Apa itu pengembang AI?

Misalnya, pengembang AI yang mengerjakan chatbot pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk perusahaan jasa keuangan mungkin memulai hari mereka dengan meninjau log yang melacak bagaimana chatbot menangani pertanyaan pelanggan. Mereka mencari pola dalam perilaku pengguna dan menyesuaikan logika chatbot atau komponen AI untuk meningkatkan akurasi. Misalkan chatbot kesulitan menangani pertanyaan-pertanyaan yang kurang jelas terkait akun. Dalam hal ini, pengembang AI dapat memodifikasi integrasi model dengan sistem retrieval-augmented generation (RAG) untuk menarik informasi yang lebih relevan dari database perusahaan.

Sepanjang hari, pengembang AI meningkatkan respons chatbot dengan menyesuaikan logika prompt, menyempurnakan panggilan antarmuka pemrograman aplikasi (API) atau mengintegrasikan modul analisis sentimen untuk mengukur kepuasan pelanggan dengan lebih baik. Mereka juga dapat mengoptimalkan kinerja chatbot dengan menyempurnakan interaksinya dengan layanan AI berbasis cloud atau meningkatkan kemampuannya untuk meningkatkan masalah yang belum terselesaikan ke perwakilan manusia. Tidak seperti insinyur machine learning, yang akan fokus pada pelatihan ulang model atau memodifikasi struktur neural networksnya, pengembang AI memastikan bahwa model berinteraksi dengan lancar dengan komponen lain dan selaras dengan tujuan bisnis.

Pengembang AI sering berkolaborasi dengan pengembang perangkat lunak, manajer produk, dan ilmuwan data untuk meningkatkan fitur yang didukung AI. Mereka melakukan pengujian, memantau kinerja AI di lingkungan produksi dan menyempurnakan model untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi.

Pengembang AI yang sukses membutuhkan kombinasi keahlian teknis dan keterampilan lunak. Pengembang AI juga akan bekerja sama dengan insinyur bahasa mesin dan AI dan harus memahami dasar-dasar bidang tersebut.

Pengembang AI harus menguasai bahasa pemrograman seperti Python, Java, dan C++. Python banyak digunakan karena memiliki pustaka machine learning dan pembelajaran mendalam yang ekstensif seperti TensorFlow, PyTorch, dan sci-kit-learn. Java umumnya digunakan untuk pemrosesan big data dan perangkat lunak AI perusahaan, sedangkan C++ lebih disukai untuk tugas komputasi berkinerja tinggi.

Pengembang AI harus terbiasa dengan arsitektur perangkat lunak, alat kontrol versi—seperti Git dan GitHub—and praktik terbaik untuk manajemen proyek dalam pengembangan AI. Pengalaman dengan kerangka kerja pengembangan web dan integrasi API juga berharga, terutama untuk menerapkan model AI dalam aplikasi dunia nyata.

Pengembang AI harus memahami model machine learning dan arsitektur pembelajaran mendalam, termasuk neural networks, decision trees, dan mesin vektor pendukung. Pemahaman yang kuat tentang pemodelan prediktif diperlukan untuk mengembangkan sistem AI yang mengenali pola, mengklasifikasikan data, dan menghasilkan respons cerdas. Sementara sistem seperti itu secara tradisional berada di bawah lingkup insinyur machine learning, pengembang AI harus memahami dasar-dasarnya. Pengembang juga harus mengeksplorasi AI generatif, yang mendukung ChatGPT dan alat AI berbasis teks lainnya.

Pengembang harus terampil dalam analisis data, pembersihan data dan teknik prapemrosesan, termasuk bekerja dengan kumpulan data terstruktur dan tidak terstruktur, melakukan visualisasi data dan menggunakan basis data SQL dan No SQL. Sementara beberapa pekerjaan ini mungkin lebih cocok untuk ilmuwan data, pengembang AI harus memahami dasar-dasarnya.

