Di era transformasi digital yang semakin pesat, penerapan kecerdasan buatan (AI) menghadirkan peluang besar bagi bisnis di berbagai sektor. Namun, langkah strategis dan pemahaman mendalam diperlukan untuk mengoptimalkan manfaat teknologi ini. Laurent Doguin, Director of Developer Relations & Strategy di Couchbase, berbagi prediksi tentang bagaimana AI akan membentuk masa depan bisnis, termasuk tantangan regulasi, pengembangan teknologi, dan dampaknya terhadap pengembang.
Regulasi AI Akan Menjadi Faktor Penentu
Laurent mencatat bahwa diskusi seputar regulasi AI terus berkembang di seluruh dunia. “Pengaturan tentang penggunaan data pengguna dan privasi akan menjadi landasan masa depan AI,” ujarnya. Di industri seperti kesehatan, penerapan regulasi ketat akan memengaruhi penggunaan AI di sektor lain.
Transparansi dalam penggunaan AI juga menjadi krusial, terutama untuk mencegah penyalahgunaan seperti deepfakes atau berita palsu. Laurent menambahkan, “AI harus mendukung kreativitas dan privasi, bukan menjadi alat untuk manipulasi.” Regulasi AI yang jelas akan membantu perusahaan memanfaatkan teknologi ini secara bertanggung jawab.
Inovasi AI Melampaui Harapan
Laurent percaya bahwa masa depan AI akan diwarnai dengan inovasi tak terduga yang muncul dari penggunaan dasar seperti chatbot dan pencarian semantik. “Ketika organisasi memahami dasar-dasar AI, kita akan mulai melihat terobosan yang benar-benar revolusioner,” katanya.
Salah satu area yang menarik perhatian adalah kacamata pintar bertenaga AI. Laurent menyebut bahwa perangkat seperti ini, yang didukung kolaborasi antara Meta dan Ray-Ban, dapat membantu individu dengan kebutuhan khusus dan memperluas pengalaman pengguna. “Masa depan AI akan semakin berfokus pada pengalaman pengguna yang kontekstual dan lebih baik,” tambahnya.
Mengatasi Ketergantungan Berlebihan pada AI
Salah satu tantangan yang dihadapi pengembang adalah risiko ketergantungan berlebihan pada alat AI seperti copilot AI. Laurent memperingatkan bahwa ini dapat menciptakan kesenjangan antara pengembang junior dan senior. “Pengembang junior mungkin kesulitan memahami alasan di balik solusi yang disarankan AI jika mereka terlalu bergantung padanya,” jelasnya.
Solusinya adalah investasi dalam pendidikan dan pengalaman praktis untuk membantu pengembang memahami dan mengembangkan keterampilan mereka tanpa sepenuhnya bergantung pada AI. “AI bisa menjadi alat pelatihan, memberikan pengalaman belajar langsung yang membangun kompetensi,” ujar Laurent.
Biaya dan Efisiensi dalam Implementasi AI
Penerapan AI sering kali dianggap mahal, terutama karena kebutuhan perangkat keras khusus seperti GPU dan konsumsi listrik yang tinggi. Laurent memprediksi bahwa model AI yang lebih kecil dan spesifik, seperti Small Language Models (SLMs), akan menjadi solusi ekonomis. “SLMs dapat digunakan untuk tugas-tugas tertentu, mengurangi tekanan pada sumber daya dan biaya,” ungkapnya.
Pendekatan ini memungkinkan perusahaan untuk mengadopsi AI tanpa mengorbankan anggaran besar. Ini mendukung penerapan teknologi yang lebih terjangkau dan inklusif.
Adopsi Model Hybrid di Era AI
Laurent juga menyoroti pentingnya model hybrid yang menggabungkan on-premises, edge, dan cloud untuk memenuhi kebutuhan spesifik seperti latensi rendah dan keamanan data. “Model ini memungkinkan perusahaan memenuhi persyaratan regulasi lokal sambil menjaga efisiensi operasional,” jelasnya.
Model hybrid menawarkan solusi fleksibel untuk memenuhi kebutuhan bisnis lokal sambil bersaing di pasar global. Prediksi Laurent Doguin memberikan panduan penting bagi bisnis untuk mengadopsi AI dengan cara yang strategis dan bertanggung jawab. Dengan mengatasi tantangan regulasi, memanfaatkan inovasi baru, dan mendukung pengembangan keterampilan, perusahaan dapat memastikan bahwa mereka siap menghadapi era digital yang semakin kompleks. “AI bukan hanya alat, tetapi juga peluang untuk menciptakan nilai tambah yang berkelanjutan. Namun, keberhasilan akan sangat bergantung pada bagaimana kita menggunakan teknologi ini dengan bijak dan bertanggung jawab,” pungkasnya.
