Apa yang dimaksud dengan AI perusahaan?
Jelajahi IBM watsonx
beberapa palang warna-warni yang sejajar satu sama lain, dengan beberapa palang melengkung untuk menimpa palang lainnya.
Apa yang dimaksud dengan AI perusahaan?

Kecerdasan buatan perusahaan (AI) adalah integrasi teknologi dan teknik canggih yang mendukung AI dalam organisasi besar untuk meningkatkan berbagai fungsi bisnis. Integrasi ini mencakup tugas-tugas rutin seperti pengumpulan dan analisis data serta meluas ke operasi yang lebih kompleks seperti otomatisasi, layanan pelanggan, dan manajemen risiko.

Pada intinya, AI perusahaan dicirikan oleh perangkat lunak AI yang memanfaatkan metodologi mutakhir, termasuk machine learning, pemrosesan bahasa alami(NLP), dan visi komputer. Teknologi ini memberdayakan organisasi untuk mencapai otomatisasi proses dalam berbagai contoh penggunaan, merampingkan fungsi bisnis yang rumit, mengotomatiskan tugas yang berulang, dan memaksimalkan data yang mereka kumpulkan.

Perusahaan dapat mengekstrak insight berharga tentang indikator kinerja utama (KPI) dan menyempurnakan strategi bisnis mereka dengan menggunakan AI untuk menganalisis data ini. Namun, perjalanan menuju transformasi digital melalui AI perusahaan memiliki tantangan tersendiri. Untuk mengimplementasikan sistem ini, diperlukan investasi besar dalam infrastruktur teknologi dan tenaga terampil.

Ikuti tur IBM watsonx

Terapkan dan sematkan AI dengan mudah di seluruh bisnis Anda, kelola semua sumber data, dan percepat alur kerja AI yang bertanggung jawab—semuanya dalam satu platform

Konten terkait

AI generatif perusahaan: Keadaan pasar

Contoh-contoh AI perusahaan

Penerapan AI perusahaan mencakup beragam operasi bisnis, seperti manajemen rantai pasokan, keuangan, pemasaran, layanan pelanggan, sumber daya manusia, dan keamanan siber. Di setiap domain, AI perusahaan memfasilitasi pengambilan keputusan yang lebih terinformasi dan berbasis data, meningkatkan efisiensi operasional, mengoptimalkan alur kerja, dan meningkatkan pengalaman pelanggan. Sebagai hasilnya, organisasi menyaksikan peningkatan yang nyata dalam proses bisnis mereka dan mencapai ketahanan dan profitabilitas yang lebih besar.

Aspek penting dari AI perusahaan adalah kemampuannya untuk mengatasi tantangan kompleks yang bernilai tinggi dalam skala besar, seperti mengotomatisasi beban kerja yang lebih sederhana, meningkatkan penawaran produk, membantu pelanggan dalam pengambilan keputusan, menawarkan pengalaman pengguna yang dipersonalisasi, dan memecahkan masalah bisnis yang rumit. Pergeseran menuju operasi yang didorong oleh AI ini telah mengubah cara perusahaan mengelola proses internal dan berinteraksi dengan pelanggan.

AI perusahaan adalah kekuatan pendorong di balik banyak inovasi dalam produk dan layanan yang bermanfaat bagi dunia saat ini dan memiliki potensi untuk meningkatkan produktivitas untuk semua organisasi, dari perusahaan rintisan hingga organisasi global.

Contoh penggunaan AI perusahaan:

