Panduan Perusahaan Rintisan untuk GenAIOps di AWS Bagian 1: Persiapkan Tumpukan AI Anda untuk Masa Depan sejak Hari Pertama

Perusahaan rintisan berinvestasi besar-besaran dalam AI generatif, dengan berbagai inisiatif yang menjanjikan untuk memberdayakan dan mentransformasi. Namun, banyak yang masih dalam fase awal untuk mengekstraksi nilai dari investasi ini. CIO dan CTO menghadapi tantangan dalam menavigasi lanskap teknologi serta metodologi yang berkembang pesat, sambil memastikan keputusan mereka mendukung persyaratan langsung dan sasaran strategis jangka panjang.

Operasi AI Generatif atau GenAIOps, adalah kerangka kerja baru yang membantu perusahaan rintisan seperti milik Anda mengatasi tantangan ini. GenAIOps dibangun berdasarkan praktik yang mapan dari Operasi Machine Learning (MLOps) tetapi memperluas fokusnya hingga menjangkau seluruh siklus hidup AI generatif, mulai dari pengembangan dan pelatihan hingga deployment dan pemantauan berkelanjutan.

Dengan mengintegrasikan GenAIOps ke dalam operasi Anda sejak hari pertama, Anda dapat menyederhanakan alur kerja dan memposisikan diri Anda untuk kesuksesan jangka panjang di dunia yang makin didorong AI. Hal ini berkat tiga manfaat utama yang menyeluruh. Pertama, implementasi awal memberi Anda keuntungan bersih dibandingkan perusahaan mapan yang dibebani dengan sistem warisan. Hal ini memberikan fleksibilitas untuk membangun jalur AI yang efisien dari awal menggunakan praktik terbaik di GenAIOps. Kedua, mengimplementasikan GenAIOps sejak awal membantu menghindari utang teknis dengan mencegah timbulnya inefisiensi dan menghambat skalabilitas atau inovasi di kemudian hari. Terakhir, menunjukkan kerangka kerja GenAIOps yang tangguh sejak hari pertama menandakan kesiapan serta skalabilitas Anda kepada pemangku kepentingan potensial, alias daya tarik investor!

Saat Anda membangun di AWS, menguasai GenAIOps bukan sekadar pertimbangan teknis—ini adalah landasan kesuksesan bisnis. Dalam lanskap kompetitif saat ini, mampu menggunakan kemampuan AI generatif secara efisien dapat berarti perbedaan antara perusahaan rintisan Anda yang berkembang pesat versus pertumbuhannya yang terhenti.

Seri tiga bagian ini akan berfungsi sebagai panduan praktis Anda untuk mengimplementasikan GenAIOps di setiap tahap perjalanan perusahaan rintisan Anda. Kami akan mengeksplorasi bagaimana praktik GenAIOps berkembang seiring pertumbuhan organisasi Anda, menyediakan kerangka kerja dan alat yang dapat ditindaklanjuti untuk mempertahankan kecepatan inovasi sambil memastikan deployment AI yang dirancang dengan baik.

Imperatif Perusahaan Rintisan: Mengapa GenAIOps Itu Penting sejak Hari Pertama

Ketika Anda beroperasi di lingkungan yang serba cepat dan terbatas sumber dayanya, dengan mengadopsi GenAIOps sejak awal dapat memberikan keunggulan kompetitif yang signifikan. Meskipun mengimplementasikan operasi AI terstruktur mungkin tampak seperti kemewahan bagi perusahaan yang lebih besar, perusahaan rintisan yang menetapkan praktik ini sejak awal sering mengungguli kompetitor yang mengelola sistem AI secara manual. Berikut ini cara GenAIOps memberikan keuntungan terukur:

1. Mengakselerasi Waktu Masuk Pasar

• Pemrototipean dan iterasi cepat: GenAIOps memungkinkan Anda mengembangkan, menguji, dan melakukan deployment aplikasi AI generatif untuk dengan cepat, mengurangi siklus pengembangan produk dengan mengotomatiskan alur kerja dan menyederhanakan proses.

• Ketangkasan dalam adaptasi pasar: Merespons tren pasar dan permintaan pelanggan secara cepat dengan memanfaatkan GenAIOps untuk iterasi dan putaran umpan balik yang lebih cepat, sehingga membuat Anda tetap unggul dari kompetitor Anda.

