Tantangan Produktivitas dan Data Menyajikan Peluang
Dalam lanskap bisnis yang terus berkembang, organisasi berusaha keras untuk meningkatkan produktivitas, mendapatkan wawasan lebih dalam dari data, mempersonalisasi pengalaman pengguna, dan mengotomatiskan proses yang berulang. Sebagai hasilnya, banyak pelanggan Anda kemungkinan berharap bahwa mengintegrasikan Kecerdasan Buatan (AI) akan membantu mereka mengatasi tantangan ini secara efektif.
Dan tidak diragukan lagi, sebagai penyedia solusi, Anda memiliki peluang besar untuk membantu pelanggan Anda mengidentifikasi kasus penggunaan AI yang tepat dan membangun infrastruktur yang tangguh untuk membantu mereka menghadapi tantangan ini, sekaligus membuka saluran baru yang menguntungkan untuk pertumbuhan pendapatan Anda sendiri.
Kasus Penggunaan AI di Berbagai Industri
- Ritel: Analitik berbasis AI dapat meningkatkan manajemen inventaris, mengoptimalkan strategi harga, dan meningkatkan layanan pelanggan dengan rekomendasi yang dipersonalisasi, yang mendorong kepuasan pelanggan dan penjualan yang lebih baik.
- Kesehatan: Analitik prediktif dan model pembelajaran mesin dapat menyederhanakan diagnosis, mengoptimalkan rencana perawatan, dan meningkatkan hasil pasien, serta mengatasi tantangan kesehatan yang kritis.
- Keuangan: Dengan memanfaatkan Large Language Models (LLMs) yang mengkhususkan diri dalam pajak, akuntansi, arus kas, dan lainnya, AI dapat mendeteksi transaksi penipuan secara real-time, mengotomatiskan strategi perdagangan, dan memberikan nasihat keuangan yang dipersonalisasi kepada pelanggan, meningkatkan keamanan dan kepercayaan pelanggan.
- Manufaktur: Pemeliharaan prediktif menggunakan model AI dapat meminimalkan waktu henti, mengoptimalkan jadwal produksi, dan meningkatkan efisiensi rantai pasokan, meningkatkan efektivitas operasional.
- Telekomunikasi: Model AI dapat menganalisis dataset untuk mengantisipasi dan mengoptimalkan kemacetan jaringan serta meningkatkan alokasi sumber daya.
- Layanan Pelanggan: Chatbot dan asisten virtual berbasis AI dapat menangani pertanyaan rutin, membebaskan agen manusia untuk menangani masalah yang lebih kompleks, meningkatkan waktu respons dan pengalaman pelanggan.
- Pengkodean dan Pengembangan: AI mempercepat siklus pengembangan dan mengoptimalkan kualitas kode dengan memanfaatkan algoritma canggih.
Dengan hanya melihat beberapa contoh kasus penggunaan ini, mudah untuk merasa optimis tentang revolusi AI dan potensi Anda untuk membantu pelanggan mengembangkan bisnis mereka dengan solusi AI. Tantangannya adalah menghindari risiko – seperti keterikatan pada platform, tawaran vendor yang membingungkan, pertanyaan seputar etika – serta memahami model AI yang tepat untuk berbagai industri, serta infrastruktur yang diperlukan untuk mendukung beban kerja AI dan mencapai tujuan bisnis dengan sukses.
Memahami Beban Kerja AI
Beban kerja AI sangat penting untuk melatih, mengeksekusi, dan memelihara model kecerdasan buatan, dan ada berbagai jenis untuk menyelesaikan berbagai tugas, seperti:
- Analitik Prediktif dan Peramalan: Dengan melatih model AI menggunakan data historis, bisnis dapat memprediksi perilaku pelanggan, kebutuhan pemeliharaan, dan tren penjualan, memberikan wawasan berharga untuk pengambilan keputusan.
- Natural Language Processing (NLP): Teknologi ini memungkinkan chatbot dan asisten virtual untuk memahami dan menghasilkan respons yang mirip manusia, meningkatkan interaksi dan dukungan pelanggan.
- Deteksi Anomali: Model AI yang dilatih dengan pola umum dapat mengidentifikasi kejadian yang tidak biasa dalam dataset, berguna untuk deteksi penipuan, pemantauan aktivitas kejahatan siber, dan mendeteksi kerusakan peralatan.
- Pengenalan Gambar dan Video: AI dapat mengidentifikasi objek, aktivitas, dan adegan dalam gambar dan video. Ini sangat berguna dalam bidang kesehatan untuk menganalisis citra medis dan dalam sistem keamanan untuk pengenalan wajah.
