 |
| Alexey Navolokin, General Manager AMD APAC |
JAKARTA (IndonesiaTerkini.com)- AI generatif yang hanya mampu merangkum dokumen atau menjawab pertanyaan sudah bukan lagi keunggulan. Kini, perusahaan menuntut lebih: AI yang benar-benar “bekerja” di seluruh alur bisnis, bukan hanya di satu aplikasi. Di sinilah agentic AI muncul sebagai game-changer—dan sekaligus tantangan besar.
Agentic AI, atau sistem agen AI yang bisa beroperasi mandiri lintas aplikasi dan layanan, membutuhkan akses luas ke data dan software. Masalahnya, banyak perusahaan justru terhambat oleh sistem tertutup dan vendor lock-in. Integrasi vertikal yang awalnya memudahkan justru menjadi beban saat skala penggunaan AI meningkat.
“Agent membutuhkan akses dan interoperabilitas software yang luas. Solusi eksklusif yang hanya ‘akrab’ dengan sedikit aplikasi lain akan menghambat ekspansi,” tulis Alexey Navolokin, General Manager AMD APAC, dalam analisis terbarunya.
Dari Pilot Project ke Operasi Nyata
Banyak organisasi sudah melewati tahap proof-of-concept. Mereka kini ingin AI yang bisa:
- Mengambil data dari catatan pelanggan, sistem ticketing, repositori kode, hingga spreadsheet.
- Menjalankan alat yang tepat di berbagai aplikasi.
- Mengembalikan hasil dalam format yang langsung bisa dipakai software lain.
Tanpa ekosistem terbuka, agen AI sering “macet” saat diminta berinteraksi di luar framework favoritnya. Hasilnya? Otomatisasi yang sempit dan manfaat yang terbatas.
Mengapa Pendekatan Terbuka Lebih Unggul
AMD menekankan bahwa fleksibilitas dan kebebasan memilih akan semakin krusial seiring matangnya agentic AI. Perusahaan yang memprioritaskan agen yang bisa menyatu dengan alur kerja dan sistem yang sudah ada, akan lebih siap memetik manfaat penuh.
Solusi yang ditawarkan AMD mencakup rangkaian lengkap: FPGA embedded, prosesor AMD EPYC™, workstation mobile, hingga akselerator AMD Instinct™. Platform ROCm™ dan HIP mendukung framework standar industri seperti PyTorch, TensorFlow, dan ONNX Runtime. Model bisa dievaluasi, dipindahkan, dan diterapkan di berbagai lingkungan tanpa pelatihan ulang.
Ditambah lagi, AMD Inference Microservices (AIMs) memberikan “tombol mudah” untuk inferensi AI di GPU Instinct, sementara AMD Enterprise Reference Stack yang open source dirancang agar mudah terhubung dengan lingkungan perusahaan—baik melalui mitra open source maupun closed source seperti Red Hat, SUSE, Canonical, VMware, dan Nutanix.
Tujuannya jelas: memungkinkan fungsi agen dan konektor data bekerja di database terstruktur maupun tidak, spreadsheet, dan produk SaaS, tanpa dibatasi arsitektur tertutup.
Pesan untuk Perusahaan
Pengujian agen tahap awal mungkin hanya mengotomatisasi tugas sempit dalam satu aplikasi. Namun manfaat produksi penuh menuntut akses ke berbagai sumber data dan alat. Perusahaan yang memilih pendekatan ekosistem terbuka sejak awal akan memiliki jalur yang lebih mulus untuk meningkatkan skala AI di seluruh organisasi—tanpa harus mengunci pilihan software atau memaksa setiap keputusan masa depan lewat satu vendor saja.
Di era agentic AI, kebebasan memilih bukan lagi sekadar preferensi. Itu menjadi keunggulan kompetitif. (red/dri)
Thanks for reading Ekosistem Terbuka Jadi Kunci Sukses Agentic AI: Perusahaan yang Terjebak Vendor Lock-in Beresiko Tertinggal. Please share...!
