Kecerdasan Buatan
Composable AI: Cara Fleksibel untuk Membangun Sistem AI
Kecerdasan buatan (AI) ada di mana-mana akhir-akhir ini. AI membantu kita berbelanja daring, mendiagnosis penyakit, dan bahkan mengendarai mobil. Namun, seiring dengan semakin canggihnya sistem AI, sistem tersebut juga menjadi semakin rumit. Dan ketika sesuatu menjadi rumit, semuanya menjadi lebih sulit diubah, ditingkatkan skalanya, atau diperbaiki. Itulah masalah besar di dunia yang terus berubah.
Composable AI menawarkan pendekatan baru untuk memecahkan masalah ini. Pendekatan ini berfokus pada pembagian sistem menjadi modul-modul kecil yang independen—seperti potongan-potongan puzzle. Setiap modul dirancang untuk melakukan tugas tertentu, seperti memproses data, memahami bahasa, atau mengenali gambar. Bagian-bagian ini dapat ditukar, ditingkatkan, atau digabungkan sesuai kebutuhan. Pendekatan ini membuat AI lebih fleksibel, lebih mudah dirawat, dan lebih sesuai untuk dunia nyata. Mari kita bahas cara kerja pendekatan ini dan mengapa pendekatan ini penting.
Masalah dengan Sistem AI Tradisional
jembatan sistem AI tradisional dibangun sebagai satu unit yang terhubung erat. Semuanya saling terhubung, yang dapat membuat sistem sangat efisien untuk satu tugas tertentu. Namun, desain ini juga memiliki beberapa tantangan:
- Sulit untuk Berubah
Jika Anda ingin memperbarui atau memperbaiki satu bagian sistem, Anda sering kali harus mengerjakan ulang keseluruhannya. Ini seperti mencoba memperbaiki satu bagian mesin mobil—Anda mungkin harus membongkar seluruh mesinnya. - Masalah Penskalaan
Menambahkan fitur baru atau menangani lebih banyak data bisa menjadi tugas yang rumit. Anda tidak bisa begitu saja menambahkan komponen baru; Anda sering kali harus memulai dari awal. - Perawatannya Sulit
Memperbaiki bug atau melakukan pembaruan membutuhkan banyak waktu dan uang. Bahkan perubahan kecil pun dapat mengacaukan bagian lain dari sistem.
Masalah-masalah ini membuat sistem tradisional kurang cocok untuk industri yang perlu beradaptasi dengan cepat, seperti perawatan kesehatan, ritel, atau keuangan.
Apa itu Composable AI?
AI yang dapat disusun mengambil berbeda pendekatan. Alih-alih satu sistem besar, sistem ini memecah berbagai hal menjadi modul-modul yang lebih kecil dan terpisah. Setiap modul dirancang untuk melakukan satu pekerjaan tertentu, seperti menganalisis data, memproses teks, atau mengenali gambar. Modul-modul ini dapat bekerja sendiri atau bersama-sama.
Misalnya, bayangkan sebuah toko daring yang menggunakan AI untuk merekomendasikan produk. Sistem tradisional mungkin menangani semuanya—pengumpulan data, pembuatan profil pengguna, dan saran—dalam satu alur kerja. Dengan Composable AI, setiap tugas akan ditangani oleh modul terpisah. Anda dapat memutakhirkan mesin rekomendasi tanpa menyentuh bagian sistem lainnya. Detail selengkapnya dapat ditemukan di panduan untuk AI yang dapat disusun dan sumber daya AI yang dapat disusun.
Ide-Ide Utama di Balik Composable AI
AI yang dapat disusun dibangun berdasarkan beberapa ide sederhana. Inilah cara kerjanya:
- Modularitas
Membagi AI menjadi bagian-bagian kecil yang independen. Setiap modul melakukan satu hal, seperti membersihkan data atau membuat prediksi. Hal ini membuat semuanya tetap sederhana dan mudah dikelola. - Dapat digunakan kembali
Gunakan modul yang sama untuk proyek yang berbeda. Misalnya, modul yang menganalisis umpan balik pelanggan dapat digunakan di pusat panggilan, media sosial, atau ulasan produk. Ini menghemat waktu dan uang. - Interoperabilitas
Pastikan modul dapat berkomunikasi satu sama lain. API dan protokol standar membantu berbagai bagian bekerja sama, meskipun berasal dari tim atau vendor yang berbeda. - Skalabilitas
Tambahkan fitur baru dengan memasang modul tambahan alih-alih merombak seluruh sistem. Perlu pengenalan gambar yang lebih baik? Cukup tambahkan modul baru untuk itu. - Adaptability
Ganti modul lama atau tambahkan modul baru tanpa merusak sistem. Ini bagus untuk industri yang berubah dengan cepat.
