Strategi Microsoft di bidang komputasi awan

07/07/2024 11 min read

Kecerdasan buatan merupakan salah satu fondasi dari teknologi kontemporer dan memainkan peran penting ketika berbicara tentang penerapan komputasi awan. Salah satu raksasa teknologi, Microsoft, berhasil mengatasi masalah ini dan memasukkan kecerdasan buatan ke dalam bisnis utamanya, komputasi awan, di mana ia membuat layanan menjadi lebih cerdas, fleksibel, dan mudah digunakan. Artikel ini membahas pentingnya kecerdasan buatan dalam program yang ditawarkan oleh Microsoft, dan kemungkinan pengembangan lebih lanjut dari sistem ini.

Gambaran umum tentang komputasi awan Microsoft dan pendekatan Kecerdasan Buatan

Azure adalah layanan komputasi awan Microsoft yang merupakan salah satu solusi awan terbesar dan terpopuler saat ini. Azure menawarkan berbagai layanan untuk komputer, penyimpanan, dan jaringan, serta sejumlah alat untuk kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Kecerdasan buatan bukan hanya peningkatan pada Azure, tetapi arah yang diambil Microsoft untuk memungkinkan revolusi bagaimana perusahaan dijalankan dan hal-hal baru dikembangkan.

Bagaimana kecerdasan buatan dan layanan cloud Microsoft telah berkembang

Microsoft telah aktif di bidang kecerdasan buatan selama beberapa dekade dan merupakan salah satu pemimpin di bidang ini. Seiring dengan perkembangan teknologi seperti pembelajaran mesin, pemrosesan bahasa alami, dan visi komputer, perusahaan ini secara bertahap menerapkan kecerdasan buatan ke dalam layanan cloud-nya. Perubahan tersebut telah membuat industri mengalokasikan lebih banyak dana untuk penelitian kecerdasan buatan, mengakuisisi atau bermitra dengan perusahaan lain dengan tujuan untuk meningkatkan kekuatan kecerdasan buatan mereka.

Tujuan Strategis

Tujuan dasar dari kecerdasan buatan dalam memusatkannya dengan rencana komputasi awan Microsoft adalah untuk melengkapi bisnis dengan alat untuk memanfaatkan inti dari kecerdasan buatan. Hal ini termasuk membawa kecerdasan buatan lebih dekat ke perusahaan, membuatnya mudah diimplementasikan di berbagai aplikasi dan industri dengan tingkat kematangan digital yang berbeda.

Elemen-elemen kecerdasan buatan utama dalam arsitektur cloud Microsoft

Paket layanan cloud kecerdasan buatan Microsoft mencakup beberapa elemen yang ditujukan untuk meningkatkan kinerja dan kegunaan. Komponen-komponen tersebut adalah layanan kecerdasan buatan, platform pembelajaran mesin, layanan kognitif, dan infrastruktur yang mendukung kecerdasan buatan.

Layanan AI Azure

Azure AI Services masih berupa teknik siap pakai yang dapat digunakan oleh pengembang dalam aplikasi mereka untuk menjadikannya cerdas tanpa harus menjadi ahli kecerdasan buatan. Layanan ini meliputi:

Azure Machine Learning: Solusi payung yang memungkinkan pengguna untuk membuat kode, melatih, dan meluncurkan model pembelajaran mesin untuk data besar. Solusi ini mendukung berbagai kerangka kerja dan bahasa serta memiliki fleksibilitas dan kesederhanaan yang tinggi.
Layanan Kognitif Azure: Daftar API, SDK, dan layanan yang dapat digunakan oleh pengembang untuk menambahkan aplikasi yang cerdas, menarik, dan dapat ditemukan ke dalam sistem. Beberapa di antaranya terkait dengan visi, bahasa, ucapan, manajemen keputusan, serta layanan lainnya.
Layanan Bot Azure: Lingkungan pengembangan untuk membuat, melatih, dan menerapkan bot percakapan bahasa alami yang melibatkan pengguna melalui teks, suara, atau multimedia.

