Kami telah merangkum perjalanan modernisasi data dan infrastruktur untuk memberikan kejelasan, visi, dan dasar teknologi yang solid.
Berbagai organisasi bersaing ketat untuk membuka potensi teknologi AI transformatif. Nilai yang belum dimanfaatkan sangat besar – dengan McKinsey memprediksi antara $2,6 triliun hingga $4,4 triliun tambahan setiap tahun untuk ekonomi global hanya dari Generative AI saja.
Dari chatbot canggih dan analisis dokumen otomatis hingga penemuan obat dan otomatisasi manufaktur, AI dapat membantu menganalisis informasi kompleks, menciptakan konten asli yang berharga, dan mengembangkan produk serta layanan inovatif yang mempercepat waktu ke pasar, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan mencapai keunggulan kompetitif yang sangat penting.
Tidak heran lebih dari dua pertiga bisnis meningkatkan investasi Gen AI mereka, dan 78% eksekutif mengharapkan ROI dalam 1-3 tahun. Menurut Boston Consulting Group, 8 dari 10 perusahaan akan menggunakan Gen AI pada tahun 2026, dengan proporsi PC yang sama diharapkan dapat didorong oleh AI pada tahun 2026. Dan itu belum termasuk Deep Learning atau yang disebut sebagai AI/ML dan analitik tradisional, yang kini lebih kuat dari sebelumnya.
Dengan kecepatan ini, dunia sebelum AI akan segera menjadi kenangan yang jauh.
Namun…
Hambatan untuk AI adalah nyata
Secara sederhana, sebagian besar organisasi belum siap untuk menerapkan AI dalam skala besar. Apakah hambatan-hambatan ini tampak familiar?
- Data yang sulit. 46% CIO menyebutkan keterbatasan kemampuan model sebagai tantangan utama dalam mengadopsi GenAI, dan kurangnya data adalah salah satu kekhawatiran terbesar mereka. Ini benar: AI hanya sebaik data Anda. Meskipun Anda menggunakan model yang telah dilatih sebelumnya, penyesuaian dan inferensi masih memerlukan data berkualitas tinggi – semakin banyak data, semakin baik. Untungnya, banyak organisasi sudah memiliki data internal yang banyak; hanya saja sering kali berada di tempat yang salah dan dalam format yang salah. Untuk saat ini, prioritaskan integrasi data dan tata kelola pada skala perusahaan, dan Anda dapat fokus bebas untuk mengekstraksi nilai dari semua IP itu.
- Keterlambatan sistem lama. AI adalah teknologi yang sangat bernilai dan sangat menuntut. Dengan kata lain, jika Anda menginginkan wawasan canggih, teknologi yang ketinggalan zaman tidak akan cukup. Memang, 67% perusahaan mengatakan sistem lama menghambat adopsi AI mereka. Untuk banyak beban kerja AI, hanya masuk akal untuk memanfaatkan GPU terbaru dan CPU yang didukung AI untuk mendapatkan hasil yang diinginkan dalam waktu yang sempit, terutama ketika wawasan waktu nyata dibutuhkan. Organisasi harus memodernisasi infrastruktur mereka untuk mendukung beban kerja AI yang dapat diskalakan. Bahkan jika Anda baru-baru ini melakukan modernisasi, selalu ada peluang untuk mengoptimalkan integrasi data, tata kelola, dan analitik serta meningkatkan skala untuk mendapatkan hasil maksimal dari AI dan membangun kemajuan yang sudah Anda buat.
- Kekhawatiran anggaran. Tidak ada jalan lain; untuk mewujudkan nilai AI, Anda perlu berinvestasi dalam infrastruktur dan layanan yang tepat. Itu tidak berarti kendala pendanaan tidak dapat diatasi. Pertama, Anda tidak perlu melakukan semuanya sekaligus. Identifikasi kemenangan cepat dan area dengan dampak tinggi, dan Anda sudah berada di jalur yang benar untuk memodernisasi secara bertahap dan hemat biaya. Selain itu, model sebagai layanan dapat menyediakan skalabilitas dan keahlian yang Anda butuhkan sepanjang perjalanan dan membantu mengoperasionalkan serta mengelola AI dalam jangka panjang.
- Masalah tenaga kerja. Keahlian spesialis adalah hal yang jelas saat mengeksplorasi, menerapkan, dan memelihara AI. Namun, keahlian ini sangat langka. Banyak organisasi yang kekurangan keterampilan internal untuk mengelola beban kerja AI, dan banyak juga yang kekurangan anggaran untuk merekrut dan memperluas tim mereka. Di sinilah penyedia eksternal yang fleksibel dan berpengetahuan datang. Temukan seseorang yang bisa Anda ajak bekerja sama sesuai kebutuhan dan yang dapat membimbing Anda sepanjang perjalanan.