Pengembang AI harus memiliki kemampuan pemecahan masalah yang kuat untuk menangani tantangan yang kompleks dalam desain dan pengoptimalan sistem AI. Mereka harus mampu menganalisis output, memecahkan masalah, dan menyempurnakan model machine learning. Kemampuan untuk berpikir kritis membantu para pengembang membuat keputusan yang tepat ketika memilih arsitektur AI dan algoritma machine learning.

Pengembangan AI bukan hanya tentang menulis kode; tetapi juga membutuhkan kreativitas. Pengembang AI harus merancang solusi AI yang meningkatkan otomatisasi, analisis prediktif, dan pengambilan keputusan dalam industri kesehatan, keuangan, dan robotika. Inovasi aplikasi visi komputer baru dan mengoptimalkan perangkat lunak AI membutuhkan kombinasi keahlian teknis dan pemecahan masalah yang kreatif.

AI adalah bidang yang berkembang pesat, dengan terobosan dan teknologi baru yang terus bermunculan. Pengembang harus selalu mengikuti perkembangan machine learning, pembelajaran mendalam, dan AI generatif agar tetap kompetitif. Pembelajaran berkelanjutan melibatkan membaca makalah riset, berpartisipasi dalam komunitas AI, mengikuti kursus online, dan bereksperimen dengan perangkat lunak AI. Mempelajari platform seperti OpenAI, Hugging Face, dan Kaggle membantu para pengembang menyempurnakan keahlian teknis mereka dan tetap menjadi yang terdepan dalam inovasi AI.

Menjadi pengembang AI membutuhkan jalur karier terstruktur yang menggabungkan pendidikan formal, pengalaman langsung, dan pengembangan keterampilan berkelanjutan.

Pendidikan dan latar belakang akademisi

Gelar di bidang ilmu komputer, kecerdasan buatan, ilmu data, statistik, atau bidang terkait memberikan pengetahuan dasar yang dibutuhkan untuk pengembangan AI. Banyak universitas sekarang menawarkan program khusus dalam machine learning, pembelajaran mendalam, dan NLP. Gelar tingkat lanjut, seperti gelar master di bidang AI atau ilmu data, dapat mengembangkan keahlian lebih lanjut dalam AI generatif, big data, dan pembelajaran penguatan. Namun, pengalaman praktis dan portofolio yang kuat bisa sama berharganya dengan pendidikan formal.

Mengembangkan keterampilan pemrograman dan machine learning

Pengembang AI harus mahir dalam bahasa pemrograman untuk membangun dan menerapkan model machine learning. Memahami machine learning dan teknik pembelajaran mendalam sangat penting untuk pengembangan AI. Pengembang tingkat pemula atau awal dapat memulai dengan dasar-dasar pembelajaran yang diawasi, tidak diawasi, dan penguatan sebelum melanjutkan ke topik yang lebih maju seperti neural networks dalam dan arsitektur transformator.

Mendapatkan pengalaman praktis melalui proyek

Pengalaman langsung penting untuk mengembangkan keahlian dalam pengembangan AI. Mengerjakan proyek AI dunia nyata membantu membangun keterampilan pemecahan masalah dan memungkinkan pengembang untuk menerapkan pengetahuan teoritis dengan cara yang berarti. Contoh proyek AI meliputi:

• Mengembangkan model prediktif untuk memperkirakan harga saham menggunakan data pasar historis
• Membuat aplikasi perawatan kesehatan berbasis AI untuk klasifikasi citra medis
• Membangun chatbot NLP menggunakan model GPT OpenAI atau ChatGPT untuk layanan pelanggan
• Merancang pipeline big data untuk deteksi penipuan dalam transaksi keuangan

Menjelajahi kerangka kerja dan alat pengembangan AI

Keakraban dengan alat dan kerangka kerja pengembangan AI diperlukan. Pengembang AI sering bekerja dengan:

• TensorFlow dan PyTorch untuk membangun dan melatih neural networks
• Hugging Face untuk bekerja dengan model NLP dan AI generatif
• scikit-learn untuk menerapkan algoritma machine learning tradisional
• Docker dan Kubernetes untuk menerapkan aplikasi AI di lingkungan yang dapat diskalakan
• GitHub untuk kontrol versi dan kolaborasi dalam proyek perangkat lunak AI sumber terbuka