  • Optimalisasi rantai pasokan: Alat bantu AI dapat melakukan forecasting permintaan produk, mengoptimalkan tingkat inventaris, dan mengidentifikasi potensi gangguan dalam ekosistem rantai pasokan. Aplikasi ini memastikan operasi yang lebih lancar, mengurangi biaya dan meningkatkan daya tanggap terhadap perubahan pasar.
  • Deteksi penipuan keuangan: Di bidang keuangan, algoritme AI dapat mendeteksi aktivitas penipuan. Sistem ini menganalisis pola transaksi dan menandai aktivitas yang tidak biasa, sehingga secara signifikan mengurangi risiko penipuan keuangan. Kemampuan ini sangat penting terutama dalam transaksi perbankan dan online yang mengutamakan keamanan dan kepercayaan.
  • Pemasaran yang dipersonalisasi: Alat bantu AI menganalisis data pelanggan untuk membuat kampanye pemasaran yang dipersonalisasi. Perusahaan dapat menyesuaikan iklan dan rekomendasi produk mereka dengan memahami preferensi dan perilaku pelanggan, yang mengarah pada peningkatan keterlibatan dan penjualan.
  • Layanan pelanggan yang disempurnakan: Chatbot dan asisten virtual yang didukung AI menyediakan layanan pelanggan sepanjang waktu, menangani pertanyaan dan menyelesaikan masalah secara efisien. Sistem AI ini belajar dari interaksi, sehingga meningkatkan kemampuan mereka untuk membantu pelanggan dari waktu ke waktu.
  • Manajemen sumber daya manusia: Di bidang SDM, platform yang didorong oleh AI membantu penyaringan resume dan pencocokan kandidat, membantu mengidentifikasi pelamar yang paling sesuai untuk posisi yang terbuka. Mereka juga dapat menganalisis data karyawan untuk memberikan saran mengenai keputusan strategi pelatihan, pengembangan, dan retensi.
  • Deteksi ancaman keamanan siber: AI sangat penting dalam mengidentifikasi dan mengurangi ancaman keamanan siber. Dengan menganalisis lalu lintas jaringan dan mengidentifikasi pola yang tidak biasa, sistem AI dapat mendeteksi potensi pelanggaran keamanan sebelum menyebabkan kerusakan yang signifikan.
  • Diagnostik dan penelitian kesehatan: Teknologi layanan kesehatan membantu dalam mendiagnosis penyakit, menganalisis gambar medis, dan memprediksi hasil akhir pasien. Aplikasi ini tidak hanya mempercepat proses diagnostik, tetapi juga meningkatkan keakuratan temuan.

Platform dan alat bantu AI perusahaan

IBM Watson terkenal dengan kemampuan AI dan machine learning-nya yang kuat. Teknologi ini menawarkan pemrosesan bahasa alami dan analisis data serta alat otomatisasi yang didukung AI. Watson sangat terkenal karena kemampuannya dalam memproses dan menganalisis data dalam jumlah besar, sehingga menjadikannya pilihan populer untuk industri seperti perawatan kesehatan, keuangan, dan layanan pelanggan.

Microsoft Azure AI  adalah bagian dari platform cloud Microsoft dan menawarkan berbagai layanan AI yang komprehensif. Layanan termasuk machine learning, bot, layanan kognitif, dan penambangan pengetahuan.

Amazon Web Services (AWS) menawarkan serangkaian layanan dan alat AI yang luas, termasuk Lex untuk chatbot, Rekognition untuk analisis gambar dan video, dan SageMaker untuk membangun, melatih, dan menerapkan model machine learning.

Tidak semua penyedia AI adalah raksasa teknologi. DataRobot adalah contoh perusahaan yang lebih kecil yang menawarkan berbagai fitur untuk membangun, menerapkan, dan mengelola model AI serta perpustakaan besar model yang sudah dibuat sebelumnya.

Saat memilih platform AI, bisnis harus mempertimbangkan kemampuan AI spesifik apa yang mereka butuhkan, seberapa menantang integrasi dengan sistem yang ada, skalabilitas platform, dan tingkat dukungan keseluruhan yang disediakan platform. Pilihan terbaik dapat bergantung pada industri, karena beberapa platform menawarkan layanan khusus yang disesuaikan dengan sektor tertentu.

Apa yang dimaksud dengan skala perusahaan?

"Skala perusahaan" dalam konteks AI perusahaan mengacu pada kemampuan sistem dan teknologi AI untuk berfungsi secara efektif dalam lingkungan yang kompleks di sebuah organisasi besar. Sistem tersebut harus memenuhi beberapa kriteria utama untuk dianggap benar-benar skala perusahaan:

  1. Dapat diskalakan: Sistem AI harus dapat menangani jumlah pekerjaan yang makin meningkat atau berkembang untuk mengakomodasi kebutuhan bisnis yang terus meningkat. Sistem AI harus secara efisien memproses volume data yang kecil maupun besar dan dapat diperluas dalam hal pengguna, data, atau kompleksitas tanpa desain ulang yang signifikan.

  2. Dapat diandalkan: Kepercayaan terhadap AI perusahaan menyiratkan kinerja yang konsisten dan waktu henti yang minimal. Sistem ini harus berfungsi seperti yang diharapkan dalam berbagai kondisi dan tahan terhadap kegagalan atau kesalahan, memastikan ketersediaan dan akurasi yang konstan.

