Dulu pertanyaannya adalah "Model AI apa yang harus kita gunakan?"
Hari ini pertanyaannya berubah menjadi "Bagaimana kita membangun keseluruhan ekosistem AI?"
Sumber gambar: Rathnakumar Udayakumar, The AI Stack, Substack.
Sekitar satu atau dua tahun yang lalu, banyak organisasi menganggap implementasi AI cukup dengan memilih model bahasa terbaik.
OpenAI?
Claude?
Gemini?
Llama?
Padahal model bahasa (LLM) hanyalah pondasi, bukan keseluruhan sistem.
Saat ini AI telah berkembang menjadi sebuah technology stack yang terdiri dari banyak lapisan yang saling terhubung.
Model seperti GPT, Claude, Gemini, dan Llama berfungsi sebagai mesin berpikir utama.
Mereka mampu memahami bahasa, menghasilkan teks, membuat kode, hingga membantu proses reasoning.
Namun mereka hanyalah awal dari sebuah sistem AI.
Framework seperti:
memungkinkan AI melakukan tindakan nyata.
Tidak hanya menjawab pertanyaan, tetapi juga:
Tanpa RAG, AI hanya mengetahui informasi dari data pelatihannya.
Enjoyed this article?
Dengan RAG (Retrieval-Augmented Generation), AI dapat menggunakan:
Hasilnya menjadi jauh lebih relevan untuk kebutuhan organisasi.
MCP mulai menjadi standar baru agar AI dapat berkomunikasi dengan berbagai tools secara konsisten.
Misalnya:
Alih-alih membuat integrasi berbeda untuk setiap model, MCP menyederhanakan komunikasi tersebut.
AI tanpa memory akan "lupa" setiap percakapan.
Karena itu dibutuhkan:
agar AI memiliki kontinuitas dan memahami konteks pengguna.
Dalam implementasi enterprise, keamanan menjadi prioritas.
Komponen ini mencakup:
AI tidak cukup hanya pintar.
AI juga harus dapat dipantau dan dipercaya.
Terakhir, AI perlu menjadi bagian dari proses bisnis.
Tools seperti:
memungkinkan AI menjalankan workflow otomatis yang terhubung dengan berbagai sistem.
Banyak organisasi masih bertanya:
Apakah kita harus menggunakan ChatGPT atau Copilot?
Menurut saya, pertanyaan tersebut mulai kehilangan relevansinya.
Tantangan sebenarnya bukan lagi memilih model terbaik.
Melainkan:
Sumber gambar: Enterprise Knowledge — High-Level Knowledge Intelligence Architecture. https://enterprise-knowledge.com/
AI adalah bagian dari keseluruhan sistem.
Membangun aplikasi AI berarti merancang bagaimana model, data, tools, workflow, keamanan, dan observability dapat bekerja bersama secara efisien.
Model terbaik sekalipun tidak akan memberikan hasil maksimal jika arsitektur di sekitarnya tidak dirancang dengan baik.
Karena pada akhirnya, keberhasilan implementasi AI tidak ditentukan oleh seberapa canggih model yang digunakan.
Dalam beberapa tahun ke depan, saya percaya kebutuhan industri akan bergeser.
Bukan lagi mencari orang yang sekadar mampu menggunakan AI.
Melainkan engineer yang memahami bagaimana membangun AI System secara menyeluruh.
Dan menurut saya, di situlah masa depan AI Engineering berada.