- Algoritma Rekomendasi: Dengan menganalisis perilaku pembelian dan penelusuran sebelumnya, model AI dapat memprediksi produk atau layanan apa yang mungkin dibutuhkan pelanggan berikutnya, meningkatkan upaya pemasaran yang dipersonalisasi.
Setiap beban kerja AI ini sangat intensif dan memerlukan infrastruktur yang kuat dan dapat diskalakan untuk menyesuaikan dengan berbagai ukuran dan jenis data yang bervariasi dan untuk memberikan kinerja optimal. Idealnya, untuk mencegah kegagalan, infrastruktur AI yang optimal membutuhkan:
- Kekuatan Komputasi Tinggi: Model AI, terutama model pembelajaran mendalam, memerlukan sumber daya komputasi yang besar untuk memproses sejumlah besar data dan melakukan perhitungan kompleks.
- Skalabilitas: Seiring data aplikasi AI tumbuh, infrastruktur data harus dapat menyesuaikan komputasi dan penyimpanan secara independen untuk mengakomodasi data dan kompleksitas model yang meningkat, serta menyesuaikan dengan ukuran, jenis data, dan beban kerja yang bervariasi dan fluktuatif.
- Kapasitas Penyimpanan: AI menghasilkan dan memproses dataset besar, sehingga memerlukan solusi penyimpanan objek yang berkapasitas tinggi, padat, andal, dan dapat diakses.
- Latensi Rendah: Untuk aplikasi AI real-time, infrastruktur latensi rendah memastikan pemrosesan data dan waktu respons yang cepat.
Membangun Infrastruktur AI yang Tepat
Untuk memenuhi persyaratan beban kerja AI ini, dan menjaga data tetap terlihat, mematuhi regulasi, aman, dan selalu tersedia, infrastruktur komprehensif, atau tumpukan solusi AI, harus mengintegrasikan dengan mulus:
- GPU dan Akselerator: Penting untuk mempercepat perhitungan AI dan mengurangi waktu pelatihan model.
- Jaringan Kecepatan Tinggi: Memastikan data berpindah dengan cepat antara penyimpanan dan sumber daya komputasi, meminimalkan hambatan.
- Solusi Penyimpanan Fleksibel: Termasuk opsi berbasis lokal dan cloud untuk menangani berbagai jenis dan volume data.
- Tumpukan Perangkat Lunak yang Dioptimalkan untuk AI: Lingkungan perangkat lunak yang sudah dikonfigurasi sebelumnya yang menyederhanakan penerapan dan pengelolaan aplikasi AI.
- Keamanan: Mendukung tata kelola data yang ketat dan perlindungan data, penting untuk menjaga integritas data dan mematuhi standar regulasi.
- Panel Kontrol Terpadu: Untuk tampilan dan kontrol yang mulus di seluruh tumpukan, dari penyimpanan objek hingga komputasi dan perangkat lunak.
Memperkenalkan Hitachi HiQ dengan NVIDIA HGX™
Solusi End-to-End, Infrastruktur AI Siap Pakai dari Satu Vendor
Hitachi iQ dengan NVIDIA HGX adalah solusi end-to-end untuk komputasi berkinerja tinggi dan beban kerja AI. Solusi ini memungkinkan Anda menyediakan integrasi yang dipercepat berdasarkan fondasi yang telah terbukti dan konfigurasi referensi yang telah tervalidasi, menjadikan infrastruktur pusat data AI lebih sederhana dan lebih cepat untuk Anda desain, terapkan, dan kelola.
Berbeda dengan tawaran AI dari vendor lain, Hitachi iQ tidak hanya menawarkan kemampuan integrasi dan penyimpanan dasar yang terpisah. Dengan Hitachi iQ, Anda dapat memberikan solusi yang sepenuhnya terintegrasi yang memungkinkan pelanggan Anda memanfaatkan teknologi AI dari hari pertama dengan keyakinan penuh. Hitachi iQ menyediakan akses terpusat ke data tanpa memandang tempat penyimpanannya dan memastikan akurasi dan keterlacakan data, keamanan, serta kemampuan pelacakan pada setiap titik untuk solusi yang sangat penting.
Hindari tantangan membuat sistem siap AI dari beberapa vendor dan melakukan integrasi yang diperlukan. Hitachi iQ dengan NVIDIA HGX adalah tumpukan solusi AI yang komprehensif yang menyediakan:
- Tumpukan Lengkap: Komponen yang terintegrasi dengan mulus dalam satu pesanan Hitachi Vantara, dari perangkat lunak AI hingga server GPU, jaringan, dan penyimpanan.
