bukan pelatihan model dari awal setiap kali ada masalah atau set data baru. Platform AI perusahaan menyediakan infrastruktur yang diperlukan untuk menggunakan kembali, memproduksi, dan menjalankan model deep learning dalam skala besar di seluruh organisasi. Ini adalah sistem yang lengkap, end-to-end, stabil, tangguh, dan dapat diulang yang memberikan nilai berkelanjutan sekaligus fleksibel untuk perbaikan yang terus-menerus dan lingkungan yang berubah-ubah.
Apa manfaat AI perusahaan?
Saat menerapkan AI perusahaan, Anda dapat mengatasi tantangan yang sebelumnya tidak terpecahkan. Ini membantu Anda menghadirkan sumber pendapatan baru dan efisiensi dalam organisasi besar.
Dorong inovasi
Perusahaan besar biasanya memiliki beberapa ratus tim bisnis, tetapi tidak semua memiliki anggaran dan sumber daya untuk keterampilan ilmu data. AI skala perusahaan memungkinkan kepemimpinan untuk mendemokratisasi teknologi kecerdasan buatan dan machine learning (AI/ML), dan membuatnya lebih mudah diakses di seluruh perusahaan. Semua orang di organisasi dapat menyarankan, bereksperimen dengan, dan menyertakan alat AI dalam proses bisnis mereka. Pakar domain dengan pengetahuan bisnis dapat berkontribusi pada proyek AI dan memimpin transformasi digital.
Meningkatkan tata kelola
Pendekatan terisolasi terhadap pengembangan AI memberikan visibilitas dan tata kelola yang terbatas. Pendekatan terisolasi mengurangi kepercayaan pemangku kepentingan dan membatasi penggunaan AI, terutama dalam prediksi pengambilan keputusan penting.
AI perusahaan menghadirkan transparansi dan kontrol ke dalam proses. Organisasi dapat mengontrol akses data sensitif sesuai dengan persyaratan peraturan sekaligus mendorong inovasi. Tim ilmu data dapat menggunakan pendekatan AI yang dapat dijelaskan untuk menghadirkan transparansi dalam pengambilan keputusan AI dan meningkatkan kepercayaan pengguna akhir.
Kurangi biaya
Manajemen biaya untuk proyek AI membutuhkan kontrol yang cermat atas upaya pengembangan, waktu, dan sumber daya komputasi, terutama selama pelatihan. Strategi AI perusahaan dapat mengotomatiskan dan menstandarisasi upaya rekayasa berulang dalam organisasi. Proyek AI mendapatkan akses terpusat dan terukur ke sumber daya komputasi sekaligus memastikan tidak ada tumpang tindih atau pemborosan. Anda dapat mengoptimalkan alokasi sumber daya, mengurangi kesalahan, dan meningkatkan efisiensi proses dari waktu ke waktu.
Meningkatkan produktivitas
Dengan mengotomatiskan tugas rutin, AI dapat mengurangi pemborosan waktu dan memberikan keleluasaan bagi sumber daya manusia untuk pekerjaan yang lebih kreatif dan produktif. Penambahan kecerdasan ke perangkat lunak perusahaan juga dapat meningkatkan kecepatan operasi bisnis, mengurangi waktu yang dibutuhkan antara berbagai tahapan dalam aktivitas bisnis apa pun. Linimasa yang dipersingkat dari desain ke komersialisasi atau produksi hingga pengiriman dapat segera menghadirkan pengembalian investasi.
Apa saja kasus penggunaan AI perusahaan?
Aplikasi AI perusahaan dapat mengoptimalkan segala hal mulai dari manajemen rantai pasokan hingga deteksi penipuan dan manajemen hubungan pelanggan. Selanjutnya, kami mencantumkan beberapa contoh dengan studi kasus.
Penelitian dan pengembangan
Organisasi dapat menganalisis set data yang luas, memprediksi tren, dan menyimulasi hasil untuk secara signifikan mengurangi waktu dan sumber daya yang diperlukan dalam pengembangan produk. Model AI dapat mengidentifikasi pola dan wawasan dari keberhasilan dan kegagalan produk sebelumnya, yang memandu pengembangan penawaran mendatang. Model ini juga dapat mendukung inovasi kolaboratif sehingga tim di berbagai wilayah geografis dapat bekerja lebih efektif dalam proyek-proyek yang kompleks.
Misalnya, AstraZeneca, merek farmasi global, menciptakan platform penemuan obat berbasis AI untuk meningkatkan kualitas dan mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk menemukan kandidat obat potensial.