2. Peningkatan Pengambilan Keputusan dengan Wawasan yang Didorong Data

• Kecerdasan yang dapat ditindaklanjuti: GenAIOps memungkinkan Anda memantau performa sistem, interaksi pengguna, dan perilaku model AI, yang secara otomatis menyintesiskan data ini menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti yang mengakselerasi keputusan peta jalan produk, prioritas fitur, dan strategi masuk ke pasar.

• Mitigasi risiko: Manfaatkan GenAIOps untuk secara otomatis mengidentifikasi pola yang tidak biasa dalam performa model AI, penurunan keterlibatan pengguna, atau lonjakan penggunaan sumber daya, memberikan sinyal peringatan dini kepada pengambil keputusan yang mencegah masalah mahal dan menginformasikan strategi korektif.

3. Diferensiasi Kompetitif

• Pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi: GenAIOps memungkinkan Anda menggabungkan alur kerja AI terstandardisasi dengan data pelanggan secara waktu nyata, menciptakan produk dan layanan yang sangat dipersonalisasi dalam skala besar sementara kompetitor Anda masih mengelola operasi AI mereka secara manual.

• Saluran AI melalui keunggulan operasional: GenAIOps memungkinkan Anda bereksperimen secara cepat dengan fitur baru—seperti agen AI—dengan mengotomatiskan aspek operasional AI generatif. Sementara kompetitor menghabiskan waktu beberapa minggu untuk mengonfigurasi dan melakukan deployment setiap fitur AI baru secara manual, alur kerja terstandardisasi Anda memungkinkan Anda meluncurkan eksperimen dalam beberapa hari.

4. Membangun Fondasi yang Siap untuk Masa Depan

• Adopsi teknologi AI baru yang lancar: Ketika model atau alat AI baru muncul, jalur GenAIOps memungkinkan Anda untuk mengevaluasi dan melakukan deployment jalur tanpa membangun ulang seluruh sistem Anda. Perusahaan rintisan dengan implementasi AI ad-hoc sering kali menghadapi pembersihan utang teknis selama beberapa bulan yang diselesaikan oleh tim yang mendukung GenAIOps dalam hitungan minggu.

• Kesiapan kepatuhan sejak hari pertama: GenAIOps menanamkan pemantauan, jejak audit, dan pagar pembatas etis langsung ke dalam operasi AI Anda, yang memastikan Anda memenuhi persyaratan peraturan dan mempertahankan praktik AI yang bertanggung jawab saat Anda melakukan penskalaan—guna menghindari retrofit mahal yang dihadapi banyak perusahaan rintisan nanti.

Investasi awal di GenAIOps menghasilkan keuntungan seiring pertumbuhan tim dan basis pengguna Anda. Perusahaan rintisan yang membangun fondasi ini sejak awal menghindari migrasi mahal dan perombakan sistem yang mengganggu perusahaan yang mencoba meningkatkan implementasi AI ad-hoc.

Komponen Inti GenAIOps: Pendekatan yang Berpusat pada Aplikasi

Jalur GenAIOps kami mengambil pendekatan holistik yang berpusat pada aplikasi. Hal ini memprioritaskan aplikasi end-to-end alih-alih metode umum yang digunakan untuk berfokus pada operasi model fondasi terisolasi. Jadi, Anda dapat secara langsung mengatasi kesulitan dalam mengintegrasikan AI generatif ke dalam sistem produksi Anda.

Jalur AWS GenAIOps mencakup lima tahap yang saling berhubungan yang ditunjukkan pada gambar di bawah ini. Seluruh alur kerja didukung oleh praktik tata kelola dan pemeliharaan yang tangguh yang mencakup siklus hidup aplikasi yang lengkap.

Kompleksitas dan fokus dalam setiap tahap jalur berkembang seiring dengan kematangan perusahaan rintisan Anda. Misalnya, jika Anda adalah perusahaan rintisan tahap awal, tim Anda akan membangun MVP yang biasanya memprioritaskan eksperimen cepat dan pagar pembatas keamanan dasar, sedangkan jika Anda adalah perusahaan rintisan penskalaan, Anda memerlukan sistem observabilitas, kerangka kerja tata kelola, dan strategi optimisasi biaya yang lebih canggih.

