Jadi, Anda ingin membangun solusi AI. Bagus. Tapi mungkin, ya mungkin saja, tidak ada yang memberi tahu Anda segalanya sebelum Anda memulai. Sebagai seseorang yang mendalami rekayasa AI, berikut adalah pandangan yang lebih jujur dan kurang terpoles tentang menciptakan solusi AI. Mari kita bahas apa yang sering diabaikan orang.
1. “Masalah” Datang Sebelum “Solusi”
Salah satu kesalahan terbesar dalam menghadirkan solusi AI adalah langsung terjun ke pemodelan, teknologi, dan perangkat canggih. Anda mempelajari algoritma yang canggih atau membaca tentang LLM baru, dan Anda langsung memulainya. Tapi ini terbalik.
Alih-alih, mulailah dengan menanyakan masalah bisnis atau manusia apa yang sedang Anda selesaikan. Metrik apa yang meningkat? Masalah pengguna apa yang teratasi? Sebuah postingan blog mencatat: "Saya membangun implementasi AI yang secara teknis mengesankan, tetapi tidak memecahkan masalah bisnis yang nyata."
Jika Anda melewatkan ini, solusi AI Anda akan terasa keren tetapi hasilnya... tidak berarti.
2. Data Adalah Tumit Achilles Anda
Inilah kebenarannya: Solusi AI hanya sebaik apa yang Anda berikan. Masuk sampah, keluar sampah. Sebuah artikel baru-baru ini tentang jebakan umum proyek AI/ML menyebutkan bahwa kualitas data yang buruk, nilai yang hilang, bias, dan infrastruktur yang tidak memadai; hal-hal tersebut menentukan keberhasilan atau kegagalan proyek.
Jika Anda tidak menginvestasikan waktu sejak awal untuk membersihkan, mengaudit, dan memelihara jalur data, solusi AI Anda akan tersendat saat Anda tidak menduganya.
Tips: perlakukan data sebagai warga negara kelas satu, bukan hanya sesuatu yang Anda tangani “nanti”.
3. Produksi (Bukan Hanya “Bekerja di Mesin Saya”)
Anda mungkin membangun prototipe atau model riset, dan hasilnya "berhasil". Namun, memproduksi solusi AI menuntut lebih dari itu. Mulai dari latensi, skalabilitas, hingga keterbatasan sumber daya, semua ini nyata. Sebuah artikel mengatakan: "Kompleksitas integrasi berlipat ganda ketika menerapkan model ke dalam sistem produksi yang sudah ada."
Jadi, saat merancang solusi AI Anda, tanyakan:
• Apakah ini dapat menahan beban berat?
• Apakah infrastruktur dan biayanya dapat dikelola?
• Apa yang terjadi ketika model bergeser atau data dunia nyata berubah?
Jika Anda tidak membangun untuk produksi, Anda akan berakhir dengan mainan penelitian yang dirancang indah, bukan solusi AI yang berfungsi.
4. Kesederhanaan Lebih Sering Menang daripada Kemewahan
Ada sesuatu dalam dunia solusi AI di mana kerangka kerja baru yang keren, agen yang mewah, dan arsitektur multi-model mengalihkan perhatian Anda dari jalur yang sederhana. Saya menemukan hal ini dalam pekerjaan saya, dan orang lain juga melaporkannya.
Solusi sederhana yang dijalankan dengan baik mengalahkan sistem yang terlalu direkayasa dan tidak stabil. Jadi: pikirkan minimal, pikirkan yang dapat dipelihara. Tujuannya adalah menghasilkan sesuatu yang andal dan canggih secara teknis. Saat Anda membangun solusi AI, tanyakan: "Apakah kompleksitas ini benar-benar diperlukan?"
5. Produk + UX = Sukses (atau Gagal)
Inilah sesuatu yang mengejutkan banyak insinyur: terkadang solusi AI Anda gagal bukan karena modelnya buruk, tetapi karena produk di sekitarnya buruk. Misalnya, sebuah tim membuat alat ringkasan transkrip rapat (sebuah solusi AI) dan menganggap panjang ringkasan sebagai kuncinya. Ternyata pengguna hanya menginginkan item tindakan.
