Membangun Jembatan antara Infrastruktur dan Tim Produk: Pelajaran dari Membangun Platform GenAI

Tidak ada keraguan tentang itu: Generative AI, atau GenAI, adalah topik yang paling dibicarakan, dan telah menjadi topik utama selama beberapa tahun terakhir. Apakah tujuan Anda adalah untuk mengotomatisasi proses, menghasilkan desain produk baru, membuat konten, atau fitur lainnya di berbagai domain, sekarang adalah waktu bagi organisasi untuk memulai pekerjaan yang paling penting dan menerapkan strategi GenAI mereka.

Keberhasilan GenAI, yang meliputi beban kerja dari penelitian hingga pelatihan dan akhirnya inferensi, bergantung pada koordinasi yang ketat sekitar penerapan, pengawasan, pengelolaan biaya, telemetri, dan target keterlambatan infrastruktur dan layanan yang mendasarinya. Ini membantu menghasilkan tingkat efisiensi yang dapat dicapai untuk beban kerja AI, memastikan keseimbangan yang efektif antara komputasi dan komunikasi, memastikan GPU selalu memiliki data yang dibutuhkan.

Tantangan adalah bahwa seringkali ada kesenjangan struktural: rekayasa infrastruktur fokus pada tumpukan komputasi dan penerapan, sedangkan tim perangkat lunak dan produk berkonsentrasi pada membangun aplikasi yang menghadap pengguna yang membawa GenAI ke dunia nyata. Ketika kelompok-kelompok ini tidak sepenuhnya sejalan, seringkali menghasilkan keterlambatan pengiriman, masalah kinerja, dan masalah kegunaan.

Jadi, apa yang terlihat seperti kesenjangan ini di dunia nyata, dan apa strategi yang dapat digunakan organisasi untuk menyelaraskan infrastruktur dan tim produk untuk keberhasilan GenAI?

Masalah dengan Ketidakselarasan

Ketika infrastruktur dan tim produk tidak sejalan, gejala-gejala seringkali jelas, tetapi tidak selalu diatasi dengan cepat. Salah satu ciri khas tim yang tidak sejalan adalah asumsi yang tidak sesuai tentang harapan keterlambatan atau kemampuan model. Misalnya, tim rekayasa infrastruktur mungkin merencanakan fitur atau penerapan yang mengasumsikan tingkat kinerja yang tidak sesuai dengan desain infrastruktur yang sebenarnya. Ini menghasilkan perubahan lingkup, perubahan, dan keterlambatan pengiriman.

Ketidakselarasan juga dapat menyebabkan kinerja yang buruk karena penerapan pada infrastruktur yang tidak dioptimalkan, yang memanifestasikan dalam variasi keterlambatan dan masalah skalabilitas yang mempengaruhi kinerja pelatihan atau inferensi terdistribusi besar. Risiko keamanan dan kepatuhan yang buruk juga merupakan ciri khas ketidakselarasan tim, karena kurangnya kolaborasi awal antara kedua tim berarti persyaratan privasi data dan kepatuhan mungkin diabaikan.

Dan akhirnya, ketidakselarasan tim menyebabkan pengalaman pengguna yang buruk, yang mendorong tim rekayasa infrastruktur untuk menggunakan solusi sementara ketika kendala tidak jelas, memperlambat siklus iterasi, dan meningkatkan utang teknis. Tentu saja, ketidakselarasan antara tim produk dan infrastruktur dapat mahal dalam proyek perangkat lunak apa pun, tetapi dengan GenAI khususnya, taruhannya jauh lebih tinggi – meningkatkan ketidakefisienan operasional, erosi keunggulan kompetitif, dan risiko keamanan di antaranya.

Jembatan Menuju Keberhasilan

Keberhasilan GenAI tidak hanya bergantung pada memiliki infrastruktur yang kuat, tetapi juga pada menciptakan kerangka taktis yang menghubungkan proses infrastruktur dan produk. Ambil, misalnya, konsep API self-service internal untuk penyediaan GPU. Untuk tim infrastruktur, API ini memstandarisasi akses, mengurangi overhead tiket, dan memastikan kepatuhan; untuk tim produk, mereka menyediakan akses cepat dan dapat diprediksi ke komputasi tanpa menunggu di antrean. Hasilnya adalah bahwa kedua kelompok bekerja dari “kontrak” API yang sama, menghilangkan bottleneck, dan memperjelas harapan.

Dasbor penggunaan waktu nyata memainkan peran yang sama. Mereka memberikan insinyur infrastruktur visibilitas ke dalam beban sistem dan efisiensi, sementara secara bersamaan menunjukkan kepada tim produk bagaimana beban kerja mereka diterjemahkan ke dalam konsumsi yang sebenarnya. Karena kedua sisi melihat data yang sama, diskusi tentang kinerja atau bottleneck menjadi lebih kolaboratif dan kurang antagonistik – ada satu sumber kebenaran.