Di bawah ini, kami menjelaskan setiap fase dan komponennya.

Rekayasa dan Manajemen Data

Tahap ini membentuk fondasi GenAIOps, yang memastikan sistem AI generatif Anda didukung oleh data berkualitas tinggi dan terorganisasi dengan baik. Hal ini memungkinkan aplikasi Anda berkembang bersama kebutuhan bisnis dan membantu Anda menyiapkan berbagai tipe set data untuk mendukung tahap selanjutnya dalam jalur GenAIOps. Memiliki set data berkualitas tinggi memungkinkan eksperimen cepat selama pengembangan, memastikan evaluasi dan konsistensi deployment, serta membentuk fondasi untuk observabilitas komprehensif dan peningkatan berkelanjutan.

Aktivitas umum dalam tahap ini meliputi:

Pengumpulan data: Kumpulkan teks, kode, atau data multimodal yang relevan dari berbagai sumber yang sejalan dengan kasus penggunaan yang dituju.

 Transformasi data: 

• Hapus masalah kebisingan, duplikat, konten berbahaya, beracun, atau bias dan pemformatan.

• Lakukan standardisasi format data untuk kustomisasi model atau implementasi RAG (Retrieval Augmented Generation).

• Tambahkan metadata, klasifikasi, atau umpan balik manusia untuk membuat set data berkualitas tinggi.

• Hasilkan contoh pelatihan tambahan melalui teknik seperti parafrasa atau pembuatan data sintetis.

Validasi data: Lakukan pemeriksaan kualitas pada set data, prompt, dan konten yang diambil sebelum menggunakannya untuk pelatihan atau inferensi.

Manajemen katalog prompt: Membuat, mengatur, dan memelihara pustaka templat prompt.

Integrasi putaran umpan balik: Kumpulkan dan gabungkan umpan balik pengguna tentang kualitas informasi yang diambil dan efektivitas prompt untuk terus meningkatkan sistem.

Pengembangan dan Eksperimen

Pada tahap ini Anda akan menggunakan set data yang telah Anda kembangkan di fase sebelumnya untuk mengembangkan serta menyempurnakan solusi AI yang disesuaikan dengan tantangan bisnis spesifik Anda. Melalui eksperimen dan iterasi, Anda dapat mengidentifikasi komponen dan pilihan arsitektur yang paling efektif sebelum berkomitmen untuk implementasi penuh—serta semua investasi dan sumber daya yang dibutuhkan!

Hal ini akan membantu Anda memitigasi risiko yang terkait dengan mengadopsi desain yang tidak optimal di awal proses pengembangan, membangun fondasi yang kuat untuk deployment yang sukses dan pemeliharaan solusi AI jangka panjang.

Aktivitas umum pada tahap ini meliputi:

Pemilihan model: Lakukan evaluasi dan pilih model fondasi yang sesuai berdasarkan persyaratan performa, keahlian domain, profil biaya, dan pertimbangan etis.

Rekayasa prompt: Merancang dan mengoptimalkan input untuk memandu perilaku model dan mencapai output yang konsisten dan andal.

Adaptasi model: Terapkan teknik seperti prapelatihan dan penyempurnaan berkelanjutan untuk mengkhususkan model fondasi untuk tugas-tugas tertentu tanpa pelatihan dari awal.

Implementasi RAG: Mengintegrasikan sumber pengetahuan eksternal ke respons dasar dalam informasi yang akurat dan terkini, mengurangi halusinasi sambil memperluas kesadaran kontekstual.

Desain agen AI: Kembangkan sistem otonom yang merencanakan, menalarkan, dan melaksanakan tugas di berbagai alat dan layanan dengan peningkatan kecanggihan.

Pengembangan aplikasi: Menciptakan pengalaman pengguna yang kohesif dengan mengintegrasikan kemampuan AI generatif melalui API yang tangguh, arsitektur yang didorong peristiwa, dan antarmuka intuitif.

Pengujian dan Evaluasi

Tahap ini berfungsi sebagai gerbang kualitas penting dalam pengembangan aplikasi AI, yang memastikan semua komponen bekerja bersama secara andal dan efektif. Hal ini memastikan aplikasi Anda memenuhi persyaratan bisnis, bekerja secara konsisten, dan menangani kasus edge.

