Rob Thomas, Senior Vice President, Software and Chief Commercial Officer IBM, dalam pidato utamanya menyoroti bagaimana teknologi ini tidak hanya mengubah lanskap bisnis, tetapi juga membuka peluang pertumbuhan ekonomi yang belum pernah terjadi sebelumnya.
Thomas menekankan kegembiraannya terhadap dampak AI, mengakui adanya kecemasan seputar teknologi ini, namun dengan cepat mengubah perspektif menjadi peluang. Ia menjelaskan bahwa pekerjaan berbasis pengetahuan mencakup sekitar USD20-30 triliun dari PDB global sebesar USD100 triliun.
Jika AI dapat memengaruhi hanya 10-20 persen dari produktivitas ini, dampaknya akan mencapai USD5 triliun dolar AS, angka yang jauh melampaui valuasi perusahaan-perusahaan besar. "Ini tidak seperti apa yang pernah kita lihat dalam hidup kita," ujar Thomas, "Itulah mengapa saya sangat bersemangat."
Ia menggambarkan transisi adopsi AI seperti perlombaan estafet yang membutuhkan koreografi, presisi, waktu, dan kecepatan. Perbedaan mendasar antara perusahaan yang statis dan perusahaan yang mengadopsi model estafet ini adalah bagaimana mereka memanfaatkan teknologi dan AI, yang pada gilirannya akan mengarah pada keputusan bisnis yang berbeda.
Salah satu poin penting yang disoroti Thomas adalah data perusahaan. Sebanyak 99% data perusahaan, menurut Thomas, tidak terhubung dan belum dimanfaatkan sepenuhnya. Ini menjadi peluang besar, mengingat sebagian besar pengalaman pelanggan dengan AI saat ini masih berbasis data publik.
Ia membandingkan situasi ini dengan adopsi cloud di masa lalu, ketika ROI penuh baru tercapai setelah hybrid cloud menjadi standar. Demikian pula, evolusi Large Language Models (LLM) menuju Small Language Models akan mengubah ekonomi AI secara drastis, menjanjikan titik infleksi nilai yang signifikan.
Thomas juga mengungkapkan prediksi berani: AI generatif akan memicu penciptaan 1 juta aplikasi baru pada tahun 2028. Jumlah aplikasi baru ini akan memerlukan tingkat integrasi dan otomatisasi yang belum pernah ada sebelumnya. "Jika Anda merasa terkejut sekarang, atau merasa terburu-buru dengan AI, bayangkan ketika Anda menghadapi 1 juta aplikasi baru dalam beberapa tahun," katanya.
Perjalanan nilai AI dimulai dengan eksperimentasi, kemudian bergerak ke Retrieval Augmented Generation (RAG), dan akhirnya otomatisasi proses. Titik infleksi nilai, menurut Thomas, adalah ketika perusahaan mulai memahami dan memanfaatkan data internal mereka untuk AI, membuka peluang baru dalam pengalaman pelanggan, personalisasi, optimasi biaya, dan peningkatan produktivitas.
Di masa depan, AI akan didorong oleh "agen", bukan hanya model bahasa besar. AI 1.0 berpusat pada model bahasa besar, sementara AI 2.0 berfokus pada agen yang mengotomatisasi tugas-tugas di perusahaan atau pemerintah untuk meningkatkan produktivitas. Untuk mewujudkan potensi ini, IBM menggarisbawahi tiga pilar utama: otomatisasi dan wawasan, middleware dan data, serta infrastruktur.
Dalam pilar otomatisasi dan wawasan, Thomas memperkenalkan watsonX Orchestrate, platform agen yang telah dirilis empat tahun lalu, dan HashiCorp, yang baru-baru ini bergabung dengan keluarga IBM, sebagai pemimpin dalam otomatisasi infrastruktur.
Watsonx Orchestrate memungkinkan orkestrasi ribuan agen, baik yang dibangun oleh IBM, pihak ketiga, maupun agen kustom yang dibuat sendiri oleh pengguna. Contoh keberhasilan termasuk Franchise Brokers Association yang menggunakan Orchestrate untuk menganalisis ratusan ribu dokumen, dan SPH Media yang mengurangi waktu peluncuran proyek dari bulan menjadi minggu berkat otomatisasi infrastruktur HashiCorp Terraform.
Untuk pilar middleware dan data, Thomas menyoroti watsonx Data, yang berfokus pada pemanfaatan data tidak terstruktur yang seringkali terabaikan. IBM juga memperkenalkan Web Methods Hybrid Integration untuk integrasi aplikasi di lingkungan multi-cloud. Contoh penerapannya terlihat pada Lockheed Martin dengan data fabric dan Komatsu yang mampu membangun aplikasi 30% lebih cepat berkat integrasi API.
Terakhir, pilar infrastruktur berbasis Hybrid Cloud dan AI ditekankan melalui peran Red Hat. Thomas menjelaskan bahwa akuisisi Red Hat didasari keyakinan IBM bahwa kontainer adalah masa depan aplikasi untuk era AI.
Ia juga menyebutkan Linux 1.0, Z17, dan Power11 sebagai kemampuan infrastruktur yang mendukung AI, dengan contoh seperti PanAsia Bank yang 50% lebih cepat mengembangkan aplikasi AI, dan ANZ Bank yang mencapai infrastruktur yang tangguh dengan Z17.
Sebagai penutup, Thomas menegaskan optimisme IBM terhadap masa depan AI. Ia menyinggung persamaan makroekonomi lama bahwa pertumbuhan PDB berasal dari pertumbuhan populasi, pertumbuhan produktivitas, dan pertumbuhan uang.
Dengan pertumbuhan populasi yang stagnan di banyak tempat dan pertumbuhan uang yang rendah, satu-satunya jawaban untuk pertumbuhan PDB berkelanjutan adalah pertumbuhan produktivitas.
"Teknologi, AI, bisa menjadi katalis untuk kumpulan produktif," pungkas Thomas.
Cek Berita dan Artikel yang lain di
Google News
Viral! 18 Kampus ternama memberikan beasiswa full sampai lulus untuk S1 dan S2 di Beasiswa OSC. Info lebih lengkap klik : osc.medcom.id