- Pengadaan yang Disederhanakan: Menyederhanakan proses pembelian, mengurangi kompleksitas dan overhead administrasi.
- Solusi Terintegrasi: Memastikan semua komponen bekerja dengan mulus bersama, meminimalkan masalah kompatibilitas dan mengoptimalkan kinerja.
- Hemat Biaya: Menggabungkan semua komponen yang diperlukan dalam satu paket menghasilkan penghematan biaya dibandingkan membeli masing-masing komponen secara terpisah.
- Kemudahan Pemasangan: Menyederhanakan penerapan dan pengaturan, memungkinkan Anda untuk cepat mengoperasikan solusi AI untuk pelanggan.
- Dukungan Komprehensif: Titik kontak tunggal untuk dukungan dan pemeliharaan membuat lebih mudah untuk menangani masalah yang muncul.
Kami membuat komponen dalam Hitachi iQ dengan NVIDIA HGX mudah untuk Anda konfigurasi dan pesan dalam satu langkah praktis di PQM. Ini dapat mencakup hal-hal berikut:
- Sistem NVIDIA HGX™ H100: Untuk kinerja maksimum dan skalabilitas (hingga 128 node HGX) dalam solusi pengembangan AI yang modern dan terintegrasi.
- Nvidia DGX™ BasePOD-sertifikasi dengan Hitachi Content Software untuk File: Untuk layanan file dengan kinerja tertinggi yang memanfaatkan flash NVMe dan juga termasuk tiering terintegrasi ke dan dari Hitachi Content Platform object storage, yang unggul dalam penyimpanan objek berkinerja tinggi.
- Suite Perangkat Lunak Nvidia AI Enterprise dan Jaringan Nvidia, lengkap dengan NVIDIA Base Command Manager™
- Hitachi Content Platform: Untuk biaya yang dioptimalkan, data yang aman, produktivitas yang meningkat, dan cloud hybrid yang fleksibel dan berkelanjutan.
Jika Anda membutuhkan saran tentang cara mengonfigurasi pemasangan, manajer akun mitra Anda dapat membantu Anda bekerja sama dengan tim overlay Hitachi IQ untuk membantu proses pemesanan Anda, atau Anda dapat menggunakan layanan AI Discovery untuk Hitachi iQ, yang dirancang untuk membantu pelanggan mengidentifikasi kasus penggunaan AI yang paling berharga, menilai kesiapan data mereka, menentukan ROI, dan membuat roadmap strategis untuk implementasi AI yang sukses.
Hitachi Vantara Memberdayakan Mitra Kami untuk Memimpin Revolusi AI
AI diperkirakan akan berkembang pesat, dengan beberapa prediksi nilai pasarnya mencapai $151 miliar pada tahun 2027, meningkat dari $40,3 miliar saat ini. Pertumbuhan eksplosif ini menunjukkan peluang besar yang ditawarkan oleh AI—baik untuk menyederhanakan proses, mengotomatiskan tugas-tugas rutin, mendorong inovasi, atau memberikan layanan yang dipersonalisasi.
Survei McKinsey 2023 mengungkapkan bahwa 66% organisasi masih berada dalam tahap eksplorasi atau pilot untuk adopsi AI. Ini menunjukkan kebutuhan kritis akan panduan yang jelas dari reseller tentang bagaimana mengembangkan inisiatif AI secara efektif.
Hitachi Vantara berkomitmen untuk membantu Anda menjembatani kesenjangan ini untuk pelanggan Anda. Lanskap AI bisa menakutkan, penuh dengan ketidakpastian tentang dari mana harus memulai, bagaimana memprioritaskan proyek, dan cara terbaik untuk mengimplementasikannya. Namun sebagai mitra kami, Anda berada dalam posisi yang sangat baik untuk membimbing pelanggan Anda melalui kompleksitas adopsi AI. Kami ada di sini untuk memberikan keahlian dan dukungan yang Anda perlukan untuk menavigasi tantangan ini dan memanfaatkan potensi penuh AI untuk pelanggan Anda. Dari memilih kasus penggunaan dan model AI yang tepat hingga membangun infrastruktur AI yang tangguh dengan Hitachi iQ dan NVIDIA HGX, Anda dapat membantu pelanggan Anda meningkatkan produktivitas, memperkaya wawasan data, dan mengotomatiskan proses. Bersama-sama, mari manfaatkan kekuatan AI untuk mendorong pertumbuhan bisnis dan inovasi.
Apabila anda butuh penjelasan lebih detail mengenai hitachivantara bisa langsung hubungi Hitachivantara Indonesia.
