Diperbarui: 10 September 2024
Kontributor: Matthew Finio, Amanda Downie
Menskalakan kecerdasan buatan (AI) untuk organisasi Anda berarti mengintegrasikan teknologi AI di seluruh bisnis Anda untuk menyempurnakan proses, meningkatkan efisiensi, dan mendorong pertumbuhan sekaligus mengelola risiko dan meningkatkan kepatuhan.
Penggunaan AI dalam skala besar telah bergerak melampaui perusahaan digital native ke berbagai industri seperti manufaktur, keuangan, dan perawatan kesehatan. Seiring dengan percepatan adopsi teknologi AI, perusahaan-perusahaan tersebut berkembang dari proyek-proyek AI yang terisolasi menjadi transformasi digital secara penuh, dengan mengimplementasikan sistem AI di berbagai departemen dan proses bisnis.
Proyek AI umum termasuk memodernisasi pengumpulan dan manajemen data serta mengotomatiskan dan merampingkan manajemen layanan TI (AIOps). Selain itu, AI generatif—AI yang dapat membuat konten orisinal—mentransformasi pekerjaan dengan volume tinggi dan meningkatkan produktivitas. Ini termasuk memodernisasi kode, mengotomatiskan alur kerja, dan menggunakan chatbot yang didukung AI untuk menciptakan kembali pengalaman dan layanan pelanggan.
AI paling berharga saat terjalin secara mendalam ke dalam struktur operasi organisasi. Namun, penskalaan AI menghadirkan tantangan tersendiri yang lebih dari sekadar menerapkan satu atau dua model ke dalam produksi.
Seiring dengan meluasnya implementasi AI di seluruh perusahaan, risiko dan kompleksitasnya pun bertambah, termasuk potensi penurunan kinerja dan terbatasnya visibilitas terhadap perilaku model AI. Ketika AI generatif makin berkembang, volume data terus berkembang secara eksponensial. Organisasi harus memanfaatkan data ini untuk melatih, menguji, dan memperbaiki AI, tetapi mereka harus memprioritaskan tata kelola dan keamanan saat mereka melakukannya.
Untuk alasan ini, organisasi yang berkomitmen untuk penskalaan AI perlu berinvestasi dalam penggerak utama seperti penyimpanan fitur, aset kode, dan operasi machine learning (MLOPs). Ini membantu mengelola aplikasi AI secara efektif di berbagai fungsi bisnis.
MLOps bertujuan untuk membangun praktik dan alat terbaik untuk pengembangan, penerapan, dan adaptasi AI yang cepat, aman, dan efisien. Ini adalah fondasi untuk skalabilitas AI yang berhasil, dan membutuhkan investasi strategis dalam proses, orang, dan alat untuk meningkatkan kecepatan ke pasar sambil mempertahankan kontrol atas penerapannya.
Dengan mengadopsi MLOps, bisnis dapat mengatasi tantangan dalam menskalakan AI dan membuka potensi penuhnya untuk mendorong inovasi dan pertumbuhan yang berkelanjutan dan berbasis data. Selain itu, menggunakan platform AI seperti layanan cloud dan model bahasa besar (LLM) melalui antarmuka pemrograman aplikasi (API) dapat mendemokratisasikan akses ke AI dan memudahkan permintaan akan bakat khusus.
Perusahaan harus mengadopsi arsitektur teknologi terbuka dan tepercaya, idealnya berdasarkan infrastruktur hybrid cloud, untuk meningkatkan skala AI dengan aman di berbagai lingkungan TI. Arsitektur ini mendukung model AI yang dapat digunakan di seluruh organisasi, mendorong kolaborasi yang aman dan efisien antara berbagai unit bisnis.
Penskalaan AI yang sukses membutuhkan transformasi perusahaan yang holistik. Hal ini berarti berinovasi dengan AI sebagai fokus utama dan mengakui bahwa AI berdampak—dan sangat penting bagi—seluruh bisnis, termasuk inovasi produk, operasi bisnis, operasi teknis, serta manusia dan budaya.
Penskalaan AI melibatkan perluasan penggunaan machine learning (ML) dan algoritma AI untuk melakukan tugas sehari-hari secara efisien dan efektif, sesuai dengan laju permintaan bisnis. Untuk mencapai hal ini, sistem AI memerlukan infrastruktur yang kuat dan volume data yang substansial untuk mempertahankan kecepatan dan skala.
AI yang dapat diskalakan mengandalkan integrasi dan kelengkapan data berkualitas tinggi dari berbagai bagian bisnis untuk memberikan informasi komprehensif yang diperlukan algoritme untuk mencapai hasil yang diinginkan.