Manajemen aset
Teknologi AI mengoptimalkan akuisisi, penggunaan, dan pembuangan aset fisik dan digital dalam suatu organisasi. Misalnya, algoritma pemeliharaan prediktif dapat memprediksi kapan peralatan atau mesin kemungkinan akan gagal berfungsi atau memerlukan perawatan. Teknologi ini dapat menyarankan penyesuaian operasional bagi mesin untuk meningkatkan efisiensi, mengurangi konsumsi energi, atau memperpanjang masa pakai aset. Melalui sistem pelacakan yang didukung AI, organisasi mendapatkan visibilitas waktu nyata ke lokasi dan status aset.
Misalnya, Baxter International Inc., pelopor teknologi medis global, menggunakan AI untuk mengurangi waktu henti peralatan yang tidak direncanakan, mencegah lebih dari 500 jam waktu henti mesin yang tidak direncanakan hanya di satu fasilitas.
Layanan pelanggan
AI dapat menghadirkan interaksi pelanggan yang dipersonalisasi, efisien, dan dapat diskalakan. Chatbot dan asisten virtual yang didukung AI menangani banyak pertanyaan pelanggan tanpa campur tangan manusia. AI juga dapat menganalisis data pelanggan yang luas secara waktu nyata, yang memungkinkan bisnis menawarkan rekomendasi dan dukungan yang dipersonalisasi.
Misalnya, T-Mobile, sebuah perusahaan telekomunikasi global, menggunakan AI untuk meningkatkan kecepatan dan kualitas interaksi pelanggan. Agen manusia melayani pelanggan dengan lebih baik dan lebih cepat, yang memperkaya pengalaman pelanggan dan menciptakan koneksi manusia-ke-manusia yang lebih kuat.
Apa pertimbangan teknologi utama dalam AI perusahaan?
Keberhasilan menerapkan AI perusahaan mengharuskan organisasi untuk menerapkan hal berikut.
Manajemen data
Proyek AI membutuhkan akses mudah dan aman ke aset data perusahaan. Organisasi harus membangun pipeline rekayasa data mereka, baik streaming atau pemrosesan data batch, jala data, atau gudang data. Mereka harus memastikan adanya sistem, seperti katalog data sehingga ilmuwan data dapat dengan cepat menemukan dan menggunakan set data yang dibutuhkan. Mekanisme tata kelola data terpusat mengatur akses data dan mendukung manajemen risiko tanpa menimbulkan hambatan yang tidak perlu dalam pengambilan data.
Infrastruktur pelatihan model
Organisasi harus membangun infrastruktur terpusat untuk membangun dan melatih model machine learning baru dan yang sudah ada. Misalnya, rekayasa fitur melibatkan ekstraksi dan pengubahan variabel atau fitur, seperti daftar harga dan deskripsi produk, dari data mentah untuk pelatihan. Penyimpanan fitur terpusat memungkinkan berbagai tim untuk berkolaborasi, mempromosikan penggunaan kembali. dan menghindari silo dengan upaya kerja duplikat.
Demikian pula, sistem yang mendukung retrieval-augmented generation (RAG) diperlukan agar tim ilmu data dapat mengadaptasi model AI yang ada dengan data perusahaan internal. Model bahasa besar (LLM) dilatih pada volume data yang besar dan menggunakan miliaran parameter untuk menghasilkan output asli. Anda dapat menggunakannya untuk tugas-tugas, seperti menjawab pertanyaan, menerjemahkan bahasa, dan memproses bahasa alami. RAG memperluas kemampuan LLM yang sudah kuat ke domain tertentu atau basis pengetahuan internal organisasi, semua tanpa perlu melatih kembali model.
Registri model pusat
Registri model pusat adalah katalog perusahaan untuk LLM dan model machine learning yang dibangun dan dilatih di berbagai unit bisnis. Ini memungkinkan penentuan versi model, yang memungkinkan tim menyelesaikan banyak tugas:
- Melacak iterasi model dari waktu ke waktu
- Membandingkan kinerja di berbagai versi
- Memastikan deployment menggunakan versi yang paling efektif dan terbaru
Tim juga dapat menyimpan catatan metadata model terperinci, termasuk data pelatihan, parameter, metrik kinerja, dan hak penggunaan. Ini meningkatkan kolaborasi antar-tim dan menyederhanakan tata kelola, kepatuhan, dan kemampuan audit model AI.
Penerapan model
Praktik, seperti MLOP dan LLMOPS memperkenalkan efisiensi operasional untuk pengembangan AI perusahaan. Praktik tersebut menerapkan prinsip-prinsip DevOps terhadap tantangan unik AI dan machine learning.