- Pertanyaan kepatuhan. Seiring dengan berkembangnya AI, begitu pula risiko terkait keamanan data, ekosistem, dan kepatuhan. Dengan permukaan serangan yang terus berkembang, prinsip Zero-Trust dan protokol privasi harus dibangun sejak hari pertama. Hanya 33% organisasi yang telah menerapkan tata kelola dalam penerapan AI yang bertanggung jawab. Ini masih belum cukup baik.
- ROI, benar-benar? Mudah untuk melupakan bahwa AI masih dalam tahap awal bagi sebagian besar, jika tidak semua, bisnis. Karena tantangan di atas, banyak yang kesulitan untuk membuktikan nilainya – atau bahkan mengetahui dari mana harus memulai. Apakah mereka sudah siap? Sangat bermanfaat untuk mendapatkan perspektif dari luar, idealnya dari vendor yang sudah berpengalaman. Seorang ahli dapat membantu Anda menilai kesiapan secara keseluruhan, menyoroti celah, dan mengidentifikasi kasus penggunaan bernilai tinggi sambil membangun fondasi infrastruktur data dan AI untuk menguji dan meningkatkan apa yang berhasil.
Tiga Langkah Menuju Transformasi AI
Hambatan-hambatan di atas bisa terasa luar biasa pada awalnya, tetapi mereka bukan halangan yang tidak bisa diatasi. Di Lenovo, kami telah merangkum perjalanan modernisasi data dan infrastruktur ke dalam tiga fase inti untuk memberikan kejelasan, visi, dan dasar teknologi yang solid.
- Menilai
Sebelum Anda mulai, Anda perlu tahu di mana posisi Anda. Kami dengan cepat menilai lingkungan Anda dan mengekstrak wawasan dari infrastruktur saat ini, aplikasi, dan kesiapan data untuk AI. Basis pengetahuan yang didorong oleh AI dari Lenovo menganalisis sistem lama, dan GitHub CoPilot meninjau kode Anda. Bersama-sama, kami akan mengidentifikasi peluang optimasi dan memberikan peta jalan strategis untuk data, cloud, dan teknologi keamanan Anda dalam hitungan hari, bukan bulan.
- Memberikan Saran
Selanjutnya, kami membangun fondasi data dan teknologi untuk kebutuhan unik Anda – memanfaatkan alat Generative AI dari Lenovo dan akselerator yang terbukti untuk memodernisasi infrastruktur Anda dan mendapatkan lebih banyak nilai dari investasi data, cloud, dan keamanan yang ada.
Modernisasi data untuk AI adalah tentang membangun fondasi data yang terkurasi dengan baik dan dalam kapasitas yang cukup untuk mendukung aplikasi AI yang berdampak. Kami menyediakan alat dan metodologi yang tepat untuk membantu Anda mengkurasi, mengelola, mengintegrasi, dan menganalisis data berskala perusahaan.
Modernisasi teknologi untuk AI mendefinisikan arsitektur yang dibutuhkan untuk mendukung tujuan Anda, termasuk microservices, kontainer, dan otomatisasi MLOps/AI Ops. Pendekatan cloud-native akan memastikan beban kerja AI Anda dapat diskalakan dan dioptimalkan sejak awal – serta mempercepat transisi Anda dari sistem lama.
- Transformasi
Setelah Anda memiliki fondasi yang tepat, saatnya untuk menerapkan dan mengoptimalkan beban kerja AI/ML/LLM dan seterusnya – apakah itu di lokasi, hybrid, atau cloud. Manajemen yang fleksibel dan berkelanjutan sangat penting untuk mempertahankan kesiapan saat Anda memperluas penggunaan AI. Memilih model pengiriman sebagai layanan memberikan ketenangan pikiran dengan manajemen yang hemat biaya dan bertanggung jawab untuk cloud, data, dan keamanan Anda yang terus berkembang.
Teknologi lama tidak akan membangun warisan Anda
Mulailah mewujudkan nilai sejati dari data Anda dan menunjukkan ROI dari investasi AI. Bermitra dengan Lenovo untuk meletakkan dasar bagi perjalanan AI yang sukses dan mendorong dampak bisnis nyata melalui wawasan berbasis data.
Infrastruktur IT yang kuat adalah kunci produktivitas perusahaan. Dengan qserver indonesia, Anda bisa mendapatkan solusi IT lengkap yang sesuai dengan kebutuhan Anda. iLogo Indonesia sebagai mitra terpercaya siap mengintegrasikan semuanya agar bisnis Anda tetap berjalan lancar dan aman.
Hubungi kami sekarang atau kunjungi qserver.id untuk informasi lebih lanjut!