Platform Pembelajaran Mesin

Pembelajaran Mesin Otomatis (Automated Machine Learning (AutoML)): Fitur ini menambah tugas pengembangan model pembelajaran mesin dengan mengotomatiskan beberapa tugas sepele dan, pada saat yang sama, mendukung pengguna dengan pemilihan model dan penyetelan hiperparameter.
Azure Databricks: Platform analitik berbasis Apache Spark yang dirancang khusus untuk bekerja di Azure yang meningkatkan kemampuan pengembangan data besar dan aplikasi kecerdasan buatan.
Azure Synapse Analytics: Layanan analisis data besar sesuai permintaan yang menggabungkan konsumsi dan persiapan data, pergudangan data, manajemen data, dan lapisan penyajian dalam satu solusi untuk memenuhi permintaan intelijen bisnis dan pembelajaran mesin secara instan.

Layanan Kognitif

Layanan Azure Cognitive memberikan kecerdasan buatan kepada pengembang yang bukan ahli dalam Machine Learning melalui seperangkat API RESTful.

Visi Visi komputer dan visi khusus, API Wajah, dan Pengenal formulir adalah layanan yang menawarkan fitur analisis gambar dan video.
Ucapan: Fitur-fitur seperti Ucapan ke Teks, Teks ke Ucapan, Terjemahan Ucapan, dan Pengenalan Pembicara untuk mendukung pemrosesan ucapan yang kompleks.
Bahasa: Analisis Teks, Penerjemah, Pembuat QnA, dan LUIS, layanan Pemrosesan Bahasa Alami membantu dalam analisis teks untuk mendapatkan pengetahuan dan membangun bot obrolan.
Keputusan: API ini mencakup Personalizer, Content Moderator, dan Anomaly Detector yang memberikan keputusan yang lebih akurat kepada klien.

Infrastruktur kecerdasan buatan

Microsoft menyediakan infrastruktur kecerdasan buatan yang kuat di Azure, yang meliputi:

Komputasi Berkinerja Tinggi (HPC): Azure menyediakan platform yang mampu dan efisien untuk melatih model Deep AI yang dilengkapi dengan komponen canggih seperti GPU, FPGA, dan lainnya.
Superkomputer AI: Microsoft telah mengembangkan salah satu superkomputer kecerdasan buatan terbesar sebagai bagian dari Azure, untuk beban kerja yang berat dalam tugas-tugas yang terkait dengan kecerdasan buatan serta untuk pelatihan kecerdasan buatan.
Edge AI: Azure IoT dan Azure Stack Edge memproses kecerdasan buatan di ujung segala sesuatu dan memungkinkan pemrosesan data waktu nyata lebih jauh ke sumbernya.

Aplikasi dan Kasus Penggunaan

Kecerdasan buatan telah ditambahkan ke platform cloud Microsoft untuk membentuk peluang yang berbeda untuk berbagai sektor. Kombinasi kecerdasan buatan ke dalam platform komputasi awan Microsoft telah memperluas beberapa peluang yang dapat diakses oleh berbagai sektor. Berikut adalah beberapa aplikasi dan kasus penggunaan yang penting:

Kesehatan

Penggabungan kecerdasan buatan ke dalam solusi cloud kesehatan dapat meningkatkan kualitas perawatan pasien. Pemanfaatan solusi cloud canggih di bidang kesehatan dapat memberikan manfaat bagi pasien, hasil klinis, serta pekerjaan operasional dan penelitian. Contohnya antara lain:

Pencitraan Medis: Menggunakan cloud Azure untuk mendukung proses diagnosis penyakit dari gambar medis dan Menerapkan Layanan Kognitif Azure untuk Visi Komputer.
Analisis Prediktif: Menggunakan kecerdasan buatan dan analitik data besar dari Azure Machine Learning untuk memprediksi kemungkinan rawat inap di antara berbagai pasien sehingga dapat membantu mengembangkan mekanisme terbaik untuk perawatan mereka.
Pemrosesan Bahasa Alami: Memanfaatkan penambangan teks pada EHR untuk menganalisisnya guna mendapatkan informasi yang berguna untuk mengoptimalkan hasil kesehatan pasien.

