Jadi, Anda ingin membangun solusi AI. Bagus. Tapi mungkin, hanya mungkin, tidak ada yang memberi tahu Anda segalanya sebelum Anda mulai. Sebagai seseorang yang berkecimpung di bidang rekayasa AI, berikut pandangan yang lebih jujur dan kurang dipoles tentang pembuatan solusi AI. Mari kita selami apa yang sering diabaikan orang.
1. “Masalah” Muncul Sebelum “Solusi”
Salah satu kesalahan terbesar dalam menghadirkan solusi AI adalah langsung terjun ke pemodelan, teknologi, dan alat-alat canggih. Anda mengambil algoritma yang bagus atau membaca tentang LLM baru, dan Anda langsung mulai. Tetapi ini adalah pendekatan yang terbalik.
Sebaliknya, mulailah dengan bertanya masalah bisnis atau masalah manusia apa yang Anda selesaikan. Metrik apa yang meningkat? Masalah apa yang diatasi oleh pengguna? Sebuah postingan blog mencatat: “Saya membangun implementasi AI yang secara teknis mengesankan tetapi tidak menyelesaikan masalah bisnis nyata apa pun.”
Jika Anda melewatkan langkah ini, solusi AI Anda akan terasa keren tetapi tidak akan menghasilkan… sesuatu yang berarti.
2. Data Adalah Titik Lemah Anda
Inilah kenyataan pahitnya: solusi AI hanya sebagus input yang diberikan. Input yang buruk menghasilkan output yang buruk. Sebuah artikel baru-baru ini tentang kesalahan umum dalam proyek AI/ML menyebutkan kualitas data yang buruk, nilai yang hilang, bias, dan infrastruktur yang tidak memadai; hal-hal tersebut dapat menentukan keberhasilan atau kegagalan proyek.
Jika Anda tidak menginvestasikan waktu sejak awal untuk membersihkan, mengaudit, dan memelihara alur data, solusi AI Anda akan mengalami kendala saat Anda paling tidak mengharapkannya.
Tip: perlakukan data sebagai warga negara kelas satu, bukan hanya sesuatu yang Anda tangani "nanti".
3. Produksi (Bukan Hanya “Berfungsi di Mesin Saya”)
Anda mungkin membangun prototipe atau model penelitian, dan itu "berfungsi". Tetapi mengimplementasikan solusi AI ke dalam sistem produksi membutuhkan lebih banyak hal. Mulai dari latensi hingga skalabilitas hingga kendala sumber daya, semua itu 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:
• Bisakah ini bertahan dengan 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 dengan indah, bukan solusi AI yang berfungsi.
4. Kesederhanaan Lebih Sering Menang Daripada Kemewahan
Ada sesuatu tentang dunia solusi AI di mana kerangka kerja baru yang canggih, agen-agen mewah, dan arsitektur multi-model mengalihkan perhatian Anda dari jalan yang sederhana. Saya menemukan hal ini dalam pekerjaan saya, dan orang lain juga melaporkannya.
Solusi sederhana yang dikerjakan dengan baik lebih baik daripada sistem yang terlalu rumit dan tidak stabil. Jadi: pikirkan minimalis, pikirkan yang mudah dipelihara. Tujuannya adalah untuk memberikan 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)
Berikut adalah 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 (solusi AI) dan mengira panjang ringkasan adalah kuncinya. Ternyata pengguna hanya menginginkan poin-poin tindakan.
Jika Anda tidak memikirkan siapa yang menggunakannya, bagaimana mereka menggunakannya, dan 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 & Tata Kelola Itu Penting (Sungguh)
Oke, ini lebih dari sekadar "perasaan nyaman". Jika solusi AI Anda mengabaikan bias, transparansi, dan privasi data, Anda akan menghadapi masalah. Ada kasus-kasus yang terdokumentasi tentang ketidakadilan, kerugian yang tidak terduga, dan pengucilan orang-orang.
Dan regulasi akan segera hadir. Jadi: tanamkan etika, akuntabilitas, dan mekanisme keterlibatan manusia sejak dini. Solusi AI Anda akan lebih kuat dan lebih dapat dipercaya jika Anda melakukannya.
7. Ini adalah sebuah Perjalanan, Bukan Lari Cepat
Solusi AI pertama Anda tidak akan sempurna. Beralih dari prototipe ke sistem yang andal dan mudah dipelihara seringkali membutuhkan waktu lebih lama dari yang diharapkan. 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 belajar, berkembang, dan perlu dipantau. Tidak apa-apa. Lebih baik transparan sejak awal daripada terkejut di kemudian hari.
8. Kemudahan Pemeliharaan & Utang Teknis Itu Nyata
Saat Anda menerapkan solusi AI Anda secara langsung, Anda akan menemukan jenis hutang baru: hutang data, hutang model, hutang konfigurasi, dan hutang etika. Hutang-hutang ini menumpuk dengan cepat.
Jadi, pemeliharaan rencana mencakup pembuatan versi model, pemantauan penyimpangan, pengelolaan alur kerja, dan pembaruan dengan data baru. Tanpa itu, solusi Anda akan mengalami penurunan kualitas seiring waktu.
9. Tim & Keterampilan Lebih Penting Daripada Alat
Terakhir, ketahuilah ini: alat (kerangka kerja, pustaka, SaaS) memang membantu. Tetapi yang benar-benar penting adalah tim dan bagaimana Anda mengintegrasikan berbagai fungsi. Seseorang yang memahami bisnis + infrastruktur + ML + etika akan lebih bermanfaat daripada seorang "ahli model" yang bekerja sendirian.
Artikel “9 Masalah Dunia Nyata yang Diselesaikan oleh Insinyur AI Saat Ini” menunjukkan bagaimana hal-hal seperti keterbatasan infrastruktur, integrasi sistem lama, optimalisasi biaya, dan kepatuhan terhadap peraturan, semuanya membutuhkan keterampilan lunak dan keras.
Jadi, ketika Anda merencanakan solusi AI Anda, bangun tim dengan beragam keterampilan. Jangan terlalu bergantung hanya pada "menemukan algoritma yang tepat".
Ringkasan
Saat Anda membuat solusi AI sebagai seorang insinyur:
• Mulailah dengan masalah nyata, bukan model
• Perlakukan data sebagai fondasi Anda
• Rancang produksi sejak dini
• Pilih kesederhanaan jika memungkinkan
• Pikirkan produk + UX, bukan hanya kode
• Terapkan etika, tata kelola, dan pemantauan
• Sadari bahwa ini adalah permainan jangka panjang
• Rencanakan hutang teknis dan pemeliharaan
• Bangun tim yang tepat dan keterampilan lintas fungsi
Jika Anda mengingat hal-hal ini, solusi AI Anda memiliki peluang yang jauh lebih tinggi untuk memberikan dampak, dan risiko kegagalan yang tidak disadari menjadi lebih rendah.
Baca juga: Mengapa AI Tidak Membutuhkan ML, Tetapi ML Tidak Dapat Bertahan Tanpa AI
