Jika ada satu kata yang tepat untuk menggambarkan perkembangan kecerdasan buatan (AI) setelah tahun 2020, kata itu adalah skala. Model AI seperti ChatGPT, Google Gemini, dan Midjourney kini tidak hanya canggih, tetapi juga luar biasa besar. Ukurannya yang masif bahkan menimbulkan kekhawatiran akan konsumsi daya listrik yang signifikan dan potensi menipisnya data internet untuk pelatihan.Namun, di balik skala yang monumental itu, tersembunyi peluang yang tak kalah besar.
Dua Dampak Besar dari Skala AI
Skala AI membawa dua dampak fundamental:
- AI Menjadi Lebih Multifungsi: Semakin besar sebuah model, semakin luas pula kemampuannya. Tak heran jika kini AI banyak digunakan untuk berbagai tugas, mulai dari menulis, menerjemahkan, hingga membantu proses coding dan desain.
- Aksesibilitas Melalui “Model as a Service”: Karena biaya dan kompleksitasnya yang tinggi, hanya segelintir organisasi yang mampu membangun model ini dari nol. Inilah mengapa konsep “model as a service” menjadi sangat relevan. Model-model besar kini disediakan oleh perusahaan teknologi dan dapat diakses oleh siapa saja melalui API. Anda tidak perlu menjadi seorang ilmuwan komputer untuk mengembangkan aplikasi berbasis AI saat ini.
Sederhananya, aplikasi AI makin diminati, namun tak sesulit dulu untuk mulai membuatnya.
Apa Itu Rekayasa AI?
Rekayasa AI adalah proses membangun aplikasi di atas model AI yang sudah ada. Bayangkan seperti membangun rumah di atas fondasi yang kokoh—kita tidak perlu bersusah payah membangun dari nol. Perbedaannya dengan rekayasa machine learning tradisional? Dulu, kita melatih model dari awal. Sekarang, kita cukup mengadaptasi model yang sudah ada untuk memenuhi kebutuhan spesifik.
Yang luar biasa, bahkan bagi mereka yang tidak memiliki latar belakang teknis, menciptakan aplikasi AI kini bisa semudah berbicara dalam bahasa sehari-hari.
Dari Model Bahasa ke Model Fondasi
Model bahasa sebenarnya bukan hal baru. Sejak tahun 1950-an, para ilmuwan telah bereksperimen dengan bagaimana komputer dapat memahami dan merespons bahasa manusia. Namun, terobosan besar terjadi ketika kita menemukan “pengawasan mandiri” (self-supervision), sebuah metode pelatihan yang memungkinkan model belajar dari teks biasa tanpa perlu diberi label satu per satu.
Teknik ini memungkinkan pelatihan model dalam skala besar, bahkan menggunakan data dari internet. Lahirlah model-model seperti GPT yang mampu memahami konteks dan menyusun kalimat selayaknya manusia.
Model-model ini juga terus berevolusi: dari yang hanya memahami teks, kini berkembang menjadi model multimodal yang mampu memahami gambar, video, hingga suara. Inilah yang kita sebut sebagai model fondasi—karena mereka menjadi dasar dari berbagai aplikasi AI. Ikuti Kuga Pelatihan AI
Mengapa Rekayasa AI Berkembang Pesat?
Ada tiga alasan utama di balik pertumbuhan pesat rekayasa AI:
- Model yang Serbaguna: Dari menulis, mendesain, hingga membantu pengambilan keputusan bisnis—semua dapat dilakukan oleh model AI.
- Investasi yang Melonjak: Perusahaan-perusahaan berlomba-lomba mengadopsi AI, bahkan disebut sebagai “senjata rahasia” untuk memenangkan persaingan pasar.
- Kemudahan dalam Membangun Aplikasi: Kini, Anda hanya membutuhkan API dan sedikit pemahaman logika. Bahkan, AI sendiri dapat membantu Anda menulis kode.
Contoh Kasus Nyata Penggunaan AI
Apa saja yang bisa dilakukan AI hari ini? Banyak sekali. Berikut beberapa contohnya:
Bahkan, sebuah laporan menyebutkan bahwa AI bisa menggantikan hingga 80-100% tugas dari pekerjaan tertentu seperti penerjemah, penulis kreatif, dan desainer antarmuka.
Perlukah Membangun Model Sendiri?
Belum tentu. Anda memiliki pilihan: membangun dari nol (yang membutuhkan waktu, data, dan dana besar) atau menggunakan model yang sudah ada dan menyesuaikannya. Banyak perusahaan memilih opsi kedua karena lebih hemat dan cepat.
Tiga teknik umum dalam rekayasa AI meliputi:
- Prompt Engineering: Memberikan perintah atau instruksi yang tepat kepada model AI.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation): Menggabungkan AI dengan basis data eksternal untuk memperkaya responsnya.
- Fine-tuning: Menyempurnakan model yang sudah ada dengan data spesifik untuk kebutuhan tertentu.
Masa Depan AI: Siapkah Anda?
Rekayasa AI bukan sekadar tren sesaat. Ini telah menjadi disiplin teknik baru yang tumbuh paling cepat dalam sejarah teknologi. Istilah seperti “Prompt Engineering” dan “AI Engineering” kini semakin sering muncul di profil LinkedIn dan lowongan pekerjaan.
Anda tidak perlu menjadi seorang ilmuwan data untuk memulainya. Yang Anda butuhkan hanyalah ide, kemauan untuk belajar, dan keberanian untuk mencoba.
Jika Anda ingin mulai membangun aplikasi AI sendiri, sekarang adalah saat yang paling tepat. Dunia sudah membuka jalan—tinggal Anda yang memutuskan untuk melangkah.
Dikutip dari: Chip Huyen – “AI Engineering: Building Applications with Foundation Models”.
Baca Juga :