Tahap ini juga menetapkan tolok ukur performa untuk deployment produksi dan menentukan kumpulan metrik awal yang akan Anda pantau dalam produksi.

Aktivitas umum tahap ini meliputi:

Pengujian fungsional:

• Validasikan akurasi dan relevansi RAG di berbagai kueri.

• Uji jalur pengambilan keputusan agen dan kemampuan penyelesaian tugas.

• Mengevaluasi efektivitas prompt di berbagai variasi input.

• Verifikasikan interaksi antara komponen AI dan bukan AI bekerja dengan lancar.

Jaminan kualitas: Menilai kualitas output menggunakan evaluasi manusia dan metrik otomatis, dan bandingkan variasi prompt dengan pengujian A/B.

Keselamatan dan keamanan: Lakukan pengujian injeksi prompt dan jailbreak, menilai risiko kebocoran data dalam sistem pengambilan, dan uji bias, toksisitas, serta output berbahaya.

Pengujian integrasi: Validasikan alur kerja end-to-end di semua komponen dan verifikasikan penanganan kesalahan dan fallback yang tepat.

Deployment dan Penyajian

Tahap ini menandai transisi penting ketika solusi AI Anda bergerak dari pengembangan menuju produksi, mentransformasi kemampuan eksperimental menjadi fungsionalitas praktis dan dapat diakses untuk pengguna akhir Anda.

Sementara tahap sebelumnya berfokus pada kemampuan dan validasi, deployment dan penyajian berfokus pada keandalan, performa, serta integrasi dalam skala besar. Hal ini juga memberi umpan langsung ke tahap observabilitas dan penyempurnaan dengan menetapkan titik sentuh pemantauan dan acuan dasar performa yang diperlukan untuk peningkatan berkelanjutan.

Aktivitas umum pada tahap ini meliputi:

Orkestrasi infrastruktur: Membangun fondasi teknis yang mendukung semua komponen AI dan bukan AI, termasuk hosting model, basis data vektor untuk implementasi RAG, sistem koordinasi agen, dan titik integrasi dengan aplikasi yang ada.

Strategi deployment: Mengimplementasikan mekanisme peluncuran terkontrol yang meminimalkan gangguan sambil memvalidasi performa di lingkungan nyata.

Optimisasi inferensi: Konfigurasikan titik akhir dan jalur yang menyeimbangkan latensi, throughput, dan pertimbangan biaya di seluruh tumpukan aplikasi.

Penskalaan produksi: Pastikan sistem secara dinamis beradaptasi dengan berbagai beban, dengan perhatian khusus pada komponen yang intensif sumber daya.

Observabilitas dan Penyempurnaan

Langkah ini merupakan tahap akhir yang penting dalam jalur GenAIOps yang memastikan aplikasi yang didukung AI tetap efektif, andal, dan sejalan dengan sasaran perusahaan rintisan Anda yang berkembang. Hal ini memudahkan transisi dari deployment statis ke aplikasi yang terus berkembang yang ditingkatkan melalui penggunaan dan umpan balik dunia nyata.

Praktik observabilitas berikut menciptakan pendekatan terstruktur untuk perbaikan berkelanjutan sambil secara proaktif menangani risiko di sepanjang perjalanan. Dengan menghubungkan kembali ke fase dan wawasan sebelumnya dalam jalur GenAIOps, Anda dapat membuat putaran umpan balik yang sebenarnya tempat observasi produksi mendorong siklus peningkatan aplikasi AI berikutnya.

Aktivitas umum pada tahap ini meliputi:

Pemantauan kesehatan sistem: Melacak metrik performa teknis untuk memastikan operasi yang andal dan mengidentifikasi peluang optimisasi.

Penyelarasan metrik bisnis: Hubungkan performa AI secara langsung ke sasaran organisasi Anda dengan mengukur metrik dan indikator keberhasilan khusus domain.

Mekanisme umpan balik: Buat putaran umpan balik otomatis dan manusia untuk mengambil pengalaman pengguna, tingkat kepuasan, dan kasus edge yang membutuhkan perhatian.

Penilaian kualitas output: Terus mengevaluasi respons AI untuk akurasi, relevansi, keamanan, dan kepatuhan terhadap pedoman yang ditetapkan.

Deteksi penyimpangan model: Identifikasikan kapan performa model menurun.

