Apa itu beban kerja AI?

Lebih khusus lagi, istilah beban kerja AI mengacu pada tugas-tugas intensif sumber daya yang membutuhkan sejumlah besar pemrosesan data terkait dengan pengembangan, pelatihan, dan menerapkan model AI. 

Di balik layar, beban kerja AI individual memungkinkan aplikasi AI untuk menyimulasikan karakteristik seperti manusia, seperti pemahaman, pengambilan keputusan, pemecahan masalah, kreativitas, dan otonomi, yang terkait dengan cara manusia belajar, berpikir, dan membuat kesimpulan.

Di dalam TI, istilah beban kerja telah berkembang, membawa konotasi yang berbeda dalam konteks yang berbeda. Umumnya, beban kerja mengacu pada total permintaan sistem, jumlah waktu, dan sumber daya, yang diperlukan untuk mencapai hasil yang diinginkan. Beban kerja dapat berkisar dari tugas yang relatif sederhana seperti komputasi tunggal atau aplikasi mandiri hingga operasi yang kompleks, seperti memproses analitik data skala besar, layanan hybrid cloud, atau public cloud, atau menjalankan suite aplikasi dan alur kerja yang saling terhubung. 

Sebagai bagian dari, beban kerja AI dikaitkan dengan tugas-tugas yang terkait dengan aplikasi AI, seperti AI generatif (gen AI), model bahasa besar (LLM) seperti ChatGPT, pemrosesan bahasa alami (NLP), dan algoritma AI berjalan. Beban kerja AI dibedakan dari kebanyakan jenis beban kerja lainnya berdasarkan tingkat kerumitannya yang tinggi dan jenis data yang diproses. Dibandingkan dengan jenis beban kerja lainnya, beban kerja AI biasanya memproses data tidak terstruktur seperti gambar dan teks. 

Secara garis besar, beban kerja AI dapat dibagi menjadi dua kategori utama, dengan pelatihan model dan inferensi model sebagai dua kategori yang paling luas:

Menelusuri perincian, beberapa jenis beban kerja AI tambahan yang lebih spesifik meliputi:

Beban kerja AI berguna untuk setiap jenis aplikasi AI. Terobosan teknologi baru-baru ini telah membawa AI ke era baru utilitas, dengan penggunaan yang mencakup industri mulai dari otomatisasi hingga otomotif, perawatan kesehatan hingga manufaktur berat. Setiap hari, aplikasi AI baru sedang diuji dan penggunaan sebelumnya sedang disempurnakan, dengan potensi untuk secara signifikan meningkatkan berbagai layanan dan operasi.

Chatbot dan asisten virtual yang didukung AI semakin banyak digunakan oleh perusahaan yang ingin menangani masalah pelanggan, tiket dukungan, dan bahkan penjualan dengan lebih baik. Alat seperti ini menggunakan pemrosesan bahasa alami dan gen AI untuk menafsirkan dan menjawab pertanyaan pelanggan, memberikan jawaban cepat atau mengirimkan pertanyaan yang lebih sulit ke agen langsung. Karena AI dapat menangani tugas-tugas tingkat rendah seperti menjawab pertanyaan umum dan memberikan dukungan yang selalu aktif, agen manusia dapat memfokuskan lebih banyak waktu pada tugas tingkat tinggi, menghasilkan pengalaman pengguna yang lebih baik secara keseluruhan. 

AI dengan cepat menjadi pertahanan yang sangat kuat terhadap taktik yang terus berkembang yang digunakan oleh para scammer dan penipu. Algoritme machine learning dan pembelajaran mendalam dapat menganalisis pola transaksi yang kompleks dan menandai perilaku mencurigakan melalui deteksi. Sementara pakar deteksi penipuan manusia hanya memiliki bandwidth terbatas, AI dapat meninjau lebih banyak data secara eksponensial per detik, alat yang sangat berharga untuk industri seperti perbankan.

Peritel, bank, dan perusahaan lain yang berhadapan dengan pelanggan menggunakan AI untuk menciptakan pengalaman belanja dan hiburan yang lebih personal untuk meningkatkan kepuasan pelanggan dan mencegah churn. Algoritma AI dapat menggunakan informasi pelanggan seperti minat pribadi dan data belanja sebelumnya untuk menyesuaikan rekomendasi produk dan layanan dengan preferensi pelanggan. 

