Microsoft: Kendalikan Pengetahuan AI, Jangan Bergantung Satu Vendor

Telset.id – Microsoft menegaskan bahwa nilai sesungguhnya dari kecerdasan buatan bukan terletak pada kemampuannya menghasilkan wawasan, melainkan pada apa yang dilakukan perusahaan terhadap wawasan tersebut. Pesan ini disampaikan Ryan Waite, Director of Open Source Ecosystems and Incubations di Microsoft, dalam keynote bertajuk “From Open Source to Agentic Systems: Building the AI Native Era” pada ajang Open Source Summit.

Waite menggambarkan interaksi antara AI dan keahlian manusia sebagai sebuah learning loop, semacam hill-climbing machine yang membantu bisnis terus meningkatkan diri. Menurutnya, kemampuan untuk terus menanjak inilah yang menjadi kunci, bukan sekadar adopsi teknologi AI itu sendiri.

Dalam paparannya, Waite menekankan bahwa perusahaan perlu membangun kontrol atas learning loop mereka sendiri. Ia menyebut bahwa pengetahuan yang dihasilkan berasal dari data dan orang-orang di dalam organisasi, sehingga tidak seharusnya diserahkan begitu saja kepada model AI pihak ketiga yang berdiri terpisah dari perusahaan.

Pengetahuan Milik Bisnis, Bukan Model AI

Model AI dinilai sangat mumpuni dalam memproses informasi dalam jumlah besar dan menghasilkan wawasan pada skala yang tidak bisa disamai manusia. Namun, manusia membawa elemen yang dinilai lebih penting, yakni konteks dan penilaian. Dengan menempatkan wawasan ke dalam konteks yang lebih luas dan menarik kesimpulan darinya, karyawan dapat mengubah informasi menjadi pengetahuan, dan pengetahuan itu kemudian menjadi bagian dari keahlian kolektif organisasi.

Setiap iterasi membuat pengetahuan tersebut bertambah, sehingga membantu bisnis menanjak lebih jauh. Karena itu, Waite menilai penting bagi organisasi untuk mengamankan pengetahuan tersebut dan memastikan tetap berada dalam kendali mereka.

“Ini berdasarkan data Anda. Ini berdasarkan orang-orang Anda. Ini tidak boleh diserahkan ke model AI, itu terpisah. Dan itulah sebabnya kami percaya bahwa untuk membangun hill-climbing machine mereka sendiri, untuk membangun learning group mereka sendiri, organisasi perlu membangun kontrol dengan semacam learning loop dan tidak terikat pada satu penyedia AI,” ujar Waite.

Waite menyoroti bahwa segala sesuatu yang dihasilkan AI pada dasarnya bertumpu pada informasi bisnis yang bersifat proprietary. Keputusan yang diambil berdasarkan wawasan tersebut juga bergantung pada karyawan dan pemahaman mereka terhadap perusahaan. Karena itu, bisnis perlu memastikan kepemilikan atas pengetahuan yang terakumulasi melalui interaksi ini tidak diserahkan kepada penyedia AI eksternal.

Tantangan ini diprediksi akan semakin besar seiring meningkatnya ketergantungan bisnis pada perangkat AI. Pengetahuan yang dihasilkan melalui perangkat tersebut berpotensi terikat pada model atau penyedia tertentu. Pertanyaannya, apa yang terjadi ketika bisnis ingin mengadopsi teknologi yang lebih baik begitu muncul?

Jangan Terjebak pada Satu Model AI

Untuk mengantisipasi hal tersebut, Waite berargumen bahwa bisnis perlu membangun learning loop mereka sendiri dan mempertahankan kontrol atas informasi, proses, dan teknologi yang menjalankannya. Salah satu caranya adalah memastikan tidak terikat pada satu model AI saja.

Menurut Waite, banyak bisnis memulai perjalanan AI mereka dengan model frontier proprietary, terutama ketika menghadapi masalah yang belum sepenuhnya mereka pahami. Namun, seiring mereka menjadi lebih baik dan lebih memahami tugasnya, mereka mungkin tidak lagi membutuhkan model frontier yang mahal. Mereka bisa beralih ke model khusus yang lebih kecil atau lebih murah, bahkan beralih ke open-weight model yang dapat mereka operasikan sendiri.

“Memiliki kemampuan untuk berpindah antar model yang berbeda itu penting, terutama ketika Anda memikirkan algoritma Anda. Model mana yang akan Anda gunakan? Anda tidak boleh terjebak dengan jenis model tertentu karena model itu menyimpan pengetahuan Anda,” pungkasnya.

Yang penting, menurut Waite, adalah mempertahankan kebebasan untuk beralih dan bergerak sepanjang perjalanan. Hal ini juga berarti bisnis perlu mengontrol di mana beban kerja AI mereka berjalan, baik di infrastruktur sovereign yang diatur regulasi lokal, sistem on-prem, maupun lingkungan public cloud yang menawarkan skalabilitas dan keunggulan biaya lebih besar.

Waite menyimpulkan bahwa teknologi open source menyediakan fondasi untuk fleksibilitas tersebut. Fleksibilitas ini menjadi krusial agar bisnis tidak terjebak pada satu penyedia ketika lanskap teknologi AI terus berkembang.

Pendekatan ini sejalan dengan berbagai kebijakan Microsoft yang turut memengaruhi cara organisasi mengelola penyimpanan cloud mereka. Perubahan pada layanan Microsoft 365 menunjukkan bahwa keputusan penyedia teknologi berdampak langsung pada operasional bisnis, sehingga kendali atas data dan pengetahuan menjadi semakin relevan.

Selain itu, dinamika tenaga kerja di ekosistem Microsoft juga menjadi perhatian. Sejumlah laporan menyoroti bagaimana kebijakan imigrasi dapat memengaruhi ketersediaan talenta teknologi yang dibutuhkan untuk membangun sistem AI internal perusahaan.

Dengan membangun learning loop sendiri dan menghindari ketergantungan pada satu penyedia, organisasi dapat menjaga pengetahuan tetap menjadi milik mereka. Langkah ini dinilai penting agar bisnis tidak kehilangan kendali atas aset intelektual yang dihasilkan dari interaksi antara AI dan keahlian karyawan mereka.