Apa itu AI Korporasi?

Kecerdasan buatan (AI) korporasi adalah adopsi teknologi AI canggih dalam organisasi berskala besar. Memindahkan sistem AI dari prototipe ke produksi menimbulkan sejumlah tantangan terkait skala, performa, tata kelola data, etika, dan kepatuhan regulasi. AI korporasi mencakup kebijakan, strategi, infrastruktur, dan teknologi untuk penggunaan AI secara luas dalam organisasi besar. Meskipun memerlukan investasi dan upaya yang signifikan, AI korporasi penting bagi organisasi besar seiring sistem AI menjadi semakin umum digunakan.

Pelajari selengkapnya tentang kecerdasan buatan (AI)»

Platform AI korporasi adalah kumpulan teknologi terintegrasi yang memungkinkan organisasi untuk bereksperimen, mengembangkan, men-deploy, dan mengoperasikan aplikasi AI dalam skala besar. Model deep learning merupakan inti dari setiap aplikasi AI. AI korporasi memerlukan tingkat penggunaan ulang model AI yang lebih tinggi antar tugas, alih-alih melatih model dari awal setiap kali muncul masalah atau set data baru. Platform AI korporasi menyediakan infrastruktur yang diperlukan untuk menggunakan ulang, memproduksikan, dan menjalankan model deep learning dalam skala besar di seluruh organisasi. Platform ini merupakan sistem lengkap yang end-to-end, stabil, tangguh, dan dapat diulang, yang memberikan nilai berkelanjutan sekaligus tetap fleksibel untuk peningkatan berkelanjutan dan lingkungan yang terus berubah.

Saat menerapkan AI korporasi, Anda dapat menyelesaikan tantangan yang sebelumnya tidak dapat diselesaikan. Hal ini membantu Anda mendorong sumber pendapatan baru dan efisiensi di organisasi besar.

Mendorong inovasi

Perusahaan besar biasanya memiliki ratusan tim bisnis, tetapi tidak semuanya memiliki anggaran dan sumber daya untuk keterampilan ilmu data. AI skala korporasi memungkinkan pemimpin untuk mendemokratisasi teknologi kecerdasan buatan dan machine learning (AI/ML), serta menjadikannya lebih mudah diakses di seluruh perusahaan. Siapa pun dalam organisasi dapat mengusulkan, bereksperimen dengan, dan mengintegrasikan alat AI ke dalam proses bisnis mereka. Ahli domain dengan pengetahuan bisnis dapat berkontribusi pada proyek AI dan memimpin transformasi digital.

Meningkatkan tata kelola

Pendekatan yang terkotak-kotak dalam pengembangan AI memberikan visibilitas dan tata kelola yang terbatas. Pendekatan yang terkotak-kotak mengurangi kepercayaan pemangku kepentingan dan membatasi adopsi AI—terutama dalam prediksi pengambilan keputusan yang krusial.

AI korporasi menghadirkan transparansi dan kontrol dalam proses. Organisasi dapat mengontrol akses data sensitif sesuai dengan persyaratan regulasi 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.

Mengurangi biaya

Pengelolaan biaya untuk proyek AI memerlukan pengendalian yang cermat terhadap upaya pengembangan, waktu, dan sumber daya komputasi, terutama selama pelatihan. Strategi AI korporasi dapat mengotomatiskan dan menstandarkan upaya rekayasa yang berulang dalam organisasi. Proyek AI mendapatkan akses terpusat dan dapat diskalakan ke sumber daya komputasi, sekaligus memastikan tidak ada tumpang tindih atau pemborosan. Anda dapat mengoptimalkan alokasi sumber daya, mengurangi kesalahan, dan meningkatkan efisiensi proses seiring waktu.

Meningkatkan produktivitas

Dengan mengotomatiskan tugas rutin, AI dapat mengurangi pemborosan waktu dan membebaskan sumber daya manusia untuk pekerjaan yang lebih kreatif dan produktif. Menambahkan kecerdasan ke perangkat lunak korporasi juga dapat meningkatkan kecepatan operasi bisnis, sehingga mengurangi waktu yang diperlukan di antara berbagai tahap dalam aktivitas korporasi. Linimasa yang lebih singkat dari desain hingga komersialisasi atau produksi hingga pengiriman dapat memberikan pengembalian investasi yang lebih cepat.

Aplikasi AI korporasi dapat mengoptimalkan berbagai hal, mulai dari manajemen rantai pasokan hingga deteksi penipuan dan manajemen hubungan pelanggan. Selanjutnya, kami menyajikan beberapa contoh melalui studi kasus.

Riset dan pengembangan

Organisasi dapat menganalisis set data yang besar, memprediksi tren, dan menyimulasikan 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, sehingga memandu pengembangan penawaran di masa depan. Model tersebut juga dapat mendukung inovasi kolaboratif sehingga tim di berbagai wilayah dapat bekerja lebih efektif dalam proyek yang kompleks.