Mengapa AI Komposabel Itu Penting
Pendekatan modular ini menawarkan banyak manfaat. Mari kita uraikan:
- Lebih Cepat Membangun
Pengembang tidak harus memulai dari awal. Mereka dapat menggunakan modul yang sudah ada dan menjalankan sistem dengan cepat. Misalnya, pengecer yang meluncurkan sistem rekomendasi dapat memasang modul yang sudah jadi untuk menganalisis perilaku pengguna dan menyarankan produk. - Menghemat Uang
Membangun AI itu mahal. Menggunakan kembali modul di berbagai proyek dapat mengurangi biaya. Misalnya, perusahaan logistik dapat menggunakan modul prediksi yang sama di beberapa aplikasi, mulai dari pelacakan pengiriman hingga pemberitahuan pelanggan. - Itu Fleksibel
Seiring dengan perubahan kebutuhan, bisnis dapat mengganti modul atau menambahkan modul baru. Jika rumah sakit mendapatkan teknologi pencitraan yang lebih baik, rumah sakit dapat mengganti modul lama tanpa merekayasa ulang seluruh sistem diagnostik. - Perawatan Lebih Mudah
Jika satu modul rusak atau ketinggalan zaman, Anda dapat menggantinya tanpa memengaruhi sistem lainnya. Ini mengurangi waktu henti dan menjaga semuanya berjalan lancar.
Di Mana AI Komposabel Berdampak
AI yang dapat disusun dapat memberikan dampak yang berarti di berbagai industri. Berikut beberapa contohnya:
- Tenaga Kesehatan
Sistem AI di rumah sakit dapat menggunakan modul terpisah untuk tugas-tugas seperti mendiagnosis penyakit, menganalisis gambar medis, dan memprediksi hasil perawatan. Jika teknik pencitraan baru dikembangkan, sistem dapat dengan mudah mengintegrasikannya. - E-commerce
Toko daring dapat mempersonalisasi pengalaman berbelanja dengan menggabungkan modul untuk melacak perilaku pengguna, menganalisis preferensi, dan merekomendasikan produk. Bisnis dapat dengan cepat beradaptasi dengan tren konsumen yang berubah. - Cicilan
Bank dan lembaga keuangan dapat menggunakan AI modular untuk mendeteksi penipuan. Modul dapat menganalisis transaksi, memantau aktivitas akun, dan menandai pola yang tidak biasa. Jika ancaman baru muncul, mereka dapat memperbarui modul tertentu tanpa merombak seluruh sistem. - Kendaraan otonom
Mobil self-driving mengandalkan AI untuk deteksi objek, pengambilan keputusan, dan banyak lagi. Pendekatan modular memungkinkan produsen untuk meningkatkan satu fungsi, seperti pengenalan pejalan kaki, tanpa mendesain ulang seluruh perangkat lunak.
Tantangan AI Komposabel
Meskipun manfaatnya jelas, penerapan AI yang dapat disusun bukan tanpa tantangan. Berikut ini beberapa rintangan yang dihadapi pengembang dan organisasi:
- Standardisasi
Agar modul dapat bekerja bersama, mereka memerlukan standar umum. Dengan antarmuka dan protokol standar, pengintegrasian komponen dari berbagai sumber menjadi lebih mudah. ​​Industri ini mengalami kemajuan dalam bidang ini, tetapi masih dalam tahap pengembangan. - Kompleksitas
Mengelola beberapa modul dapat menimbulkan kerumitan. Mengelola interaksinya, terutama dalam aplikasi waktu nyata, memerlukan desain yang cermat. Misalnya, memastikan bahwa data mengalir lancar antar modul tanpa penundaan atau kesalahan sangatlah penting. - Security
Setiap modul dalam sistem AI yang dapat disusun memiliki potensi kerentanan. Jika satu bagian terganggu, seluruh sistem dapat terancam. Praktik keamanan yang kuat, seperti pembaruan rutin dan pengujian yang tangguh, sangat penting. - Performance
Sistem modular mungkin menghadapi masalah kinerja. Komunikasi antar komponen dapat menimbulkan latensi, terutama dalam aplikasi berkecepatan tinggi seperti kendaraan otonom. Mengoptimalkan interaksi ini merupakan tantangan utama bagi pengembang.
The Bottom Line
Composable AI menyederhanakan cara kita membangun AI. Alih-alih satu sistem yang besar dan rumit, AI membagi berbagai hal menjadi bagian-bagian yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola, yang masing-masing melakukan fungsinya sendiri. Hal ini memudahkan pembaruan atau penskalaan saat diperlukan. Selain itu, penggunaan kembali bagian yang sama untuk berbagai proyek mengurangi biaya. Namun, untuk membuat pendekatan ini beroperasi sepenuhnya, diperlukan penanganan beberapa tantangan seperti memastikan semuanya berjalan lancar dan tetap aman. Namun secara keseluruhan, pendekatan ini menonjol karena lebih cepat, lebih murah, dan lebih mudah beradaptasi. Seiring berkembangnya AI, composable AI berpotensi mengubah industri seperti perawatan kesehatan, e-commerce, dan keuangan.
