Oleh Ashesh Badani, Senior Vice President & Chief Product Officer, Red Hat
Jika Anda bergabung dengan saya di Red Hat Summit 2023, Anda mendengar Matt Hicks membuat pernyataan kuat tentang salah satu teknologi yang paling menonjol dan menarik dari momen artificial intelligence (AI) saat ini. AI adalah definisi sesungguhnya dari topik hangat saat ini, baik di dalam dan di luar komunitas IT, dan ini akan terus jadi bahan perbincangan. Pada setiap kesempatan, media, analis, pemimpin bisnis, pejabat pemerintah dan seperti semua orang yang Anda ikuti di dunia maya, memiliki pendapat mengenai AI, terlepas dari industri mereka.
Sifat AI yang beraneka ragam dan kompleksitas kasus penggunaannya yang potensial dan telah terbukti adalah beberapa alasan mengapa ia akan menjadi pembahasan diskusi yang bermakna dan di waktu yang tepat – dan mengapa enterprise sudah tidak boleh lagi mengabaikan ini jika mereka ingin mendorong organisasi mereka untuk maju, bahkan saat mereka tidak yakin kapan, bagaimana atau di mana memulainya.
AI saat ini, AI di mana saja
Kita tahu bahwa iterasi berikutnya dari teknologi yang tak terhitung jumlahnya akan didasarkan pada AI, baik dalam bentuk chat bot, kendaraan berbasis software, deteksi penipuan keuangan atau diagnosa pasien yang lebih cepat. Untuk bertahan dan maju dalam iklim ekonomi dan teknologi saat ini, para pemimpin bisnis harus memprioritaskan untuk mengimplementasikan AI secara strategis, holistik dan di waktu yang tepat, sehingga data scientist, pengembang, dan tim operasional IT bisa bersama mengoperasikan AI di seluruh bisnis dengan efektif.
Menurut Gartner, “AI memiliki potensi untuk membawa nilai besar bagi organisasi dengan menambah produktivitas, meningkatkan pengambilan keputusan dan menciptakan peluang baru bagi pertumbuhan dan inovasi,” [1] walaupun beberapa enterprise masih memilih untuk membatasi cakupan AI dan belum mengadopsi AI di lebih dari satu fungsi bisnis.[2]
Enterprise sudah mempertimbangkan bagaimana AI bisa membantu meningkatkan produktivitas atau membantu mendorong pendapatan dan diferensiasi. Dengan tidak memanfaatkan secara penuh apa yang ditawarkan AI, enterprise ini melewatkan biaya operasional yang rendah dan kompleksitas serta peluang untuk mendapatkan engagement yang lebih mendalam dan insight yang membantu memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik.
Jika organisasi ingin melengkapi diri mereka untuk menggunakan AI dengan efektif, mereka harus bisa:
- Mengoperasionalkan kasus penggunaan AI dari gagasan hingga produksi dengan membawa tim-tim berbeda, seperti data scientist, pengembang dan IT ops, serta teknologi bersama
- Menggunakan tool yang ada dan proses yang memungkinkan tim mereka dengan cepat mendorong kelincahan yang mempercepat pengimplementasian aplikasi AI ke dalam produksi
- Memenuhi standar keamanan, peraturan, kepatuhan dan tata kelola, seperti yang mereka lakukan dengan aplikasi bisnis lain.
Secara sederhana, tanpa rencana tindakan yang komprehensif mengenai cara mengadopsi AI di seluruh bisnis mereka, kemungkinan enterprise akan bergulat untuk beradaptasi dalam memenuhi kebutuhan pelanggan yang berubah.
AI dengan Red Hat
Menggabungkan sifat kolaboratif open source dengan kekuatan AI memungkinkan Red Hat untuk membantu enterprise memecahkan masalah dunia dengan lebih efektif dan lebih cepat dibandingkan sebelum kemunculan AI. Tanpa ini, siapa yang tahu jika HCA Healthcare bisa menciptakan sistem produk analitik prediktif real time yang dengan lebih akurat dan cepat mendeteksi sepsis, atau bagaimana NTT East mengembangkan layanan AI video yang memberikan insight bisnis cerdas dan mengurangi biaya operasional layanan mereka sebesar 50%-60% dengan kendali manajemen dan versi yang lebih baik.
Untungnya, Red Hat tidak hanya melihat kekuatan yang bisa dibawa ke enterprise saat ini, namun juga peluang yang bisa dibawanya di masa depan.
