Apa itu komputasi AI?

Proses ini, yang sangat penting bagi banyak teknologi mutakhir seperti AI generatif, komputasi edge, dan Internet of Things (IoT), bergantung pada pengembangan model AI melalui pelatihan algoritma pada kumpulan data besar.

Dalam beberapa tahun terakhir, AI bisa dibilang menjadi teknologi paling transformatif di zaman kita, mendasari terobosan di banyak industri, seperti teknologi, keuangan, perawatan kesehatan, retail, hiburan, dan banyak lagi. Komputasi AI dan sistem serta proses yang memungkinkannya adalah inti dari banyak transformasi ini.

Komputasi AI memiliki banyak aplikasi dunia nyata, dan pasar untuk layanannya tumbuh secara eksponensial. Menurut Forbes, 64% bisnis pada tahun 2024 mengatakan mereka mengharapkan AI untuk meningkatkan produktivitas, dengan perkiraan pasar AI mencapai USD 407 miliar yang menakjubkan pada tahun 2027¹.

Kecerdasan buatan (AI) adalah teknologi yang memungkinkan komputer dan mesin mensimulasikan cara orang belajar dan mengembangkan banyak keterampilan yang sama, termasuk pemecahan masalah dan pengambilan keputusan. 

Aplikasi yang menggunakan AI dapat melihat dan mengidentifikasi objek, memahami dan menanggapi prompt bahasa manusia, membuat rekomendasi kepada pengguna dan pakar, dan masih banyak lagi. Komputasi AI mendukung proses yang memungkinkan AI dan berbagai penerapannya.

Machine learning (ML) adalah proses pembuatan model AI dengan melatih algoritma untuk membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data. ML mencakup berbagai teknik yang memungkinkan komputer untuk belajar dari dan membuat kesimpulan dari data tanpa secara eksplisit diprogram untuk berbagai tugas tertentu. Model AI adalah program yang telah dilatih pada serangkaian data untuk mengenali pola tertentu dan membuat keputusan tentang pola tersebut tanpa bantuan manusia.

Komputasi AI sangat bergantung pada dua konsep yang penting untuk dipahami sebelum mempertimbangkan teknologi untuk contoh penggunaan bisnis: neural networks dan pembelajaran mendalam.

Neural networks adalah program machine learning yang telah dilatih untuk membuat keputusan yang mirip dengan manusia. Di otak manusia, neuron biologis bekerja sama untuk mengidentifikasi fenomena, mempertimbangkan pilihan dan sampai pada keputusan. Neural networks meniru proses ini melalui jaringan yang terdiri dari node, neuron buatan (juga dikenal sebagai lapisan input) dan lapisan output.

Setiap node dalam neural networks terhubung ke yang lain. Jika output dari setiap node naik di atas nilai yang ditentukan, itu diaktifkan, mengirimkan informasinya ke lapisan lain di jaringan. Dengan cara ini, data melewati lapisan-lapisan jaringan, memungkinkan neural networks berfungsi seperti otak manusia.

pembelajaran mendalam, bagian dari machine learning, menggunakan neural networks yang terdiri atas banyak lapisan, juga dikenal sebagai neural networks dalam, untuk menyimulasikan proses pengambilan keputusan manusia.  Neural networks dalam terdiri atas input dan output, serta ratusan lapisan tersembunyi, membedakannya dari neural networks standar (yang biasanya hanya terdiri atas satu atau dua lapisan tersembunyi).

Beberapa lapisan dalam neural networks dalam mendukung proses yang dikenal sebagai pembelajaran tanpa pengawasan, yang melengkapi mesin untuk mengekstrak informasi dari kumpulan data besar yang tidak terstruktur. Pembelajaran tanpa pengawasan telah memungkinkan machine learning dalam skala besar, dan sangat cocok untuk banyak tugas komputasi AI yang paling kompleks—seperti pemrosesan bahasa alami (NLP) dan visi komputer, yang melibatkan identifikasi pola kompleks yang cepat dan akurat dalam jumlah besar data.

Proses komputasi AI terdiri atas tiga langkah mendasar, yaitu ekstrak/muat/transformasi (ETL), pemilihan model AI, dan analisis data. Berikut adalah pandangan lebih dekat pada setiap langkah.