Selain itu, memiliki tenaga kerja yang siap menafsirkan dan menindaklanjuti output AI sangat penting agar AI yang dapat diskalakan dapat mewujudkan potensi penuhnya. Strategi AI yang menerapkan elemen-elemen penting ini memungkinkan organisasi untuk menjalankan operasi yang lebih cepat, lebih akurat, personal, dan inovatif.
Berikut adalah langkah-langkah utama yang biasa digunakan untuk meningkatkan skala AI dengan sukses:
- Mulailah dengan ilmu data: Mulailah dengan bekerja sama dengan pakar ilmu data dan machine learning untuk mengembangkan algoritma yang disesuaikan dengan tujuan bisnis Anda. Dengan menggunakan API yang sesuai, Anda dapat melatih model bahasa besar yang sesuai dengan kebutuhan Anda. Ilmuwan data memainkan peran penting dalam merancang model yang pada akhirnya mendorong inovasi dan efisiensi.
- Temukan dan serap set data: Mengidentifikasi dan menyerap set data yang tepat sangat penting untuk melatih model AI. Set data ini mencakup sumber internal seperti catatan pelanggan, riwayat transaksi, dan sumber eksternal seperti tren pasar dan laporan penelitian. Memastikan relevansi dan kualitas data sangat penting untuk kinerja model AI yang akurat.
- Libatkan pemangku kepentingan lintas departemen: Libatkan pemangku kepentingan dari berbagai departemen, seperti layanan pelanggan, keuangan, hukum, dan lainnya. Berkolaborasi dengan tim ilmu data, para pemangku kepentingan ini dapat membantu memandu pengembangan dan penyelarasan model AI dengan kebutuhan dan tantangan bisnis tertentu.
- Kelola siklus hidup data: Kembangkan struktur data yang aman dan terstandardisasi yang mengintegrasikan dan memperbarui sumber data. Mengelola siklus hidup data membuat data tetap relevan dan terkini untuk pelatihan dan validasi model AI.
- Optimalkan dan sederhanakan MLOps: Pilihlah platform MLOps yang selaras dengan keahlian tim ilmu data dan TI Anda sekaligus mendukung infrastruktur TI dan penyedia cloud utama organisasi Anda. MLOps yang disederhanakan meningkatkan penerapan dan pemeliharaan AI.
- Bentuk tim AI lintas fungsi: Bentuk tim AI multidisiplin yang mencakup pemangku kepentingan dari berbagai area bisnis untuk mendorong kolaborasi lintas departemen. Pendekatan ini memperkaya inisiatif AI dan menumbuhkan pemahaman yang komprehensif tentang tujuan bisnis.
- Pilih proyek dengan potensi keberhasilan yang tinggi: Pilih proyek dengan kemungkinan keberhasilan yang tinggi untuk mendapatkan keberhasilan di awal dan membangun momentum untuk proyek-proyek yang lebih ambisius di masa depan. Contoh penggunaan dapat mencakup layanan pelanggan, pengelolaan SDM, atau modernisasi aplikasi. Membangun pusat keunggulan AI juga dapat mendukung upaya ini.
- Menggabungkan tata kelola dan kepatuhan: Mengintegrasikan tata kelola AI dan kemampuan pelaporan sejak awal. Pastikan bahwa alat untuk manajemen data, ilmu data, dan operasi bisnis menyertakan fitur tata kelola bawaan. Gabungkan kepatuhan dan pelaporan ke dalam semua proses AI untuk menjaga standar etika.
- Gunakan alat yang tepat: Gunakan platform sains data berbasis cloud untuk memfasilitasi kolaborasi antara ilmuwan data, insinyur TI, dan pebisnis dalam hal tata kelola dan kepatuhan AI. Menyediakan lingkungan di mana pelatih dapat bereksperimen dengan, mengembangkan, dan menskalakan model AI secara efektif. Lingkungan seperti itu mendukung penyebaran dan pemeliharaan sistem AI yang efisien.
- Pantau model AI secara meyeluruh: Lacak model AI secara menyeluruh, dengan mempertimbangkan metrik seperti kecepatan, biaya, penalaran, dan nilai bagi pengguna. Dengan memantau secara real-time dan melacak indikator kinerja utama (KPI), organisasi dapat dengan cepat mengidentifikasi potensi masalah dan mengoptimalkan kinerja dari waktu ke waktu.