Tata Kelola dan Pemeliharaan

Ini adalah lapisan menyeluruh yang sangat penting yang mencakup semua tahap jalur GenAIOps. Lapisan ini memastikan bahwa sistem AI Anda mematuhi kerangka kerja tata kelola dan memenuhi standar kepatuhan yang diperlukan.

Mengintegrasikan tata kelola ke dalam setiap fase berarti Anda dapat secara proaktif memitigasi risiko, memastikan bahwa sistem AI generatif Anda tetap dapat dipercaya, patuh, dan sejalan dengan nilai-nilai organisasi saat mereka berskala dan berkembang. Pendekatan holistik ini tidak hanya meningkatkan kualitas serta keandalan output AI tetapi juga menumbuhkan budaya pengembangan AI yang bertanggung jawab, yang penting bagi kesuksesan jangka panjang perusahaan rintisan Anda dan untuk menumbuhkan kepercayaan pemangku kepentingan.

Aktivitas umum pada tahap ini meliputi:

Prinsip AI yang bertanggung jawab: Mengimplementasikan pedoman etis, kontrol keamanan, dan kerangka kerja kepatuhan.

Infrastruktur sebagai Kode (IaC): Menentukan, menjelaskan, dan mengotomatiskan seluruh tumpukan.

Jalur CI/CD: Kelola kode aplikasi tradisional, pustaka prompt, metrik evaluasi, dan artefak model.

Tata kelola biaya: Mengimplementasikan anggaran token berdasarkan fitur dan pelacakan biaya interaksi, dan buat pemberitahuan untuk pola penggunaan yang tidak biasa.

Kepatuhan terhadap peraturan: Menjaga log penggunaan yang komprehensif dan catatan tata kelola model untuk beradaptasi dengan persyaratan yang terus berkembang.

Membangun di AWS sejak Hari Pertama

Baik Anda perusahaan rintisan prabenih yang membangun prototipe AI pertama maupun perusahaan Seri B yang mengelola alur kerja AI yang kompleks, AWS menyediakan toolkit lengkap untuk mengimplementasikan jalur GenAIOps ini sejak hari pertama. Amazon Bedrock menghilangkan overhead infrastruktur dengan model fondasi terkelola dan pagar pembatas keamanan bawaan, sementara Amazon SageMaker menangani semuanya mulai dari eksperimen hingga deployment produksi. Arsitektur nirserver AWS secara otomatis menskalakan aplikasi AI Anda dari prototipe hingga produksi tanpa biaya di muka—Anda hanya membayar untuk apa yang Anda gunakan, mempertahankan landasan pacu yang penting. AWS Activate adalah program untuk perusahaan rintisan yang tidak hanya menyediakan kredit, tetapi juga dukungan teknis dan panduan arsitektur khusus untuk membantu tim yang efisien mengimplementasikan operasi AI tingkat korporasi. Pendekatan terintegrasi ini memungkinkan Anda fokus untuk membangun fitur AI yang berbeda sementara AWS menangani kompleksitas yang mendasar dari manajemen model, pemantauan, serta tata kelola—sehingga mengubah GenAIOps dari aspirasi masa depan menjadi keunggulan kompetitif langsung.

Merencanakan

GenAIOps memainkan peran penting dalam operasi perusahaan rintisan Anda dan dengan mengadopsi kerangka kerja ini sejak hari pertama, Anda akan menyiapkan diri untuk kesuksesan jangka panjang. Di bagian mendatang dari seri ini, kami akan membahas secara mendalam tentang implementasi praktis GenAIOps di AWS untuk setiap tahap.

Bagian 2 akan fokus pada praktik GenAIOps yang penting bagi perusahaan rintisan di tahap awal perjalanan mereka, membantu Anda membangun fondasi yang tepat sambil mempertahankan ketangkasan. Terakhir, Bagian 3 akan mengeksplorasi strategi GenAIOps yang canggih ketika Anda memasuki tahap skala, memastikan operasi AI yang tangguh, efisien, dan berkelanjutan untuk mendukung pertumbuhan perusahaan rintisan Anda.

Baik Anda baru memulai perjalanan AI maupun ingin mengoptimalkan operasi Anda yang ada, seri ini akan memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dan rekomendasi khusus AWS untuk setiap tahap pertumbuhan.