Sebagai contoh, AstraZeneca, sebuah perusahaan farmasi global, mengembangkan platform penemuan obat berbasis AI untuk meningkatkan kualitas dan mengurangi waktu yang diperlukan dalam menemukan kandidat obat potensial.

Manajemen aset

Teknologi AI mengoptimalkan perolehan, penggunaan, serta pembuangan aset fisik dan digital dalam suatu organisasi. Sebagai contoh, algoritma pemeliharaan prediktif dapat memprediksi kapan peralatan atau mesin kemungkinan akan gagal atau memerlukan pemeliharaan. Algoritma tersebut juga dapat menyarankan penyesuaian operasional pada mesin untuk meningkatkan efisiensi, mengurangi konsumsi energi, atau memperpanjang masa pakai aset. Melalui sistem pelacakan berbasis AI, organisasi memperoleh visibilitas waktu nyata terhadap lokasi dan status aset mereka.

Sebagai contoh, Baxter International Inc., pemimpin global di bidang teknologi medis, menggunakan AI untuk mengurangi waktu henti peralatan yang tidak direncanakan, mencegah lebih dari 500 jam mesin waktu henti tidak terencana hanya di satu fasilitas.

Layanan pelanggan

AI dapat menyediakan interaksi pelanggan yang dipersonalisasi, efisien, dan dapat diskalakan. Chatbot dan asisten virtual berbasis AI menangani banyak pertanyaan pelanggan tanpa intervensi manusia. AI juga dapat menganalisis data pelanggan dalam jumlah besar secara waktu nyata, sehingga memungkinkan bisnis menawarkan rekomendasi dan dukungan yang dipersonalisasi.

Sebagai contoh, T-Mobile, perusahaan telekomunikasi global, menggunakan AI untuk meningkatkan kecepatan dan kualitas interaksi pelanggan. Agen manusia melayani pelanggan dengan lebih baik dan lebih cepat, memperkaya pengalaman pelanggan serta menciptakan koneksi antar manusia yang lebih kuat.

Keberhasilan dalam menerapkan AI korporasi mengharuskan organisasi untuk menerapkan hal-hal berikut.

Manajemen data

Proyek AI memerlukan akses yang mudah dan aman ke aset data korporasi. Organisasi harus membangun pipeline rekayasa data mereka, baik untuk pemrosesan data streaming maupun batch, jala data, atau pergudangan data. Mereka harus memastikan sistem seperti katalog data tersedia sehingga ilmuwan data dapat dengan cepat menemukan dan menggunakan set data yang diperlukan. Mekanisme tata kelola data terpusat mengatur akses data dan mendukung manajemen risiko tanpa menciptakan hambatan yang tidak perlu dalam pengambilan data.

Infrastruktur pelatihan model

Organisasi harus membangun infrastruktur terpusat untuk membangun dan melatih model machine learning baru maupun yang sudah ada. Sebagai contoh, rekayasa fitur mencakup ekstraksi dan transformasi variabel atau fitur, seperti daftar harga dan deskripsi produk, dari data mentah untuk pelatihan. Penyimpanan fitur terpusat memungkinkan berbagai tim untuk berkolaborasi, mendorong penggunaan ulang, dan menghindari silo dengan upaya kerja yang duplikatif.

Demikian pula, sistem yang mendukung retrieval-augmented generation (RAG) diperlukan agar tim ilmu data dapat menyesuaikan model AI yang ada dengan data internal korporasi. Model bahasa besar (LLM) dilatih pada volume data yang sangat besar dan menggunakan miliaran parameter untuk menghasilkan output orisinal. Model ini dapat digunakan untuk tugas seperti menjawab pertanyaan, menerjemahkan bahasa, dan pemrosesan bahasa alami. RAG memperluas kapabilitas LLM yang sudah kuat ke domain tertentu atau basis pengetahuan internal organisasi, tanpa perlu melatih ulang model.

Registri model pusat

Registri model pusat adalah katalog korporasi untuk LLM dan model machine learning yang dibangun dan dilatih di berbagai unit bisnis. Hal ini memungkinkan penentuan versi model, yang memungkinkan tim melakukan berbagai tugas:

• Melacak iterasi model dari waktu ke waktu

• Membandingkan performa di berbagai versi

• Memastikan deployment menggunakan versi yang paling efektif dan mutakhir

Tim juga dapat menyimpan catatan terperinci tentang metadata model, termasuk data pelatihan, parameter, metrik performa, dan hak penggunaan. Hal ini meningkatkan kolaborasi antar tim serta menyederhanakan tata kelola, kepatuhan, dan auditabilitas model AI.

Deployment model

Praktik seperti MLOps dan LLMOps menghadirkan efisiensi operasional dalam pengembangan AI korporasi. Praktik ini menerapkan prinsip DevOps pada tantangan unik AI dan machine learning.

