Strategi Efektif untuk Memaksimalkan Investasi AI
Memasuki tahun 2025, para pemimpin teknologi dihadapkan pada tantangan untuk mengeksplorasi potensi penggunaan AI dengan terlebih dahulu menilai data dan infrastruktur yang ada. CIO kini harus fokus pada penciptaan nilai dari data organisasi mereka dan transformasi digital yang dipimpin oleh AI. Namun, untuk memanfaatkan data secara penuh dan mendapatkan nilai dari investasi AI, pemahaman mendalam tentang data dan aset teknologi dari perspektif bisnis sangatlah penting. Integrasi AI dengan sistem TI yang semakin kompleks membutuhkan perangkat keras, jaringan, dan solusi penyimpanan berbasis cloud yang tepat untuk memproses dataset besar. Pasar infrastruktur AI global diperkirakan mencapai miliaran pada tahun 2023 dan diproyeksikan tumbuh secara signifikan hingga 2030. Gartner memprediksi lonjakan pembangunan infrastruktur terkait AI akan mendorong pengeluaran tinggi pada sistem pusat data di Eropa.
Untuk mengeksplorasi potensi AI, pemimpin teknologi harus melakukan tinjauan arsitektur teknologi yang komprehensif. Ini akan memastikan bahwa arsitektur dan teknologi pengiriman mereka efisien dan dapat memenuhi kebutuhan bisnis saat ini dan masa depan. Tinjauan ini akan membantu memperjelas apa yang diperlukan untuk memanfaatkan data dan AI secara penuh.
Pemimpin teknologi juga perlu memahami data mereka secara mendalam dan mempertimbangkan persyaratan penyimpanan untuk menghindari risiko proyek AI yang gagal. Tinjauan yang efektif harus mencakup aplikasi TI, data, integrasi, dan infrastruktur. Lingkungan teknologi yang semakin kompleks dengan lebih banyak perangkat lunak dan aplikasi meningkatkan risiko serangan siber dan kehilangan data. Oleh karena itu, organisasi harus menyimpan dan mengklasifikasikan data secara konsisten untuk mendorong inovasi dan keamanan.
Proses tinjauan arsitektur teknologi sering kali mengungkapkan masalah yang sama yang diselesaikan di lebih dari satu tempat, yang merupakan pemborosan waktu dan sumber daya. Kompleksitas ini dapat menghambat proyek AI proaktif dan meningkatkan biaya perangkat keras serta penyimpanan cloud. Oleh karena itu, penting untuk memiliki kerangka kerja yang tepat untuk membangun platform AI yang sukses.
Pemimpin teknologi senior harus memiliki pengetahuan mendalam tentang data, termasuk informasi yang dapat diidentifikasi secara pribadi (PII) dan data sensitif lainnya. Proses dan kepatuhan data harus dipenuhi untuk memastikan data disimpan, diproses, dan diklasifikasikan dengan benar. Tim yang menerapkan AI harus bekerja secara kohesif dengan area lain dari arsitektur teknologi. Pendekatan Agile yang iteratif akan memastikan komunikasi yang baik dan arah yang benar.
Keamanan adalah aspek paling penting dalam membangun platform AI. Praktik DevSecOps yang tepat harus diterapkan untuk memastikan keamanan data dan sistem. Pengembangan perangkat lunak yang bertanggung jawab juga penting untuk memenuhi persyaratan pelanggan dan peraturan sambil mengurangi risiko.
Sebelum menerapkan teknologi baru seperti AI, bisnis harus melakukan penilaian komprehensif tentang bagaimana semuanya bekerja saat ini. Tinjauan arsitektur teknologi akan memberikan fondasi terbaik untuk implementasi AI yang sukses. Dengan tinjauan yang efektif, bisnis akan memiliki sistem yang berkinerja tinggi, data berkualitas tinggi, dan utang teknis yang lebih sedikit, serta memberdayakan tim teknologi untuk bergerak secara kohesif ke arah yang benar.