Jika Anda tidak memikirkan siapa yang menggunakannya, bagaimana mereka menggunakannya, apa yang mereka pedulikan, Anda akan berakhir membangun sesuatu yang tidak digunakan. Jadi, perlakukan solusi AI sebagai satu bagian dari produk yang lebih besar.
6. Etika, Bias, dan Tata Kelola Itu Penting (Serius)
Oke, ini lebih dari sekadar "merasa nyaman". Jika solusi AI Anda mengabaikan bias, transparansi, dan privasi data, Anda sedang mencari masalah. Ada kasus-kasus ketidakadilan, kerugian tak terduga, dan orang-orang yang dikecualikan yang terdokumentasi.
Dan regulasi akan segera hadir. Jadi: tanamkan etika, akuntabilitas, dan mekanisme keterlibatan manusia sejak dini. Solusi AI Anda akan lebih kuat dan lebih tepercaya jika Anda melakukannya.
7. Ini adalah sebuah perjalanan, bukan lari cepat
Solusi AI pertama Anda tidak akan sempurna. Proses transformasi dari prototipe menjadi sistem yang andal dan mudah dipelihara seringkali membutuhkan waktu lebih lama dari perkiraan. Ingat: banyak tim mencapai 80% dari apa yang mereka inginkan dengan cepat; 20% sisanya membutuhkan waktu berbulan-bulan.
Jadi, tetapkan ekspektasi dengan para pemangku kepentingan: Anda sedang membangun sesuatu yang terus belajar, berkembang, dan perlu dipantau. Tidak masalah. Lebih baik bersikap transparan di awal daripada terkejut nanti.
8. Pemeliharaan & Utang Teknis Itu Nyata
Saat Anda menerapkan solusi AI Anda, Anda akan menemukan jenis utang baru: utang data, utang model, utang konfigurasi, dan utang etika. Semua ini terakumulasi dengan cepat.
Jadi, pemeliharaan rencana mencakup pembuatan versi model, pemantauan penyimpangan, pengelolaan alur kerja, dan pembaruan dengan data baru. Tanpa itu, solusi Anda akan menurun seiring waktu.
9. Tim dan Keterampilan Lebih Penting Daripada Peralatan
Terakhir, perlu diingat: perangkat (kerangka kerja, pustaka, SaaS) memang bermanfaat. Namun, yang terpenting adalah tim dan bagaimana Anda mengintegrasikan berbagai fungsi. Seseorang yang memahami bisnis + infrastruktur + ML + etika akan lebih baik daripada seorang "ahli model" yang sendirian.
Artikel "9 Masalah Dunia Nyata yang Diselesaikan Insinyur AI Saat Ini" menunjukkan bagaimana hal-hal seperti keterbatasan infrastruktur, integrasi sistem lama, optimalisasi biaya, dan kepatuhan regulasi, semuanya membutuhkan keterampilan lunak dan keras.
Jadi, ketika Anda merencanakan solusi AI, bangunlah tim dengan beragam keahlian. Jangan terlalu bergantung pada "menemukan algoritma yang tepat".
Ringkasan
Saat Anda membuat solusi AI sebagai seorang insinyur:
• Mulailah dengan masalah nyata, bukan model
• Anggap data sebagai fondasi Anda
• Desain produksi sejak dini
• Pilih kesederhanaan jika memungkinkan
• Pikirkan produk + UX, bukan hanya kode
• Tanamkan etika, tata kelola, dan pemantauan
• Kenali bahwa ini adalah permainan jangka panjang
• Rencanakan utang teknis dan pemeliharaan
• Bangun tim yang tepat dan keterampilan lintas fungsi
Jika Anda mengingat hal ini, solusi AI Anda memiliki peluang yang jauh lebih tinggi untuk menghasilkan dampak, dan risiko yang lebih rendah untuk gagal secara diam-diam.
Baca Juga: Mengapa AI Tidak Memenuhi ML, Tapi ML Tidak Dapat Bertahan Tanpa AI
