Saat ini, lebih sulit menemukan seseorang yang tidak menggunakan AI generatif daripada seseorang yang menggunakan AI generatif. Namun banyak organisasi baru memulai upaya mereka untuk memanfaatkan teknologi ini. Penerapan AI secara luas akan membantu bisnis meningkatkan segalanya mulai dari layanan pelanggan hingga peluang penjualan. Namun agar organisasi dapat mewujudkan potensi penuh AI, mereka harus mengatasi permasalahan serius lainnya: kedaulatan data.
Alat AI mengandalkan data untuk memberikan nilai. Pada saat yang sama, mengekspos data sensitif organisasi ke alat publik di cloud publik dapat menimbulkan risiko keamanan dan privasi. Itulah salah satu alasan mengapa 82% perusahaan lebih memilih model AI generatif yang dibangun secara lokal atau dengan pendekatan hybrid, menurut studi terbaru yang dilakukan oleh Dell Technologies.
Kabar baiknya adalah organisasi tidak perlu membangun model bahasa besar mereka sendiri dari awal agar efektif. Model AI yang tersedia dapat dibawa ke lingkungan pribadi di mana data dilindungi oleh firewall perusahaan yang meningkatkan keamanan. Terlebih lagi, dengan menambah atau menyempurnakan model AI yang sudah ada, organisasi bisa lebih hemat biaya dan sumber daya.
AI siap mengganggu beberapa industri dan fungsi pekerjaan utama. Faktanya, laporan tahun 2023 dari McKinsey Digital menyebutkan empat bidang utama yang siap untuk transformasi AI dalam waktu dekat: operasi pelanggan, penjualan dan pemasaran, pengembangan dan operasi TI, serta penelitian dan pengembangan.
Laporan tersebut juga mengidentifikasi 63 kasus penggunaan terpisah untuk menerapkan AI pada tantangan organisasi guna meningkatkan hasil bisnis, meningkatkan produktivitas, atau keduanya.
Untuk setiap kasus penggunaan, menghadirkan AI ke dalam data organisasi dapat memberikan manfaat yang signifikan, termasuk peningkatan keamanan karena kontrol yang lebih besar terhadap informasi sensitif. Menurut Nicholas Brackney, AI generatif dan penginjil cloud di Dell Technologies, manfaat ini saja mungkin menjadi faktor penentu bagi banyak organisasi.
“Realitas dari sebuah rahasia dagang adalah ketika rahasia dagang tersebut ditemukan, maka rahasia tersebut tidak lagi memberikan perlindungan apa pun,” katanya, sambil menekankan bahwa ada risiko paparan yang tidak disengaja melalui beberapa alat AI publik di cloud publik.
Kedaulatan data sejauh ini merupakan tren terbesar yang mendorong pertimbangan penerapan di lokasi. Masalah kekayaan intelektual, seperti rahasia dagang, menghadirkan tantangan bagi organisasi. Namun mereka juga harus memenuhi persyaratan privasi dan kepatuhan yang signifikan. Dengan mengelola masalah ini secara internal, organisasi memiliki kontrol lebih besar terhadap siapa yang memiliki akses ke data mereka dan bagaimana model tersebut beroperasi.
Selain pertimbangan keamanan, menghadirkan AI secara internal memungkinkan organisasi memanfaatkan model yang lebih kecil dan lebih bertarget sehingga memungkinkan mereka melakukan iterasi solusi baru dengan lebih cepat. Hasil? Pengembalian investasi yang lebih tinggi atas uang yang dibelanjakan untuk AI.
Operasional juga mendapat keuntungan dari akses yang lebih cepat terhadap wawasan dari solusi khusus yang tidak memerlukan data untuk melakukan perjalanan bolak-balik ke cloud dan dengan demikian dapat memperoleh manfaat dari akses real-time ke data tersebut. Lokasi ritel dan pabrik, misalnya, dapat memanfaatkan data dan wawasan real-time yang dimungkinkan dengan menghadirkan AI ke dalam data.
Dan penghematan biaya berasal dari solusi AI yang lebih efisien dan berukuran tepat yang disesuaikan untuk kasus penggunaan individual. Beberapa model yang lebih kecil bahkan dapat berjalan di workstation atau PC individual.
Dalam hal berinvestasi dan memanfaatkan AI, banyak organisasi saat ini baru memulai dari awal. Dengan strategi data yang sukses, organisasi dapat meningkatkan kendali, merealisasikan laba atas investasi yang lebih baik, dan mengurangi risiko saat mereka memulai perjalanan AI mereka.
Sumber: businessinsider.com
Email: info@konsultanpendidikan.com
Published by