  3. Aman: Mengingat sensitivitas data bisnis, sistem AI perusahaan harus menggabungkan langkah-langkah keamanan yang kuat. Hal ini termasuk melindungi integritas dan kerahasiaan data, mengamankan akses pengguna, dan mempertahankan diri dari ancaman dunia maya.

  4. Terintegrasi: Sistem AI harus terhubung secara mulus dengan sistem dan teknologi bisnis lainnya. Hal ini memungkinkan kelancaran aliran data dan interoperabilitas dalam infrastruktur TI organisasi, meningkatkan efisiensi dan efektivitas secara keseluruhan.

  5. Teratur: Tata kelola dalam AI perusahaan melibatkan penetapan kebijakan dan praktik untuk mengelola sistem AI. Hal ini mencakup kepatuhan terhadap standar hukum dan etika, tata kelola data, manajemen model, dan memastikan akuntabilitas dalam pengambilan keputusan AI.

  6. Memberikan nilai: AI perusahaan harus berkontribusi positif terhadap tujuan organisasi. Ini berarti memberikan manfaat nyata, seperti peningkatan efisiensi, penghematan biaya, peningkatan pengalaman pelanggan atau peluang pendapatan baru.

  7. Mudah digunakan: Keramahan pengguna sangat penting. Alat dan antarmuka AI harus dapat diakses dan dimengerti oleh banyak pengguna, bukan hanya ilmuwan data atau profesional TI. Ini meningkatkan adopsi dan memaksimalkan utilitas solusi AI.

  8. Fleksibel: Fleksibilitas mengacu pada kemampuan sistem AI untuk beradaptasi dengan perubahan kebutuhan atau tujuan bisnis. Ini bisa berarti mendukung berbagai fungsi bisnis atau berkembang sebagai respons terhadap tren pasar baru atau perubahan organisasi.

  9. Berkelanjutan: Keberlanjutan dalam AI perusahaan melibatkan perancangan sistem yang dapat dipelihara dan efisien dalam jangka panjang. Hal ini termasuk mempertimbangkan dampak lingkungan dari operasi AI dan kemampuan sistem untuk berevolusi seiring dengan kemajuan teknologi dan pergeseran strategi bisnis.

AI skala perusahaan bukan hanya tentang ukuran atau kompleksitas sistem AI, tetapi juga tentang seberapa baik sistem ini selaras dan mendukung tujuan dan operasi organisasi yang lebih luas.

Menerapkan AI perusahaan

Implementasi AI perusahaan yang sukses membutuhkan tumpukan teknologi yang dapat memproses data berkualitas tinggi dalam jumlah besar sesegera mungkin dalam lingkungan yang aman dan tangguh. Semua ini membutuhkan kekuatan pemrosesan dalam skala besar, itulah sebabnya banyak organisasi memilih untuk bermitra dengan perusahaan teknologi yang menghadirkan lingkungan cloud modern dan platform superkomputer yang membuat AI perusahaan dapat berjalan.

Tentukan tujuan dan sasaran organisasi: Langkah pertama adalah menguraikan apa yang ingin dicapai organisasi dengan AI. Apakah tujuannya untuk meningkatkan efisiensi operasional, meningkatkan pengalaman pelanggan, mendorong inovasi atau meningkatkan pendapatan? Memahami tujuan ini membantu memandu arah strategi AI dan memastikan bahwa implementasinya selaras dengan tujuan bisnis secara keseluruhan.

Nilai kesiapan data dan kembangkan strategi data: Mengevaluasi kondisi data organisasi saat ini - ketersediaan, kualitas, dan aksesibilitasnya. Tahap ini melibatkan identifikasi sumber data, memastikan kualitas data, dan menetapkan tata kelola data dan proses kepatuhan. Strategi data yang solid sangat penting karena sistem AI sangat bergantung pada data untuk pelatihan dan insight operasional.

Bangun tim lintas fungsi: Menerapkan AI membutuhkan perpaduan skill—mulai dari ilmuwan data dan pakar AI hingga spesialis domain dan profesional TI. Membentuk tim lintas fungsi memastikan pendekatan holistik untuk implementasi, yang menggabungkan berbagai perspektif dan keahlian untuk menangani berbagai aspek proyek AI.