Otomatisasi adalah mekanisme penyatuan lainnya. Ini membebaskan insinyur infrastruktur dari pemadaman kebakaran konstan, sementara memastikan pengembang produk tidak mencapai langit-langit kinerja selama lonjakan beban kerja. Apa yang bisa menjadi perang tali antara stabilitas dan kelenturan menjadi strategi bersama: skala dikelola secara otomatis, sejalan dengan ketahanan operasional dan tujuan kinerja produk.

Akhirnya, wawasan biaya menambahkan dimensi keuangan ke dalam pandangan bersama ini. Tim infrastruktur dapat mengoptimalkan alokasi dan membenarkan perencanaan kapasitas, sementara tim produk memperoleh apresiasi tentang bagaimana pilihan arsitektur atau model mereka mempengaruhi pengeluaran. Transparansi ini memupuk akuntabilitas bersama, mengubah efisiensi menjadi tanggung jawab kolektif daripada kekhawatiran tersembunyi.

Tapi penyelarasan memerlukan lebih dari sekadar alat bersama – juga memerlukan visi bersama. Ini adalah di mana peta jalan bersama masuk: setiap tim harus tidak hanya memahami tujuan utama, tetapi juga langkah-langkah yang diperlukan untuk mencapainya. Untuk infrastruktur, itu berarti melihat lebih dari akar teknis yang dalam di perangkat keras dan perangkat lunak untuk berinteraksi dengan cara pengembang dan pengguna akhir sebenarnya mengalami sistem. Untuk tim produk, itu memerlukan rasa hormat terhadap kendala seperti keterlambatan, biaya, dan efisiensi model, menghargai kenyataan operasional yang membuat inovasi berkelanjutan.

Akhirnya, tidak ada kemitraan yang dapat bertahan tanpa komitmen bersama terhadap keamanan dan kepatuhan. Apakah SOC2, HIPAA, ISO, atau kerangka lain yang berlaku, persyaratan spesifik bervariasi dengan basis pelanggan dan vertikal industri – tetapi tanggung jawabnya bersama. Baik tim infrastruktur dan produk harus menginternalisasi kewajiban ini, mengakui bahwa kepatuhan bukanlah latihan memeriksa kotak, tetapi fondasi kepercayaan dengan pengguna.

Diambil bersama, praktik dan pola pikir ini menggabungkan infrastruktur dan produk menjadi satu kesatuan yang kohesif, dengan bahasa bersama, visibilitas bersama, dan akuntabilitas bersama untuk kemajuan, ketahanan, dan kepercayaan.

Tim yang Berpengetahuan

Memiliki orang yang tepat sama pentingnya dengan memiliki sistem yang tepat. Idealnya, tim harus mencakup anggota tim yang sudah mengenal GenAI, atau mereka yang berasal dari latar belakang komputasi kinerja tinggi dan pusat data hyperscale. Yang benar-benar penting adalah pengalaman praktis dan pelajaran yang hanya dapat diperoleh dari membangun dan mendukung platform GPU-as-a-service. Ini berarti memahami bagaimana GPU berbicara satu sama lain, bagaimana pelatihan yang erat berperilaku, dan bagaimana sensitifnya terhadap keterlambatan, sinkronisasi, dan pengiriman data.

Ketika model terus tumbuh dan penerapan skala besar, tim juga perlu mundur dan memikirkan tentang perjalanan pelanggan secara keseluruhan. Ini dimulai dengan penelitian dan eksperimen awal, kemudian pelatihan skala besar, fine-tuning, dan akhirnya inferensi. Setiap fase terlihat sedikit berbeda, dan kebutuhan berubah sepanjang jalan. Sifat iteratif dari pengembangan model terus mengajarkan kita tentang jenis infrastruktur, alur kerja, dan kemampuan yang diperlukan untuk menjaga pusat data GenAI tetap siap.

Terlalu sering, tim infrastruktur dan produk beroperasi di dalam gelembung mereka sendiri. Untuk perusahaan mana pun yang serius tentang menskalakan GenAI ke produksi, itu harus berubah. Keberhasilan bergantung pada menghancurkan silo-silo itu dan menciptakan kepemilikan bersama platform. Dengan orang yang tepat, visi yang jelas, dan kerangka praktis, kedua belah pihak dapat menyelaraskan pada playbook yang sama – satu yang membantu mereka bergerak lebih cepat, tetap akuntabel, dan akhirnya mengirimkan penerapan GenAI yang sukses.