Misalnya, Anda dapat mengotomatiskan berbagai tahapan siklus hidup ML dan LLM, seperti persiapan data, pelatihan model, pengujian, dan deployment, untuk mengurangi kesalahan manual. Pembuatan pipeline operasional ML dan LLM memfasilitasi integrasi dan pengiriman berkelanjutan (CI/CD) model AI. Tim dapat dengan cepat mengulang dan memperbarui model berdasarkan umpan balik waktu nyata dan perubahan persyaratan.
Pemantauan model
Pemantauan sangat penting untuk mengelola model AI, memastikan keandalan, akurasi, dan relevansi konten yang dihasilkan AI dari waktu ke waktu. Model AI rentan berhalusinasi atau kadang-kadang menghasilkan informasi yang tidak akurat. Output model juga bisa menjadi tidak relevan karena data dan konteks yang berkembang.
Organisasi harus menerapkan mekanisme human in the loop untuk mengelola output LLM secara efektif. Pakar domain secara berkala menilai output AI untuk memastikan akurasi dan kesesuaiannya. Dengan umpan balik waktu nyata dari pengguna akhir, organisasi dapat mempertahankan integritas model AI dan memastikannya memenuhi kebutuhan pemangku kepentingan yang terus berkembang.
Bagaimana AWS dapat mendukung strategi AI perusahaan Anda?
Amazon Web Services (AWS) menawarkan cara termudah untuk membangun dan menskalakan aplikasi AI, dengan basis pilihan model dan fleksibilitas. Kami telah membantu perusahaan mengadopsi sistem AI di setiap lini bisnis, dengan keamanan end-to-end, privasi, dan tata kelola AI.
Anda bisa memilih dari rangkaian layanan terluas dan terdalam yang sesuai dengan kebutuhan bisnis. Anda juga dapat menemukan solusi end-to-end dan layanan AI yang sudah dilatih sebelumnya, atau membangun platform dan model AI perusahaan sendiri pada infrastruktur yang dikelola sepenuhnya.
Layanan AI yang sudah dilatih sebelumnya dari AWS
Layanan AI yang sudah dilatih sebelumnya dari AWS memberikan kecerdasan siap pakai untuk aplikasi dan alur kerja Anda. Misalnya, Anda dapat menggunakan Amazon Rekognition untuk analisis gambar dan video, Amazon Lex untuk antarmuka percakapan, atau Amazon Kendra untuk pencarian perusahaan. Anda bisa mendapatkan kualitas dan akurasi dari API yang terus melakukan pemelajaran tanpa perlu pelatihan atau deployment model.
Amazon Bedrock
Amazon Bedrock adalah layanan terkelola penuh yang menawarkan pilihan model fondasi (FM) beperforma tinggi dari perusahaan AI terkemuka melalui API tunggal. Layanan ini juga menyediakan serangkaian kemampuan untuk membangun aplikasi AI generatif dengan keamanan, privasi, dan AI yang bertanggung jawab.
Dengan Amazon Bedrock, Anda dapat dengan mudah bereksperimen dan mengevaluasi FM teratas untuk kasus penggunaan Anda. Kemudian, Anda dapat menyesuaikannya secara pribadi dengan data Anda menggunakan teknik, seperti penyempurnaan dan retrieval-augmented generation (RAG). Selain itu, Anda dapat membangun agen yang menjalankan tugas menggunakan sistem perusahaan dan sumber data Anda.
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker adalah layanan terkelola penuh yang menggabungkan beragam alat yang memungkinkan pengoperasian deep learning performa tinggi berbiaya rendah untuk berbagai kasus penggunaan. Dengan SageMaker, Anda dapat membangun, melatih, dan melakukan deployment model deep learning dalam skala besar. Anda bisa menggunakan alat, seperti notebook, debugger, profiler, dan pipeline dalam satu lingkungan pengembangan terintegrasi (IDE).
AMI Deep Learning AWS
AWS Deep Learning AMI (DLAMI) menyediakan serangkaian kerangka kerja, dependensi, dan alat yang dikurasi dan aman bagi peneliti AI perusahaan. Ini mempercepat deep learning di Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2).
Amazon Machine Image (AMI) adalah gambar yang disediakan oleh AWS yang memberikan informasi yang diperlukan untuk meluncurkan instans. Dibangun untuk Amazon Linux dan Ubuntu, AMI telah dikonfigurasi sebelumnya dengan:
- TensorFlow
- PyTorch
- Driver dan pustaka NVIDIA CUDA
- Intel MKL
- Elastic Fabric Adapter (EFA)
- Plugin aws-ofi-nccl
Ini membantu Anda melakukan deployment dan menjalankan kerangka kerja dan alat AI dengan cepat dalam skala besar.
Mulai menggunakan AI perusahaan di AWS dengan membuat akun sekarang juga.