Buatlah rencana pengembangan: Proses ini melibatkan penguraian aspek teknis dan bisnis dari implementasi AI. Ini mencakup pemilihan teknologi dan alat bantu AI yang tepat, mendefinisikan ruang lingkup proyek AI, menetapkan jadwal, dan mengalokasikan sumber daya. Rencana tersebut harus fleksibel untuk mengakomodasi perubahan dan dapat diskalakan sesuai pertumbuhan organisasi.

Rancang dan luncurkan program percontohan: Sebelum implementasi skala penuh, memulai dengan program percontohan adalah hal yang bijaksana. Proyek berskala lebih kecil ini memungkinkan organisasi untuk menguji solusi AI dalam lingkungan yang terkendali, mengidentifikasi potensi masalah, dan mengumpulkan insight untuk peningkatan skala. Ini adalah langkah penting untuk memvalidasi kelayakan dan efektivitas strategi AI.

Integrasikan teknologinya: Setelah uji coba berhasil, langkah selanjutnya adalah mengintegrasikan teknologi AI ke dalam sistem dan alur kerja organisasi yang ada. Hal ini memerlukan perencanaan yang cermat untuk memastikan kompatibilitas, gangguan minimal terhadap operasi saat ini, dan adopsi pengguna yang efektif.

Jaga kesehatan teknologi: Pasca-implementasi, pemeliharaan yang berkelanjutan sangatlah penting. Ini termasuk pembaruan rutin, memantau kinerja AI dan membuat penyesuaian yang diperlukan. Evaluasi berkelanjutan membantu memastikan bahwa sistem AI tetap efektif, aman, dan selaras dengan kebutuhan bisnis yang terus berkembang.

Menerapkan AI perusahaan adalah proses multifaset yang menuntut pendekatan strategis, mulai dari menentukan tujuan yang jelas hingga memelihara teknologi pasca-penerapan. Setiap tahap sangat penting dalam memastikan implementasi AI berhasil, berkelanjutan, dan memberikan nilai nyata bagi organisasi.

Keuntungan dan risiko AI perusahaan

Inisiatif AI perusahaan secara mendasar mengubah operasi bisnis dengan mengotomatiskan tugas-tugas rutin dan mengoptimalkan proses bisnis. Operasi yang efisien menghasilkan peningkatan efisiensi dan pengurangan biaya operasional. Dalam hal keamanan, algoritme AI menonjol karena mendeteksi dan merespons ancaman secara efisien, meningkatkan keamanan siber secara keseluruhan lebih efektif daripada metode tradisional. Terkait manajemen data, kemampuan AI untuk menganalisis volume data yang besar tidak tertandingi, mendorong penyortiran data yang lebih baik, analisis mendalam, dan pengambilan keputusan yang lebih tepat. Selain itu, AI telah merevolusi dukungan pelanggan; Chatbot dan asisten virtual bertenaga AI dapat memberikan bantuan sepanjang waktu, meningkatkan pengalaman pelanggan dan membuka jalan untuk mengubah interaksi dukungan menjadi peluang pendapatan. AI memperluas nilainya kepada karyawan dan pelanggan: AI membebaskan karyawan dari tugas-tugas membosankan, memungkinkan mereka untuk terlibat dalam pekerjaan yang lebih strategis dan menawarkan pengalaman yang dipersonalisasi kepada pelanggan.

Namun, menyesuaikan layanan dan interaksi dengan kebutuhan dan preferensi individu memiliki tantangan dan risiko. Keputusan untuk menerapkan AI tingkat perusahaan membutuhkan pertimbangan dan manajemen yang cermat. Penggunaan AI yang etis dan bertanggung jawab menjadi perhatian utama, karena sistem AI berisiko bias atau tidak etis jika tidak dirancang dan dipantau dengan benar. 

Masalah penting lainnya adalah privasi dan keamanan data. Sistem AI sering menangani sejumlah besar data sensitif dan menjaga data ini dari pelanggaran sangat penting untuk menjaga kepercayaan dan kepatuhan.

Lebih jauh lagi, dampak AI terhadap pekerjaan dan tenaga kerja merupakan topik yang banyak diperdebatkan. Meskipun AI dapat meningkatkan efisiensi dan produktivitas, tetapi hal ini menimbulkan kekhawatiran akan hilangnya lapangan kerja. Bisnis yang menerapkan AI harus mempertimbangkan implikasi terhadap tenaga kerja mereka, termasuk berinvestasi dalam program pelatihan tambahan dan peningkatan keterampilan untuk memastikan karyawan tetap menjadi bagian integral dari lingkungan kerja yang terus berkembang.