Ritel

Kecerdasan buatan ritel dapat membantu menciptakan persepsi ‘pengalaman berbelanja pribadi’, mengotomatiskan rantai pasokan, dan meningkatkan penjualan. Pemanfaatan utama meliputi:

Rekomendasi yang dipersonalisasi: Menggunakan kekuatan kecerdasan buatan dari platform Azure untuk mempelajari aktivitas pelanggan dan menawarkan produk yang relevan.
Manajemen Inventaris: Menggunakan jaringan saraf tiruan untuk meramalkan permintaan dan mengelola akuisisi inventaris secara lebih efisien.
Layanan Pelanggan: Mengadopsi penggunaan antarmuka percakapan cerdas untuk mengurangi waktu layanan dukungan pelanggan dan meningkatkan efektivitas pemberian layanan.

Keuangan

Perusahaan keuangan dapat menggunakan kecerdasan buatan dan teknologi cloud untuk manajemen risiko, optimalisasi proses, dan layanan pelanggan yang disesuaikan. Kasus penggunaan meliputi:

Deteksi Penipuan: Menggunakan model pembelajaran mesin yang dihosting di Azure untuk mengidentifikasi penipuan dalam waktu yang sebenarnya.
Perdagangan Otomatis: Menggunakan kecerdasan buatan untuk mengurai data pasar, kemudian mengelola perdagangan secara mandiri menggunakan algoritme.
Wawasan Pelanggan: Ada pemrosesan data mentah yang berasal dari pelanggan menggunakan pemrosesan bahasa alami untuk menghasilkan informasi yang bermakna untuk meningkatkan pemberian layanan.

Manufaktur

Solusi cloud dengan kemampuan kecerdasan buatan dapat mendeteksi inefisiensi dan garis kesalahan di bidang manufaktur, dan pada saat yang sama, mengubah jaminan kualitas dan rantai pasokan secara keseluruhan. Pemanfaatannya meliputi:

Pemeliharaan Prediktif: Pemeliharaan prediktif dengan menggunakan IoT dan penerapan pembelajaran mesin dalam memperkirakan kemungkinan mesin gagal pada waktu tertentu.
Kontrol Kualitas: Visi komputer untuk memeriksa kualitas yang diperlukan dari produk dan gambar objek yang diperiksa.
Optimalisasi Rantai Pasokan: Memadukan kecerdasan buatan untuk menganalisis data rantai pasokan guna menentukan cara yang paling efisien untuk memindahkan produk melalui rantai pasokan dan mengelola tingkat persediaan.

Prospek dan Tantangan Masa Depan

Microsoft telah menunjukkan pertumbuhan spektakuler dalam spesialisasi komputasi awan mereka seiring dengan persiapannya untuk melangkah lebih jauh. Namun, ada beberapa prospek dan tantangan yang perlu dipertimbangkan:

Prospek Masa Depan

Peningkatan kemampuan kecerdasan buatan: Dari perspektif masa depan, seiring dengan berkembangnya teknologi kecerdasan buatan, layanan kecerdasan buatan yang lebih canggih dan disesuaikan dengan domain tertentu akan muncul di Azure, sehingga penggunaan kecerdasan buatan akan menjadi lebih mudah dan lebih terintegrasi dengan proses bisnis.
Demokratisasi kecerdasan buatan: Microsoft menginginkan kecerdasan buatan untuk semua orang dan semua hal, hingga memastikan bahwa perusahaan kecil dan menengah pun dapat memasukkan teknologi tersebut ke dalam lini bisnis mereka.
Integrasi dengan Teknologi yang Sedang Berkembang: Kecerdasan buatan dengan teknologi lain yang sedang berkembang termasuk 5G, IoT, rantai blok akan meningkatkan potensinya dan menyebabkan banyak perkembangan inovatif.