Terkait dengan AI, fokus Red Hat adalah:
Mengintegrasikan teknologi open source untuk mewujudkan kasus penggunaan
Di Red Hat, kami yakin komunitas open source adalah tempat dimulainya inovasi, dan ini adalah hal yang benar jika terkait dengan AI. Hubungan mendalam kami dengan komunitas open source seperti Kubeflow, KServe, CodeFlare dan Ray, model open source dari perusahaan seperti Hugging Face dan pendekatan pertama upstream kami memungkinkan kami untuk menumbuhkan kontribusi yang terbuka dan transparan, yang menghasilkan inovasi downstream dengan para mitra kami. Hubungan kolaboratif Red Hat dengan mitra hardware dan software memungkinkan pengimplementasian model AI yang fleksibel – membantu pelanggan membangun solusi AI yang lebih lengkap – mulai dari akuisisi data dan persiapan, hingga pengawasan dan perawatan, dan akselerasi hardware – berdasarkan kasus penggunaan unik mereka.
Mempercepat time-to-value
Red Hat mengumpulkan data scientist dan pengembang untuk menyediakan aplikasi AI dengan lebih cepat dan lebih reaktif terhadap perubahan – membantu bergerak dari hipotesis ke pengembangan model ke pengimplementasian dan pengukuran, sekaligus mendorong efisiensi dan kolaborasi di semua tim.
Ada banyak persamaan antara pipeline yang digunakan untuk aplikasi tradisional dan yang digunakan untuk pengembangan model. Saat model dan aplikasi berubah, Red Hat OpenShift AI dan Red Hat OpenShift membantu praktisi MLOps maupun DevSecOps untuk dengan cepat melakukan iterasi melalui tool yang membantu membangun guardrail yang benar. Mengotomatisasi dan menyederhanakan proses ini bisa membantu organisasi Anda mendapatkan efisiensi dan efikasi yang lebih besar.
Mengimplementasikan aplikasi AI di mana saja
Red Hat membantu organisasi membangun, mengimplementasikan, mengelola dan mengoperasikan aplikasi AI di semua cloud – public atau private, di on-premise atau di edge – pada skala besar dan dengan kemampuan keamanan yang lebih besar, memberikan pelanggan kemampuan untuk menggelar platform komputasi yang lebih fleksibel dan konsisten. Fleksibilitas ini memungkinkan Red Hat untuk mendukung organisasi yang peduli dengan privasi, gravitasi atau kedaulatan data dengan memindahkan model AI lebih dekat dengan sumber data, membantu mereka membangun dan menggunakan model AI sejalan dengan persyaratan peraturan yang membatasi pergerakan data.
Terkadang Anda harus merangkul gravitasi data, alih-alih melawannya, dan Red Hat OpenShift memungkinkan Anda untuk melakukan hal tersebut. Dengan Red Hat OpenShift dan Red Hat OpenShift AI, Anda bisa melatih di cloud dan membawa model tersebut kembali ke pusat data private jika Anda membutuhkan GPU dalam jumlah besar untuk waktu pelatihan yang lebih pendek – Anda bahkan bisa menyewanya di cloud.
Meningkatkan efisiensi dan produktivitas
Red Hat menyediakan platform yang dibutuhkan untuk dengan cepat mengembangkan dan mengimplementasikan AI pada skala besar dan mengintegrasikan AI ke platform kami yang sudah ada untuk meningkatkan produktivitas dan efisiensi tim operasional dan tim pengembang, memudahkan penggunaannya. Ini sangat penting bagi organisasi yang harus berinovasi dengan cepat sekaligus menghadapi tantangan seperti kurangnya tenaga kerja. Contohnya, Red Hat Ansible Lightspeed dengan IBM watsonx Code Assistant memanfaatkan generative AI untuk menghasilkan kode Ansible yang sejalan dengan praktik terbaik Red Hat, unggul dan membantu menjembatani kesenjangan keterampilan otomatisasi IT.
Kemampuan untuk menskalakan dengan benar setelah mengintegrasikan AI ke dalam produk Anda juga pertimbangan penting bagi enterprise. Red Hat Openshift AI memperhitungkan hal ini dengan memungkinkan Anda menambah jumlah replika, atau bahkan mengimplementasikan beberapa replika, suatu model ke beberapa cluster di beberapa cloud.
Dibangun dengan transparansi dan pilihan, solusi AI yang siap tersedia untuk enterprise dari Red Hat memungkinkan Anda untuk mengaplikasikan AI ke bisnis sehari-hari. Kekuatan AI ada di sini, ini terbuka, nyata dan dengan Red Hat ini bisa jadi milik Anda.