Pentingnya AI perusahaan

AI perusahaan unggul karena kemampuannya untuk menangani dan memecahkan masalah kompleks yang sebelumnya tidak mungkin dilakukan. Metode tradisional sering gagal dalam memprediksi dan mengelola kompleksitas rantai pasokan global, tetapi AI perusahaan dapat mengantisipasi gangguan, mengoptimalkan rute dan tingkat inventaris, dan bahkan memprediksi permintaan di masa depan dengan tingkat akurasi yang tinggi. Kisah yang sama berlaku untuk perawatan kesehatan tingkat lanjut, pengoptimalan energi, penipuan keuangan, dan banyak domain dan industri lain yang telah berevolusi selamanya.

Dalam ritel, AI meningkatkan pengalaman pelanggan melalui personalisasi dan mengoptimalkan manajemen inventaris. AI sangat penting dalam memprediksi kegagalan peralatan dan menyempurnakan jadwal produksi di bidang manufaktur. Di bidang keuangan, AI memperluas kegunaannya di luar deteksi penipuan hingga mencakup manajemen risiko dan nasihat keuangan yang dipersonalisasi. AI memainkan peran penting dalam mengembangkan rencana perawatan dan memajukan penemuan obat dalam perawatan kesehatan.

Sebagai alat bantu bagi organisasi yang memiliki masa depan yang cerah, AI membekali mereka dengan ketangkasan dan insight untuk beradaptasi dengan pasar dan teknologi yang terus berkembang, yang didukung oleh kemampuannya untuk terus belajar dan meningkatkan diri.

Berikutnya dalam AI perusahaan

Pengembangan teknologi AI generatif telah membuka kemampuan canggih yang menyertai AI perusahaan. Teknologi AI generatif secara fundamental mengubah banyak aplikasi AI perusahaan di seluruh domain bisnis. Dengan kapasitasnya untuk menggunakan model bahasa besar(LLM) untuk membuat konten dan solusi baru yang melampaui model prediktif tradisional, AI generatif dapat membuat rekomendasi konten yang sangat dipersonalisasi, menulis salinan pemasaran, membuat grafik yang menarik secara visual, menghasilkan kode, dan bahkan memberikan solusi kreatif untuk masalah yang kompleks. Kemajuan ini bukan hanya tentang menangani data, tetapi juga tentang memahami dan mereplikasi pola dalam data, yang mengarah pada solusi inovatif.

Seiring teknologi seperti AI generatif dan aplikasi AI terobosan lainnya diintegrasikan ke dalam AI perusahaan, kita akan melihat kemajuan penting di bidang-bidang berikut:

Peningkatan otomatisasi

  • Sistem AI perusahaan di masa depan kemungkinan besar akan mendorong batas-batas otomatisasi, menangani tugas-tugas yang sangat kompleks dengan intervensi manusia yang minimal. Evolusi ini akan merampingkan proses bisnis administratif dan alur kerja pengambilan keputusan.

Prediksi yang disempurnakan

  • Algoritme AI akan makin mahir dalam memprediksi tren pasar, perilaku pelanggan, dan risiko bisnis. Prediksi AI yang dapat dipercaya akan memungkinkan organisasi membuat keputusan yang lebih tepat dan proaktif.

Pengenalan gambar dan ucapan tingkat lanjut

  • Keakuratan dan efisiensi teknologi pengenalan gambar dan suara akan bermanfaat bagi sektor-sektor seperti perawatan kesehatan, keamanan, dan layanan pelanggan, yang membutuhkan ketepatan.

Personalisasi dalam skala besar

  • Kemajuan dalam AI akan menawarkan pengalaman pelanggan yang lebih bernuansa dan individual, mulai dari pemasaran hingga pemberian layanan. Kemampuan AI untuk memahami bahasa alami dan memenuhi preferensi pelanggan tertentu akan terus berkembang.

Solusi yang didorong oleh AI di domain khusus:

  • Nantikan solusi AI yang disesuaikan dengan kebutuhan industri yang sangat spesifik, mengatasi tantangan unik dan memberikan peluang yang lebih besar untuk pertumbuhan di berbagai sektor seperti pertanian, pendidikan, dan manufaktur.