Menerapkan AI dalam sebuah organisasi dapat menjadi tantangan karena beberapa faktor kompleks yang membutuhkan perencanaan dan alokasi sumber daya yang cermat. Mengatasi tantangan ini sangat penting untuk keberhasilan penerapan dan adopsi AI dalam skala besar.
AI sangat bergantung pada data, yang dapat datang dalam berbagai bentuk seperti teks, gambar, video, dan konten media sosial. Rekayasa data, yang mencakup manajemen data , keamanan data , dan penambangan data— pengorganisasian dan analisis kumpulan data besar-besaran — memerlukan keahlian dan investasi khusus dalam solusi penyimpanan data yang dapat diskalakan seperti data lakehouse berbasis cloud. Memastikan privasi dan keamanan data sangat penting untuk melindungi dari ancaman eksternal dan internal.
Menskalakan AI melibatkan proses berulang yang membutuhkan kolaborasi di berbagai tim, termasuk pakar bisnis, TI, dan profesional ilmu data. Pakar operasi bisnis bekerja sama dengan ilmuwan data untuk memastikan bahwa output AI selaras dengan pedoman organisasi. Retrieval augmented generation (RAG) dapat mengoptimalkan output AI berdasarkan data organisasi tanpa memodifikasi model yang mendasarinya.
Alat yang digunakan untuk menskalakan AI terbagi dalam tiga kategori: alat bagi ilmuwan data untuk membangun model ML, alat bagi tim TI untuk mengelola data dan sumber daya komputasi, dan alat bagi pengguna bisnis untuk berinteraksi dengan output AI. Platform terintegrasi seperti MLOps merampingkan alat-alat ini untuk meningkatkan skalabilitas AI dan memfasilitasi pemantauan, pemeliharaan, dan pelaporan.
Untuk menemukan individu dengan pengetahuan domain yang mendalam yang diperlukan untuk merancang, melatih, dan menerapkan model ML bisa jadi sangat menantang dan mahal. Menggunakan platform MLOps berbasis cloud dan API untuk model bahasa yang besar dapat membantu meringankan sebagian permintaan akan keahlian AI.
Saat bergerak maju dari proyek percontohan ke inisiatif AI yang diskalakan, pertimbangkan untuk memulai dengan cakupan yang dapat dikelola untuk menghindari gangguan yang signifikan. Keberhasilan awal akan membantu membangun kepercayaan diri dan keahlian, sehingga membuka jalan bagi proyek AI yang lebih ambisius di masa depan.
Memindahkan proyek AI di luar tahap proof-of-concept dapat memakan waktu yang signifikan, sering kali berkisar antara tiga hingga 36 bulan, tergantung pada kompleksitasnya. Waktu dan upaya harus didedikasikan untuk memperoleh, mengintegrasikan, menyiapkan data, dan memantau output AI. Menggunakan alat sumber terbuka, pustaka, dan perangkat lunak otomatisasi dapat membantu mempercepat proses ini.
Dengan mengatasi enam tantangan utama ini, organisasi dapat menavigasi kompleksitas penskalaan AI dan memaksimalkan potensinya untuk meningkatkan operasi dan mendorong nilai bisnis.
Kami menggunakan IBM Consulting Advantage—platform keterlibatan yang didukung AI yang meningkatkan keahlian kami dengan agen, asisten, dan aset gen AI yang dibuat khusus—untuk memberikan solusi dalam skala besar dan mewujudkan time to value yang lebih cepat bagi klien.
Temukan kembali cara kerja bisnis Anda dengan AI.
Jelajahi studio perusahaan generasi berikutnya bagi pembangun AI untuk melatih, memvalidasi, menyetel, dan menyebarkan model AI.
Bangun masa depan bisnis Anda dengan solusi AI yang dapat Anda percaya.
Pelajari tentang keputusan yang dihadapi CEO saat ini akibat dunia yang makin rumit, tidak pasti, dan penuh tekanan.
Pelajari cara kami mempercepat penciptaan dan penyampaian nilai klien dengan alat bantu AI yang dapat diakses, dapat diskalakan, dan dibangun khusus pada platform layanan AI.
Mengobrol dengan model solo untuk merasakan pengalaman bekerja dengan AI generatif di watsonx.ai.
Jelajahi kurikulum kami yang dirancang untuk membantu pemimpin bisnis dalam mendapatkan pengetahuan yang diperlukan demi memprioritaskan investasi AI yang dapat mendorong pertumbuhan.
Baca bagaimana Bouygues Telecom mencapai inovasi cepat dengan menskalakan AI di AWS dengan IBM Consulting.
Baca bagaimana Wintershall Dea meningkatkan ilmu data di seluruh organisasinya dengan IBM AI@Scale.