Mempekerjakan dan mengelola tenaga kerja yang berkualitas dapat menjadi tekanan besar pada industri apa pun. Platform perekrutan yang didukung AI membantu mengoptimalkan proses perekrutan dengan menyaring resume, menghubungkan kandidat yang layak dengan lowongan, dan melakukan wawancara awal menggunakan analisis video. Alat bantu seperti ini dapat membantu memberdayakan para profesional HR untuk mengurangi waktu yang dihabiskan untuk tugas-tugas administratif kecil dan lebih berfokus pada pelamar kerja yang paling menjanjikan. Dengan memilah-milah sejumlah besar calon karyawan, AI membantu meminimalkan waktu untuk merekrut dan mengurangi waktu respons, meningkatkan pengalaman bagi pelamar, apakah mereka mendapatkan pekerjaan atau tidak. 

Alat Gen AI, yang dapat menghasilkan output terperinci berdasarkan alat peraga percakapan, menunjukkan nilai unik bagi para pembuat kode dan pengembang. Mampu menghasilkan kode yang dapat dijalankan, alat AI otomatis seperti ini merampingkan tugas berulang yang terkait dengan penulisan kode, membantu pengembangan aplikasi, dan mempercepat migrasi aplikasi dan inisiatif modernisasi aplikasi. Meskipun bukan pengganti pembuat kode berbakat, alat pengodean AI dapat membantu mengurangi kesalahan dan memastikan konsistensi kode. 

Dipasangkan dengan alat canggih seperti virtualisasi, model machine learning dapat menganalisis data yang dikumpulkan dari sensor, perangkat yang mendukung Internet of Things (IoT), dan teknologi operasional (OT) untuk membangun prakiraan yang andal untuk pemeliharaan peralatan yang diperlukan, sehingga mencegah kegagalan mesin. Pemeliharaan prediktif berkemampuan AI dapat mengurangi waktu henti yang mahal dan membantu bisnis melindungi keuntungan mereka. 

Manajemen beban kerja jenis apa pun adalah komponen penting dari setiap departemen TI yang cukup besar. Konfigurasi yang tidak tepat dapat secara langsung menghambat kinerja sistem secara keseluruhan, yang mengarah pada peningkatan biaya, penurunan stabilitas, dan pengalaman pengguna yang negatif. Penyedia solusi AI seperti IBM®, Microsoft Azure, Nvidia, dan Amazon Web Services (AWS) terus mencari cara hemat biaya untuk mengoptimalkan, mengurangi ketegangan bandwidth pada saluran pipa utama, dan meningkatkan kinerja keseluruhan melalui siklus hidup semua jenis beban kerja.

Meskipun ada banyak jenis beban kerja yang rumit, beban kerja AI bisa menjadi salah satu yang paling menantang. Ini membutuhkan solusi penyimpanan data yang cukup, baik on premises atau di pusat data jarak jauh, dan perangkat keras khusus yang andal.

Beberapa tantangan utama dalam mengimplementasikan beban kerja AI adalah:

• Alokasi sumber daya: Mencapai beban kerja AI dengan latensi rendah dan efisien merupakan tantangan bagi prosesor tradisional seperti CPU. Algoritma AI yang kompleks dan pemrosesan data bervolume tinggi memerlukan perangkat keras yang dioptimalkan untuk AI yang dibuat untuk pemrosesan paralel. Seiring bertambahnya kompleksitas dan kepadatan data sistem AI, skalabilitas menjadi faktor penting. 

• Privasi dan keamanan: Beban kerja AI bergantung pada (dan menghasilkan) sejumlah besar data. Data ini sering kali berisi banyak hal, mulai dari informasi pribadi yang sensitif, rahasia dagang, hingga informasi rahasia pemerintah. Ketika kompleksitas sistem apa pun meningkat, begitu juga potensi kerentanan keamanan. Ketika berurusan dengan jumlah data yang begitu besar dan beragam, pentingnya kontrol keamanan yang ketat tidak bisa diremehkan.

• Pemeliharaan: Seiring waktu, model AI kadang-kadang perlu dilatih ulang dan dikalibrasi ulang untuk memastikan keakuratannya. Melatih ulang model AI secara teratur dapat menjadi proses yang memakan biaya dan tenaga kerja, dan harus dilakukan oleh para profesional yang berkualifikasi.  

• Masalah etika: Mengoperasikan sistem AI dengan beban kerja AI menimbulkan sejumlah pertimbangan etika baru. Isu-isu seperti mengelola bias algoritmik, menyediakan transparansi model, dan memastikan akuntabilitas terus memicu perdebatan. Dalam kasus gen AI, yang sering dilatih tentang kekayaan intelektual asli, kekhawatiran seputar hak cipta dan atribusi menimbulkan pertanyaan yang menarik dan penting.