1. Extract/load/transform (ETL): Ilmuwan data menyiapkan kumpulan data melalui proses yang dikenal sebagai ekstrak/transformasi/muat (ETL), prosedur integrasi data yang menggabungkan, membersihkan, dan mengatur data dari berbagai sumber. Setelah ETL dilakukan, data disimpan di gudang data, data lake atau sistem target lainnya. ETL menyiapkan data untuk analisis data dan alur kerja ML yang penting untuk komputasi AI dan aplikasi AI. Pipeline ETL sering digunakan untuk mengekstrak dan menyaring data dari sistem lama, membersihkan dan meningkatkan kualitas data, dan membuat data lebih konsisten.
2. Pemilihan model AI: Langkah kedua dalam proses komputasi AI adalah pemilihan model AI yang sesuai untuk aplikasi bisnis yang dituju. Model yang berbeda sesuai untuk contoh penggunaan yang berbeda. Pertanyaan yang dapat membantu memilih model AI yang tepat meliputi: Data apa yang digunakan untuk melatih model AI? Siapa yang membangunnya? Dan jenis mekanisme keselamatan atau pagar pembatas apa yang dimilikinya?
3. Analisis data: Langkah analisis data, juga dikenal sebagai inferensi, adalah langkah terakhir dalam proses komputasi AI. Pada langkah ini, para ilmuwan data mendorong data melalui model AI yang telah mereka pilih untuk menghasilkan insight yang dapat ditindaklanjuti dan intelijen bisnis. Ini adalah bagian paling penting dari proses komputasi AI karena ini adalah saat ketika komputasi AI memberikan nilai bisnisnya kepada perusahaan.

Unit pemrosesan grafis (GPU) telah menjadi komponen penting dari komputasi AI sejak NVIDIA membangun yang pertama pada tahun 1999. Awalnya dirancang untuk mempercepat grafis komputer dan pemrosesan gambar, kinerja tinggi GPU dan kemampuannya untuk mempercepat kalkulasi matematika dan menyelesaikannya lebih cepat daripada CPU tradisional. GPU membantu mengurangi jumlah waktu yang dibutuhkan komputer untuk menjalankan lebih dari satu program, mempercepat beban kerja AI dan ML.

Hari ini, GPU mendukung banyak aplikasi AI terkemuka, seperti superkomputer AI cloud native IBM Vela, yang memerlukan kecepatan tinggi untuk melatih kumpulan data yang semakin besar. Model AI dilatih dan dijalankan pada GPU pusat data, yang biasanya dioperasikan oleh perusahaan yang melakukan penelitian ilmiah atau tugas komputasi intensif lainnya.

Saat ini, satu jenis AI tertentu menghasilkan lebih banyak berita utama daripada yang lain: AI generatif, atau GenAI. Di berbagai industri, GenAI, yang dapat membuat teks asli, gambar, video, dan konten lainnya, mendorong contoh penggunaan AI ke wilayah baru yang menarik.

AI generatif telah berada di balik banyak terobosan terbaru dalam komputasi AI, termasuk pengembangan ChatGPT oleh Microsoft OpenAI pada tahun 2022. Ini menawarkan banyak manfaat produktivitas yang ingin diterapkan oleh perusahaan modern untuk kebutuhan bisnis. Menurut McKinsey, sepertiga organisasi sudah menggunakan AI generatif secara teratur di setidaknya satufungsi bisnis².

Pelatihan AI generatif melibatkan generasi model pembelajaran mendalam yang berfungsi sebagai dasar untuk berbagai jenis aplikasi AI generatif. Model bahasa besar (LLM), kategori model dasar yang dilatih pada sejumlah besar data, memainkan peran penting. Ada juga model dasar yang dikenal sebagai model dasar multimodal, atau hanya AI multimodal, yang dapat mendukung berbagai jenis pembuatan konten.

Komputasi AI penting untuk inisiatif transformasi digital dari banyak perusahaan modern yang sukses, membantu memungkinkan teknologi digital untuk diintegrasikan dengan lancar ke dalam proses dan operasi yang ada. Berikut adalah lima manfaat paling populer yang dibawa oleh komputasi AI untuk bisnis.

AI membantu mengotomatiskan tugas rutin dan berulang, meningkatkan efisiensi dan mengurangi kelelahan pekerja. Beberapa tugas yang dapat dibantunya adalah pengumpulan dan pemrosesan data, penyimpanan dan pelacakan gudang, melakukan tugas-tugas rutin dalam manufaktur, dan mengelola sistem dan peralatan jarak jauh. Komputasi AI berperan penting dalam membebaskan pekerja agar dapat berfokus pada tugas yang lebih kreatif dan membutuhkan keterampilan intensif.

Komputasi AI dapat mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik dengan insight kuat yang diperoleh dari data, atau dapat sepenuhnya mengotomatiskan proses pengambilan keputusan berdasarkan kemampuan pengambilan keputusan berbasis data sendiri. Melalui kombinasi kekuatan komputasi, dukungan, dan otomatisasi, AI membantu bisnis dari semua ukuran membuat keputusan yang lebih cerdas dan menanggapi masalah kompleks secara real-time, tanpa campur tangan manusia.