Tantangan

Privasi dan Keamanan Data: Melindungi informasi yang dikonsumsi dalam model kecerdasan buatan merupakan tantangan penting karena menjadi lebih rentan seiring dengan semakin berkembangnya kasus penggunaan.
Kecerdasan buatan yang etis: Ada berbagai jenis masalah etika terkait teknologi kecerdasan buatan, termasuk keputusan yang bias dan tidak adil, ketidakmampuan untuk menjelaskan pekerjaan dan tindakan mereka, oleh karena itu sangat penting untuk membangun penerimaan sosial terhadap teknologi kecerdasan buatan.
Kesenjangan Keterampilan: Ada kesenjangan dalam tuntutan keterampilan para profesional yang berspesialisasi dalam kecerdasan buatan dan ilmu data, dan tidak mudah untuk mengatasinya dengan segera karena ini melibatkan investasi modal di bidang akademis.

Rangkuman

Kecerdasan buatan merupakan pusat dari bisnis cloud Microsoft dan mengubah Azure Cloud menjadi cloud yang cerdas dan pintar yang dapat mengembalikan transformasi digital ke dalam kekuatan dan mempercepat laju bisnis di berbagai sektor. Dengan demikian, dengan rencana One Microsoft untuk layanan kecerdasan buatan end-to-end, pusat data, dan nilai inti kecerdasan buatan yang bertanggung jawab, Microsoft siap untuk mendominasi periode revolusi yang akan datang.

Terakhir, kami telah menyiapkan untuk Anda pertanyaan yang paling sering diajukan dan jawabannya

Bagaimana Microsoft menggunakan Kecerdasan Buatan

Microsoft telah memanfaatkan kecerdasan buatan untuk meningkatkan berbagai produk dan layanan, termasuk Microsoft Office, layanan cloud Azure, dan Dynamics 365, untuk meningkatkan pengalaman pengguna, produktivitas, dan pengambilan keputusan.

Manfaat Kecerdasan Buatan

Kecerdasan buatan menawarkan banyak manfaat, termasuk peningkatan efisiensi melalui otomatisasi, pengambilan keputusan yang lebih baik dengan analisis data, dan peningkatan akurasi dan presisi dalam berbagai tugas. Selain itu, kecerdasan buatan dapat memberikan pengalaman yang dipersonalisasi, membantu diagnosis medis, dan memajukan kendaraan otonom, di antara aplikasi lainnya.

Bagaimana perusahaan-perusahaan raksasa teknologi menggunakan kecerdasan buatan

Raksasa teknologi seperti Google, Amazon, Facebook, dan Microsoft memanfaatkan kecerdasan buatan untuk meningkatkan berbagai produk dan layanan, termasuk mobil swakemudi, pengenalan wajah, dan pemrosesan bahasa alami. Mereka juga menggunakan kecerdasan buatan untuk meningkatkan efisiensi, pengambilan keputusan, dan pengalaman pelanggan di berbagai industri seperti e-commerce, perawatan kesehatan, dan keuangan.

Alat-alat Microsoft terbaru

Microsoft telah memperkenalkan beberapa alat baru yang didukung kecerdasan buatan, termasuk Copilot untuk Microsoft 365, yang meningkatkan produktivitas dengan membantu tugas-tugas seperti menulis email dan proposal, dan Microsoft Designer, aplikasi desain grafis yang menggunakan kecerdasan buatan untuk membuat postingan media sosial dan grafik yang menakjubkan. Selain itu, Microsoft Edge memiliki fitur alat belanja yang digerakkan oleh kecerdasan buatan dan bilah sisi yang dapat disesuaikan untuk multitasking.

Cara memanfaatkan kecerdasan buatan

Untuk memanfaatkan kecerdasan buatan secara efektif, organisasi harus mengidentifikasi masalah bisnis yang spesifik, mengumpulkan data yang relevan, memilih model dan alat kecerdasan buatan yang sesuai, dan terus memantau dan mengoptimalkan sistem kecerdasan buatan. Kolaborasi antara ahli domain dan spesialis kecerdasan buatan sangat penting untuk keberhasilan implementasi kecerdasan buatan.