Integrasi lengkap

  • Enterprise AI akan melihat integrasi tanpa batas dengan teknologi baru untuk meningkatkan kemampuan dan aplikasi mereka. Misalnya:

    • Perangkat IoT akan menyediakan data waktu nyata untuk analisis AI, meningkatkan pemeliharaan prediktif dan layanan pelanggan.

    • Dalam konteks Big Data, AI akan memungkinkan pemrosesan dan analisis yang lebih efisien, mengekstraksi insight berharga dari kumpulan data yang sangat besar.

    • Teknologi Blockchain akan meningkatkan keamanan dan transparansi AI, terutama di sektor keuangan dan manajemen rantai pasokan.

    • Komputasi edge akan memfasilitasi pemrosesan AI yang lebih cepat dan terlokalisasi, yang sangat penting untuk aplikasi yang sensitif terhadap waktu.

Mengapa mitra tepercaya itu penting

Meskipun pendekatan do-it-yourself untuk AI perusahaan dapat dilakukan dengan menggunakan talenta internal dan aplikasi sumber terbuka, tetapi ini merupakan jalur yang penuh dengan kompleksitas dan tantangan. Menerapkan AI perusahaan bukan hanya tentang memiliki alat yang tepat; ini membutuhkan pemahaman mendalam tentang metodologi AI, pembelajaran mendalam, ilmu data, kerangka kerja komputasi awan, dan nuansa spesifik dari domain bisnis organisasi. Hal ini membutuhkan para ahli, programmer, pengembang, dan ilmuwan data yang berkualitas yang dapat mengembangkan, memelihara, dan mengembangkan sistem ini.

AI perusahaan pada dasarnya adalah sistem yang kompleks dan rapuh. Efektivitas dan efisiensinya bergantung pada implementasi awal serta pemantauan dan adaptasi yang berkelanjutan. Model AI akan menurun seiring berjalannya waktu dan menjadi kurang efektif. Tanpa pengawasan yang ketat dan pembaruan rutin, sistem AI perusahaan dapat menjadi usang atau tidak selaras dengan tujuan bisnis. Mitra tepercaya yang berpengalaman dalam integrasi AI memastikan bahwa sistem baru bekerja secara harmonis dengan sistem lama, sehingga dapat memperoleh nilai maksimum dari investasi AI.

Solusi terkait 
watsonx.governance

Watsonx.governance memungkinkan Anda untuk mengarahkan, mengelola, dan memantau aktivitas AI organisasi Anda, dan menggunakan otomatisasi perangkat lunak untuk memperkuat kemampuan Anda dalam memitigasi risiko, mengelola persyaratan peraturan, dan mengatasi masalah etika tanpa biaya yang berlebihan untuk mengganti platform ilmu data Anda—bahkan untuk model yang dikembangkan dengan menggunakan alat bantu pihak ketiga.

Pelajari tentang watsonx.governance
watsonx.ai

Membangun dengan studio baru kami untuk model dasar, AI generatif, dan machine learning. Latih, validasi, sesuaikan, dan terapkan model fondasi dan machine learning dengan mudah.

    Ketahui lebih lanjut
    IBM® Watson Studio

    Membangun dan menskalakan AI dengan kepercayaan dan transparansi. Bangun, jalankan, dan kelola model AI dengan pemantauan terus-menerus untuk AI yang dapat dijelaskan.

    Ketahui lebih lanjut
    Sumber daya AI perusahaan AI generatif dan ML untuk perusahaan

    Pelajari tentang apa yang harus dicari dalam AI dan platform data agar berhasil menerapkan AI dan ML generatif.

    Tingkatkan kemampuan AI perusahaan Anda

    Buka empat strategi untuk meningkatkan skala AI dengan fondasi data yang kuat.

    Jelajahi dampak dari AI generatif untuk bisnis

    Dalam episode Akademi AI kali ini, kita akan mempelajari sejarah AI, apa itu AI generatif, dan bagaimana cara menggunakan AI.

    Ambil langkah selanjutnya

    Membangun strategi AI untuk bisnis Anda di satu platform AI dan data kolaboratif yang disebut IBM watsonx—tempat Anda bisa melatih, memvalidasi, melakukan tuning, dan menerapkan model AI untuk membantu Anda meningkatkan dan mempercepat dampak AI dengan data tepercaya di seluruh bisnis Anda.

    Jelajahi watsonx Pesan demo langsung