Bisnis.com, JAKARTA -- Cloudera, perusahaan platform data dan AI menyebut sedikitnya terdapat tiga tantangan bagi organisasi atau perusahaan yang hendak membangun kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) sendiri atau dikenal juga dengan agen AI.
Ketiga tantangan itu ialah aspek terkait teknologi, unsur biaya atau belanja modal dan kualitas data. Pasalnya, membangun AI tanpa data yang berkualitas sangat mustahil.
Sergio Gago, Chief Technology Officer (CTO) Cloudera mengatakan bahwa sejak 3 tahun terakhir AI berkembang pesat. Sebagian besar organisasi kini memiliki tim dan mengembangkan AI dan membuat konsep yang baik.
"Namun, ketika mereka hendak merilis layanan AI, mereka terjebak karena tidak memiliki sistem pendukung kepatuhan yang tepat," ujarnya kepada Bisnis.com, di sela-sela Cloudera EVOLVE25 di Singapura baru-baru ini.
Sergio menuturkan pada sisi teknis teknologi, sebelum organisasi menghadirkan AI, perusahaan harus memperhatikan sistem kepatuhan yang tepat mulai dari aspek keamanan siber, persiapan data, pengembangan model hingga akses data yang tepat.
Menurutnya, banyak organisasi atau perusahaan melewatkan tahapan itu demi demo AI yang cepat. Padahal, lanjutnya, data lineage dan kontrol akses sangat penting untuk melatih AI hingga seperti manusia dalam hal akses data, tata kelola, kepatuhan, dan kontrol.
| Baca Juga Cloudera Beberkan Alasan Akuisisi Taikun |
|---|
"Itu tantangan besar. Dan banyak perusahaan belum siap menjawabnya. Apa yang kami umumkan hari ini, versi 1.5.5, Cloud AI dan AI inference adalah fondasi untuk itu," jelasnya.
Sebagai informasi, pada EVOLVE25, Cloudera mengumumkan versi terbaru Cloudera Data Services. Pembaruan ini membawa kemampuan Private AI ke lingkungan on premise dan memberikan perusahaan kapabilitas AI generatif yang aman, didukung GPU, langsung di balik firewall mereka.
Dengan tata kelola yang sudah built-in dan portabilitas hybrid, organisasi kini dapat membangun dan meningkatkan kedaulatan data cloud di pusat data mereka sendiri, yang menghilangkan kekhawatiran soal keamanan.
Cloudera mengklaim menjadi satu-satunya vendor yang menghadirkan lifecycle data sepenuhnya dengan layanan cloud-native yang sama, baik di lingkungan on-premise maupun public cloud.
Layanan yang disediakan antara lain Cloudera AI Inference yang diakselerasi oleh NVIDIA di lingkungan on premise. Cloudera menghadirkan kemampuan untuk menyederhanakan penerapan dan pengelolaan model AI skala besar langsung di pusat data.
Selanjutnya, ada juga Cloudera AI Studios di lingkungan on premise memungkinkan seluruh lifecycle aplikasi AI diakses secara luas, menyediakan low-code template yang memberdayakan tim untuk membangun dan meluncurkan aplikasi dan agen GenAI.
Sergio melanjutkan tantangan kedua untuk membangun AI ialah aspek biaya. Perusahaan dapat berinvestasi pada GPU yang sangat mahal tetapi mungkin saja tidak benar-benar digunakan.
"Kami tawarkan solusi, Anda bisa mengembangkan model private melalui private AI, model yang bisa dipercaya dan divalidasi sesuai regulasi di negara masing-masing," jelasnya.
Venkat Rajaji, Senior Vice President, Product Development Cloudera menambahkan poin ketiga tantangan untuk membuat AI efektif adalah kualitas data.
"Anda tidak bisa menjalankan AI tanpa data. Data adalah darah dari semua yang ingin Anda lakukan dengan AI. Mendapatkan data yang benar, sumber data yang tepat dan kualitas data yang baik adalah satu-satunya cara mendapatkan hasil yang nyata dari AI," imbuhnya.
