Perkembangan kecerdasan buatan (AI) di kalangan perusahaan saat ini telah memasuki fase yang lebih maju. Jika sebelumnya banyak organisasi melakukan penerapan AI melalui proyek percontohan dan uji coba konsep, kini mereka mulai memikirkan cara menerapkan teknologi ini secara lebih luas dalam operasional bisnis sehari-hari.
Transformasi Kebutuhan Bisnis dengan AI
Fungsi-fungsi dasar AI, seperti merangkum dokumen, menyusun email, dan menjawab pertanyaan, kini menjadi hal yang umum. Perusahaan saat ini menginginkan AI yang mampu beroperasi di berbagai fungsi penting dalam bisnis, tidak hanya terfokus pada satu aplikasi tertentu.
Inilah yang menjadi latar belakang munculnya agentic AI, yaitu sistem berbasis AI yang dirancang untuk menjalankan tugas dengan tingkat otonomi yang lebih tinggi. Agentic AI dapat memanfaatkan berbagai aplikasi, layanan, perangkat lunak, dan sumber data untuk mencapai tujuan yang spesifik.
Keunggulan Agentic AI dalam Lingkungan Perusahaan
Dalam analisis yang dilakukan oleh seorang pemimpin di AMD, disebutkan bahwa agentic AI meningkatkan harapan akan kemampuan AI dalam konteks bisnis. Berbeda dari chatbot berbasis generatif yang umumnya merespons berdasarkan input dari pengguna, sistem agentic dirancang untuk memanfaatkan beragam alat perangkat lunak dan sumber data yang lebih luas. Ini termasuk catatan pelanggan, pustaka internal, sistem pengelolaan tiket, repositori kode, hingga aplikasi bisnis lainnya.
Pentingnya Interoperabilitas dalam Agentic AI
Untuk menerapkan agentic AI secara efektif, kemampuan untuk mengakses berbagai sumber data dan aplikasi menjadi krusial. Namun, banyak perusahaan yang beralih dari generative AI ke agentic AI sering menghadapi masalah seperti keterikatan pada vendor dan solusi perangkat lunak yang eksklusif.
Sementara integrasi vertikal mungkin mempermudah penerapan pada awalnya, ketika perusahaan mulai memperluas penerapan AI dan menambahkan berbagai perangkat serta aplikasi, pendekatan ini dapat mengurangi fleksibilitas. Saat ini, beberapa agent bekerja secara optimal dalam kerangka perangkat lunak tertentu tetapi mengalami kesulitan saat berinteraksi dengan aplikasi dari lingkungan yang berbeda.
Oleh karena itu, keberadaan ekosistem terbuka menjadi semakin penting. Agentic AI perlu memiliki kemampuan untuk terhubung dengan berbagai sistem yang sudah ada di perusahaan tanpa terikat pada satu tumpukan perangkat lunak tertentu.
“Fleksibilitas dan kebebasan dalam memilih akan semakin penting seiring dengan kematangan agentic AI,” ungkap pemimpin AMD tersebut.
Peralihan dari Eksperimen ke Produksi Skala
Kebutuhan ini menjadi semakin relevan ketika perusahaan mulai mengimplementasikan AI dari fase eksperimen menuju penggunaan dalam skala produksi. Semakin banyak sistem yang perlu diakses oleh agent, semakin penting pula kemampuan interoperabilitas agar teknologi dapat berkembang tanpa terhambat oleh lingkungan perangkat lunak tertentu.
AMD dan Pendekatan Terbuka dalam AI
AMD memandang kebutuhan ini sebagai komponen penting dalam perkembangan AI di lingkungan perusahaan. Perusahaan ini menyediakan rangkaian solusi AI yang komprehensif, mulai dari FPGA embedded, prosesor server AMD EPYC, mobile workstation, hingga akselerator AMD Instinct. Semua ini dirancang untuk memberikan fleksibilitas kepada pelanggan dalam menyesuaikan beban kerja AI sesuai dengan kebutuhan daya dan sistem pendinginan di tempat kerja mereka.