Membangun portofolio dan berkontribusi pada proyek sumber terbuka

Portofolio yang kuat menunjukkan keahlian dan pengalaman. Pengembang AI biasanya menggunakan GitHub untuk memamerkan proyek dan penerapan AI. Berkontribusi pada proyek AI sumber terbuka juga bermanfaat, memberikan peluang untuk berkolaborasi dengan pakar industri sekaligus mendapatkan paparan praktik terbaik dalam manajemen proyek dan rekayasa perangkat lunak.

Mendapatkan sertifikasi AI dan pengembangan profesional

Sertifikasi memvalidasi pengetahuan dan membantu pengembang AI menonjol di pasar kerja. Sertifikasi yang diakui industri mencakup konsep AI dan machine learning yang penting, termasuk AI generatif, neural networks, dan aplikasi AI dalam pengaturan bisnis. Contohnya meliputi:

• Certified Artificial Intelligence Scientist (CAIS)
• Insinyur Kecerdasan Buatan (AIE)
• Sertifikasi Pengembang TensorFlow
• Rekan Insinyur AI Microsoft Azure
• Sertifikat Profesional Rekayasa AI IBM®

Tetap mengikuti perkembangan riset AI dan tren industri

AI adalah bidang yang berkembang pesat, dengan teknologi baru yang terus bermunculan. Pengembang harus mengikuti perkembangan machine learning, pembelajaran mendalam, dan AI generatif. Membaca makalah riset AI, menghadiri konferensi industri, dan mengeksplorasi perkembangan baru dalam perangkat lunak AI membantu para profesional untuk tetap kompetitif. Platform online, seperti Kaggle, Stack Overflow, dan LinkedIn, juga menyediakan peluang jaringan dan diskusi tentang praktik terbaik dalam pengembangan AI.

Alat-alat seperti ChatGPT, GPT-4, dan Stable Diffusion telah memperluas kemampuan aplikasi AI, mengotomatiskan pembuatan konten, mempercepat pengembangan perangkat lunak, dan mengubah cara bisnis berinteraksi dengan AI. Bagi pengembang AI, model generatif menghadirkan peluang baru untuk menyempurnakan, menyesuaikan, dan integrasi ke dalam sistem perusahaan. Ada bukti bahwa asisten kode AI juga membantu para pengembang untuk lebih menikmati pekerjaan mereka.

Pada saat yang sama, platform pengembangan AI dengan low-code dan no-code membuat AI lebih mudah diakses oleh mereka yang tidak memiliki keahlian pemrograman yang luas. Layanan seperti Google AutoML, Microsoft Azure AI, dan IBM® watsonx membantu pengguna membangun, melatih, dan menerapkan model machine learning menggunakan antarmuka yang intuitif dan templat siap pakai. Platform-platform ini mengurangi kompleksitas pengembangan model, memungkinkan pembuatan prototipe yang lebih cepat dan integrasi ke dalam alur kerja yang sudah ada.

Meski dapat merampingkan pengembangan, alat low-code tidak memiliki fleksibilitas yang diperlukan untuk membangun aplikasi AI kompleks yang membutuhkan arsitektur khusus, penyetelan kinerja tinggi, dan adaptasi khusus domain.

Seiring dengan makin banyaknya bisnis yang mengimplementasikan model machine learning dan menggunakan big data, permintaan akan pengembang AI akan terus meningkat. Dalam bidang kesehatan, AI membantu diagnosis medis, penemuan obat, dan pemantauan pasien. Di bidang retail, AI mempersonalisasi pengalaman berbelanja dan mengoptimalkan rantai pasokan. Analisis prediktif berbasis AI membantu bisnis mengantisipasi tren pasar dan membuat keputusan proaktif. Bahkan alat manajemen proyek pun mengintegrasikan AI untuk mengoptimalkan alur kerja dan meningkatkan produktivitas.