Tidak seperti manusia, AI tidak beristirahat untuk tidur, makan, atau mengisi ulang tenaga. Ini selalu aktif dan selalu tersedia. Alat AI seperti chatbot dan asisten virtual membantu bisnis memberikan layanan kepada pelanggan mereka 24/7, 365 hari setahun. Dalam jenis aplikasi lain, seperti alat manufaktur dan manajemen gudang, komputasi AI membantu menjaga kontrol kualitas dan tingkat output serta memantau inventaris.

Komputasi AI membantu mengurangi kemungkinan gangguan kerja akibat kesalahan manusia. AI dapat meningkatkan kinerja individu dengan memberikan insight dan bantuan, memperingatkan tenaga kerja tentang potensi masalah, serta mengotomatisasi proses penting, komputasi AI berperan penting dalam menciptakan proses bisnis yang lebih efisien dan efektif. Dan karena sifatnya yang fleksibel dan adaptif, model AI dapat terus belajar dan meningkatkan, semakin mengurangi kemungkinan kesalahan saat mereka terpapar data baru.

Komputasi AI membantu mengot omatiskan pekerjaan berbahaya, seperti pembuangan amunisi atau memperbaiki peralatan dalam kondisi terpencil dan berbahaya. Misalnya, AI drones dapat memperbaiki pipa jauh di bawah air, atau satellite yang mengambang di orbit, bermil-mil di atas bumi, di mana sulit dan berbahaya untuk mengirim manusia. Selain itu, banyak kendaraan self-driving, seperti drone yang dioperasikan dari jarak jauh, mobil, dan kendaraan militer, sangat bergantung pada komputasi AI untuk melakukan tugas-tugas penting mereka.

Berikut adalah beberapa aplikasi bisnis paling menarik yang disediakan oleh komputasi AI.

Platform AI memungkinkan komputasi cloud dalam beberapa cara penting. Terutama, sistem AI memiliki kemampuan pengambilan keputusan yang kuat yang membuatnya ideal untuk ekosistem TI. Penyedia cloud menggunakan AI untuk mengotomatiskan berbagai operasi penting di pusat data. AI membantu penyediaan dan meningkatkan skala layanan, deteksi masalah, dan menemukan potensi ancaman keamanan siber. 

Seiring meningkatnya contoh penggunaan komputasi AI dengan diperkenalkannya aplikasi baru didukung AI seperti IoT dan AI generatif, AI cloud dengan cepat menjadi cara untuk menanamkan layanan AI ke dalam solusi bisnis. 

Salah satu aplikasi paling populer untuk komputasi AI adalah dukungan pelanggan, di mana chatbot dan asisten virtual menangani pertanyaan pelanggan, tiket dukungan, dan banyak lagi. Alat komputasi AI mengandalkan pemrosesan bahasa alami (NLP) dan AI generatif untuk menyelesaikan masalah pelanggan dengan cepat dan komprehensif. Selain itu, tidak seperti karyawan, chatbot dan asisten virtual tersedia 24/7, sehingga membebaskan karyawan untuk melakukan tugas-tugas yang lebih tepat.

Alat komputasi AI seperti ML dan algoritma pembelajaran mendalam dapat menemukan anomali dalam transaksi dan sumber data besar lainnya, membantu bisnis menemukan potensi aktivitas kriminal. Bank, misalnya, menggunakan alat komputasi AI untuk menandai pola pengeluaran yang tidak biasa dan login pelanggan dari lokasi yang tidak dikenal. Selain itu, organisasi yang menggunakan perlindungan penipuan yang ditingkatkan AI dapat lebih mudah deteksi dan menanggapi ancaman, membatasi dampaknya terhadap pelanggan.

Banyak bisnis semakin mengandalkan komputasi AI untuk menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih personal dan kampanye yang lebih mungkin diterima oleh audiens tertentu. Dengan menggunakan data dari riwayat pembelian dan penelusuran pelanggan, komputasi AI dapat merekomendasikan produk dan layanan yang disesuaikan dengan minat individu, bukan demografi yang lebih luas.

Departemen sumber daya manusia menggunakan alat komputasi AI untuk merampingkan proses perekrutan. Komputasi AI membantu mengoptimalkan sumber daya, termasuk penyaringan resume dan mencocokkan kandidat dengan pemberi kerja. Selain itu, sistem AI membantu mengotomatiskan langkah-langkah dalam proses perekrutan, mempersingkat waktu yang dibutuhkan untuk memberi tahu kandidat tentang status lamaran mereka.

Komputasi AI meningkatkan proses pengembangan aplikasi paling inovatif saat ini. Generasi AIcode generatif dapat mempersingkat proses pengodean dan mempercepat modernisasi aplikasi lama. Komputasi AI juga membantu menegakkan konsistensi kode dan mengurangi kemungkinan kesalahan manusia dalam proses pengembangan.