AI dalam Jaringan: Bagaimana Bisnis Beradaptasi di 2024
Kecerdasan buatan (AI) telah menyusup ke hampir setiap industri, bahkan yang tidak secara tradisional terkait dengan teknologi. Menurut Stanford University’s AI Index Report 2023, jumlah perusahaan yang mengadopsi AI lebih dari dua kali lipat sejak 2017. Penggunaan AI dalam jaringan bukanlah hal baru, tetapi berkembang dengan cepat. Dalam artikel ini, kita akan membahas mengapa AI lebih dari sekadar tren terbaru—AI adalah strategi penting dalam manajemen IT.
AI dalam Jaringan AI dalam jaringan juga dikenal sebagai automated networking karena mampu menyederhanakan proses IT seperti konfigurasi, pengujian, dan penerapan. Tujuan utamanya adalah untuk meningkatkan efisiensi jaringan dan proses yang mendukungnya. Saat ini, pengelolaan infrastruktur IT lebih kompleks dari sebelumnya, berkat teknologi yang terus berkembang dan data yang melimpah. AI dalam jaringan adalah salah satu cara bagi manajer IT dan pemimpin bisnis untuk memastikan organisasi tetap kompetitif, aman, dan gesit.
- Keamanan siber. AI dalam keamanan siber meningkatkan deteksi ancaman dan waktu respons dengan memperluas parameter yang digunakan untuk mengidentifikasi pola dan perilaku mencurigakan. AI juga dapat digunakan untuk pemindaian, perbaikan, dan pembaruan sistem secara otomatis.
- Analisis data. Bisnis menghasilkan data dalam jumlah besar setiap hari, termasuk log keamanan yang berisi informasi penting tentang kesehatan jaringan, perilaku pengguna, dan deteksi anomali. AI dapat menganalisis data historis untuk mengidentifikasi peluang pemeliharaan prediktif dan memvisualisasikan temuan untuk memudahkan peninjauan.
- Pemantauan kinerja. AI dalam jaringan dapat digunakan untuk memantau pengalaman pengguna secara terus-menerus. Dengan terus menganalisis data jaringan, AI dapat memprediksi, mencegah, dan mendeteksi penurunan kinerja.
- Pengarahan dan penskalaan cerdas. Jaringan yang dioptimalkan oleh AI dapat menyeimbangkan beban dan mengoptimalkan alokasi sumber daya untuk mengurangi kemacetan jaringan dan latensi akibat lalu lintas tinggi.
Cara Menjaga Perusahaan Tetap Kompetitif
Terkait dengan pengembalian investasi (ROI) dari AI dalam jaringan, studi menunjukkan 30 persen profesional IT di seluruh dunia menghemat waktu berkat alat dan perangkat lunak otomatisasi. Implementasi AI dalam jaringan dilakukan secara bertahap karena beberapa alasan. Salah satunya adalah bahwa organisasi perlu memperkuat teknik manajemen data mereka untuk dapat menerapkan AI secara bermakna. Bagian selanjutnya menjelaskan mengapa transformasi digital seperti ini membutuhkan lebih dari sekadar teknologi.
Kebutuhan jaringan berubah dengan cepat seiring kemajuan teknologi AI dan pembelajaran mesin. Meskipun penerapan AI merupakan langkah penting dalam memodernisasi organisasi Anda, Anda perlu meninjau infrastruktur dan protokol yang ada untuk menemukan solusi yang komprehensif. Berikut beberapa hal yang perlu dipertimbangkan saat merencanakan migrasi ke AI dalam jaringan:
- Pendekatan organisasi terhadap pengumpulan dan pengelolaan data. Sebelum menerapkan solusi AI, pastikan organisasi Anda memiliki sistem yang mampu mengumpulkan dan memproses data dalam jumlah besar yang beragam, berkualitas tinggi, dan terstruktur. Tinjau kesiapan data Anda dengan mengidentifikasi titik lemah dalam sistem, seperti lokasi pemrosesan data atau waktu yang dibutuhkan perangkat tepi untuk mengumpulkan data. Karena AI belajar dari data yang diberikan, outputnya hanya akan seakurat inputnya. Semakin banyak data berkualitas yang dapat disediakan oleh organisasi, semakin cerdas AI tersebut.
- Rencana penskalaan. Salah satu manfaat signifikan dari jaringan otomatis adalah penskalaan. AI dapat membantu menyesuaikan alokasi sumber daya untuk menjaga kinerja jaringan optimal saat bisnis Anda berkembang atau ketika lebih banyak anggota organisasi ditambahkan.
- Tujuan dan indikator kinerja utama (KPI). Rencana penerapan AI dalam jaringan harus selaras dengan tujuan bisnis organisasi secara keseluruhan. Identifikasi bagaimana AI dapat meningkatkan nilai dengan menyoroti prioritas perusahaan seperti pengurangan biaya, manajemen risiko, peningkatan pengalaman pengguna, atau otomatisasi proses. Menetapkan metrik yang terukur terkait dengan tujuan ini dapat membantu mengukur keberhasilan strategi AI dalam jaringan Anda dan menjaga inisiatif tetap di jalur yang benar.
Alat AI yang ramah pengguna seperti Chat-GPT telah memudahkan perusahaan untuk memperkenalkan AI ke dalam alur kerja karyawan. Namun, penelitian menunjukkan 49 persen karyawan di AS menyatakan mereka memerlukan lebih banyak pelatihan untuk dapat menggunakan alat ini secara efektif. Mengingat bahwa 14 persen responden survei mengatakan mereka tidak berencana menggunakan alat AI sama sekali, pelatihan karyawan bisa menjadi cara efektif untuk mendorong adaptasi dan meningkatkan keterlibatan. Memastikan anggota organisasi bersedia dan mampu beradaptasi adalah prinsip inti dalam manajemen perubahan.
Cara Memilih Alat AI yang Tepat
Banyak bisnis modern mengandalkan kombinasi aplikasi, perangkat lunak, perangkat keras, dan teknologi cloud untuk operasi sehari-hari. Saat memilih solusi AI dalam jaringan, penting untuk memprioritaskan kompatibilitas. Misalnya, infrastruktur cloud yang menangani volume lalu lintas pengguna yang tinggi mungkin memiliki kebutuhan yang berbeda dibandingkan dengan sistem on-premise atau hybrid yang dirancang untuk penggunaan internal. Selain itu, model AI tertentu mungkin lebih cocok untuk industri tertentu berdasarkan metode pelatihan, teknik pelabelan data, dan metrik bawaan.
Tetap Mengikuti Perkembangan Tempat Kerja dengan Wan teknologi
Menerapkan AI dalam jaringan adalah cara yang sangat baik untuk memastikan sistem Anda tetap adaptif, efisien, dan aman dari ancaman siber berbasis AI. Namun, protokol dan transparansi dengan tim IT Anda merupakan pilar penting dalam mendukung setiap inisiatif transformasi digital. Siapkan tim Anda untuk sukses dengan rencana dua bagian, termasuk implementasi teknis yang didukung oleh pelatihan karyawan yang menyeluruh.