Adopsi luas ini berarti perusahaan membutuhkan pengembang AI yang terampil untuk membangun dan memelihara sistem AI mutakhir. Pengembang dengan keahlian dalam algoritma machine learning, AI generatif, dan big data sangat diminati karena bisnis berusaha menggunakan AI untuk mendapatkan keunggulan kompetitif.

Pada tahun 2024, pasar AI global bernilai sekitar 233,46 miliar USD. Proyeksi untuk tahun 2025 dan seterusnya memperkirakan ukuran pasar mencapai antara 243,70 miliar USD dan 294,16 miliar USD¹, sementara perkiraan untuk tahun 2030 mengantisipasi pasar berkembang menjadi antara 826,70 miliar USD dan 1.811,75 miliar USD, dengan beberapa perkiraan menunjukkan mungkin mendekati 1 triliun USD pada tahun 2027².  

Sebagai hasil, permintaan spesialis AI diperkirakan akan tumbuh secara signifikan. Banyak bisnis berjuang untuk menemukan profesional dengan keterampilan pemrograman yang diperlukan dan pengalaman manajemen proyek untuk memimpin inisiatif AI. Berlawanan dengan kekhawatiran bahwa AI akan menggantikan pekerjaan, World Economic Forum³ memprediksi bahwa AI akan menciptakan 97 juta pekerjaan baru secara global, dan pengembang AI akan memainkan peran kunci dalam perubahan ini.

Pengembang AI bekerja untuk menerapkan fitur berbasis AI dalam aplikasi, mengintegrasikan model machine learning dan menulis kode yang diperlukan untuk menerapkan fungsionalitas AI dalam perangkat lunak. Peran mereka sering melibatkan membangun aplikasi didukung AI untuk kebutuhan bisnis atau konsumen tertentu.

Sebaliknya, insinyur AI berfokus pada aspek rekayasa dan penerapan sistem AI yang lebih luas. Hal ini termasuk merancang arsitektur yang dapat diskalakan, mengelola infrastruktur cloud, mengoptimalkan model untuk kinerja, dan memastikan integrasi sistem AI ke dalam lingkungan perusahaan. Insinyur AI sering kali bekerja pada pipeline operasi Machine Learning (MLOps) , menerapkan, memantau, dan memelihara model secara efektif.

Perbedaan utama:

• Pengembang AI: Bertanggung jawab utama dalam pengodean, pengujian, dan integrasi model AI ke dalam aplikasi. Memerlukan kecakapan dalam bahasa pemrograman seperti Python dan Java, serta pengetahuan tentang kerangka kerja machine learning.
• Insinyur AI: Berfokus pada rekayasa, pengoptimalan, dan penerapan sistem AI. Membutuhkan keahlian dalam komputasi cloud, manajemen infrastruktur, dan skalabilitas sistem.

Pengembang perangkat lunak membangun aplikasi tujuan umum, bekerja dengan bahasa pemrograman dan kerangka kerja untuk mengembangkan produk piranti lunak yang mungkin atau mungkin tidak menyertakan fungsionalitas AI.

Pengembang AI mengkhususkan diri dalam membangun dan mengimplementasikan solusi yang didukung AI. Pekerjaan mereka melibatkan pengintegrasian model machine learning, pengembangan fitur berbasis AI dan menyempurnakan algoritma AI untuk aplikasi. Meskipun pengembang perangkat lunak dapat memasukkan teknologi AI ke dalam proyek mereka, pengembang AI secara khusus berfokus pada perancangan, pengoptimalan, dan menerapkan model AI.

Perbedaan utama:

• Pengembang perangkat lunak: Bekerja pada berbagai macam aplikasi, termasuk pengembangan web, aplikasi mobile, dan perangkat lunak perusahaan. Mungkin menggunakan alat AI tetapi tidak berspesialisasi dalam pengembangan model AI.
• Pengembang AI: Berspesialisasi dalam aplikasi AI, dengan fokus pada mengintegrasikan dan mengimplementasikan model AI dan algoritma untuk meningkatkan fungsionalitas perangkat lunak.