Sebagai contoh, Anda dapat mengotomatiskan berbagai tahap siklus hidup ML dan LLM, seperti persiapan data, pelatihan model, pengujian, dan deployment, untuk mengurangi kesalahan manual. Membangun pipeline operasional ML dan LLM akan memfasilitasi integrasi dan pengiriman berkelanjutan (CI/CD) model AI. Tim dapat dengan cepat melakukan iterasi dan memperbarui model berdasarkan umpan balik waktu nyata dan kebutuhan yang berubah.

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 mengalami halusinasi atau sesekali menghasilkan informasi yang tidak akurat. Output model juga dapat menjadi tidak relevan seiring perubahan data dan konteks.

Organisasi harus menerapkan mekanisme human in the loop untuk mengelola output LLM secara efektif. Ahli domain secara berkala menilai output AI untuk memastikan akurasi dan kesesuaiannya. Dengan menggunakan umpan balik waktu nyata dari pengguna akhir, organisasi dapat menjaga integritas model AI dan memastikan model tersebut memenuhi kebutuhan pemangku kepentingan yang terus berkembang.

Keberhasilan dalam menerapkan AI korporasi mengharuskan organisasi untuk menerapkan hal-hal berikut.

Manajemen data

Proyek AI memerlukan akses yang mudah dan aman ke aset data korporasi. Organisasi harus membangun pipeline rekayasa data mereka, baik untuk pemrosesan data streaming maupun batch, jala data, atau pergudangan data. Mereka harus memastikan sistem seperti katalog data tersedia sehingga ilmuwan data dapat dengan cepat menemukan dan menggunakan set data yang diperlukan. Mekanisme tata kelola data terpusat mengatur akses data dan mendukung manajemen risiko tanpa menciptakan hambatan yang tidak perlu dalam pengambilan data.

Infrastruktur pelatihan model

Organisasi harus membangun infrastruktur terpusat untuk membangun dan melatih model machine learning baru maupun yang sudah ada. Sebagai contoh, rekayasa fitur mencakup ekstraksi dan transformasi variabel atau fitur, seperti daftar harga dan deskripsi produk, dari data mentah untuk pelatihan. Penyimpanan fitur terpusat memungkinkan berbagai tim untuk berkolaborasi, mendorong penggunaan ulang, dan menghindari silo dengan upaya kerja yang duplikatif.

Demikian pula, sistem yang mendukung retrieval-augmented generation (RAG) diperlukan agar tim ilmu data dapat menyesuaikan model AI yang ada dengan data internal korporasi. Model bahasa besar (LLM) dilatih pada volume data yang sangat besar dan menggunakan miliaran parameter untuk menghasilkan output orisinal. Model ini dapat digunakan untuk tugas seperti menjawab pertanyaan, menerjemahkan bahasa, dan pemrosesan bahasa alami. RAG memperluas kapabilitas LLM yang sudah kuat ke domain tertentu atau basis pengetahuan internal organisasi, tanpa perlu melatih ulang model.

Registri model pusat

Registri model pusat adalah katalog korporasi untuk LLM dan model machine learning yang dibangun dan dilatih di berbagai unit bisnis. Hal ini memungkinkan penentuan versi model, yang memungkinkan tim melakukan berbagai tugas:

• Melacak iterasi model dari waktu ke waktu

• Membandingkan performa di berbagai versi

• Memastikan deployment menggunakan versi yang paling efektif dan mutakhir

Tim juga dapat menyimpan catatan terperinci tentang metadata model, termasuk data pelatihan, parameter, metrik performa, dan hak penggunaan. Hal ini meningkatkan kolaborasi antar tim serta menyederhanakan tata kelola, kepatuhan, dan auditabilitas model AI.

Deployment model

Praktik seperti MLOps dan LLMOps menghadirkan efisiensi operasional dalam pengembangan AI korporasi. Praktik ini menerapkan prinsip DevOps pada tantangan unik AI dan machine learning.

Sebagai contoh, Anda dapat mengotomatiskan berbagai tahap siklus hidup ML dan LLM, seperti persiapan data, pelatihan model, pengujian, dan deployment, untuk mengurangi kesalahan manual. Membangun pipeline operasional ML dan LLM akan memfasilitasi integrasi dan pengiriman berkelanjutan (CI/CD) model AI. Tim dapat dengan cepat melakukan iterasi dan memperbarui model berdasarkan umpan balik waktu nyata dan kebutuhan yang berubah.

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 mengalami halusinasi atau sesekali menghasilkan informasi yang tidak akurat. Output model juga dapat menjadi tidak relevan seiring perubahan data dan konteks.

Organisasi harus menerapkan mekanisme human in the loop untuk mengelola output LLM secara efektif. Ahli domain secara berkala menilai output AI untuk memastikan akurasi dan kesesuaiannya. Dengan menggunakan umpan balik waktu nyata dari pengguna akhir, organisasi dapat menjaga integritas model AI dan memastikan model tersebut memenuhi kebutuhan pemangku kepentingan yang terus berkembang.