Dukungan Perangkat Lunak untuk Interoperabilitas
Dari sisi perangkat lunak, AMD ROCm dan HIP menawarkan dukungan untuk berbagai framework yang banyak digunakan dalam industri, termasuk PyTorch, TensorFlow, dan ONNX Runtime. Dukungan ini memungkinkan model dievaluasi, dipindahkan, dan diterapkan di beragam lingkungan tanpa harus melakukan pelatihan ulang atau mengubah format model. Pendekatan ini memberikan ruang bagi organisasi untuk menyesuaikan teknologi AI dengan kebutuhan saat ini dan tetap menjaga kebebasan dalam memilih teknologi di masa depan.
Selain itu, AMD juga menyediakan layanan berbasis kontainer melalui AMD Inference Microservices (AIMs) untuk mendukung beban kerja inferensi AI pada GPU AMD Instinct. AIMs dirancang untuk menyederhanakan proses inferensi dengan mengurangi kompleksitas implementasi, sekaligus menjamin kinerja layanan ketika diterapkan pada konfigurasi perangkat keras AMD tertentu. Microservices ini menjadi bagian dari AMD Enterprise Reference Stack, yang bersifat open source dan dirancang untuk terhubung dengan lingkungan dan toolset yang sudah ada di perusahaan.
Interaksi dengan Berbagai Platform
Ekosistem ini mampu berinteraksi dengan berbagai platform, baik yang bersifat open source maupun closed source, melalui kerjasama dengan mitra seperti Red Hat, SUSE, Canonical, VMware, dan Nutanix. Kolaborasi ini memastikan bahwa agentic AI dapat berfungsi secara optimal dalam berbagai lingkungan, memberikan keuntungan kompetitif bagi perusahaan yang mengadopsinya.
Dengan pendekatan yang terbuka ini, AMD membantu perusahaan untuk tidak hanya beradaptasi dengan teknologi AI yang terus berkembang, tetapi juga untuk memanfaatkan potensi penuh dari agentic AI dalam meningkatkan efisiensi dan produktivitas mereka.
Masa Depan Agentic AI dalam Bisnis
Dengan semakin meningkatnya kebutuhan untuk mengintegrasikan AI ke dalam berbagai aspek bisnis, agentic AI menjadi solusi yang menjanjikan. Fleksibilitas yang ditawarkan oleh ekosistem terbuka memungkinkan perusahaan untuk berinovasi dan beradaptasi dengan cepat terhadap perubahan di pasar.
Keberhasilan implementasi agentic AI di perusahaan tidak hanya bergantung pada teknologi yang digunakan, tetapi juga pada kemampuan untuk menciptakan ekosistem yang mendukung kolaborasi dan interoperabilitas. Dengan langkah-langkah yang tepat, perusahaan dapat memanfaatkan agentic AI untuk mencapai tujuan bisnis mereka secara lebih efisien.
Pengembangan Berkelanjutan dalam Agentic AI
Seiring dengan perkembangan teknologi dan kebutuhan pasar, penting bagi perusahaan untuk terus melakukan inovasi dalam penerapan agentic AI. Mereka harus tetap terbuka terhadap perubahan dan siap untuk beradaptasi dengan solusi baru yang muncul.
Inisiatif dari perusahaan seperti AMD memberikan panduan dan sumber daya yang diperlukan untuk mendukung transformasi digital ini. Dalam lingkungan bisnis yang kompetitif, kemampuan untuk mengadaptasi dan menerapkan agentic AI akan menjadi faktor kunci dalam mencapai kesuksesan jangka panjang.
➡️ Baca Juga: Andrew Jung Cetak Gol di Menit 82, Persib Tahan Imbang Dewa United di Liga Nasional
➡️ Baca Juga: Rhoma Irama Soroti Kurangnya Transparansi dalam Distribusi Royalti LMKN untuk Musisi