AI sudah menjadi bagian dari banyak strategi bisnis. Organisasi membangun model, mengolah data dalam skala besar, dan kerap melihat hasil awal yang terlihat menjanjikan. Namun di luar fase percobaan, ceritanya sering berbeda. Hanya sebagian kecil inisiatif AI yang berhasil naik ke tahap operasional. Riset Union Bank of Switzerland (UBS) menunjukkan bahwa hingga akhir 2025, baru sekitar 17 persen organisasi yang menjalankan AI secara penuh di lingkungan produksi.

Saat AI mulai digunakan dalam operasional bisnis dan harus berjalan stabil di lingkungan hybrid yang kompleks, tantangan yang sesungguhnya muncul. Performa sulit dijaga, perubahan kecil dapat memicu risiko, dan visibilitas terhadap keseluruhan sistem menjadi terbatas. Di titik inilah enterprise AI dibutuhkan, sebagai pendekatan untuk menjalankan AI dengan standar produksi yang jelas, terukur, dan siap menopang kebutuhan bisnis.

Apa Itu Enterprise AI?

Enterprise AI adalah pendekatan implementasi dan pengoperasian AI yang dirancang sejak awal untuk berjalan sebagai sistem produksi. Fokusnya bukan pada seberapa canggih model yang digunakan, melainkan pada kesiapan infrastruktur, proses operasional, keamanan, skalabilitas, dan tata kelola agar AI dapat dijalankan secara berkelanjutan dalam konteks bisnis.

Inilah yang membedakannya dari AI eksperimental. Alih-alih berdiri sendiri, enterprise AI terintegrasi langsung dengan aplikasi dan proses bisnis, sehingga dapat dioperasikan secara konsisten di berbagai lingkungan, mulai dari on-premises, data center, hingga cloud.

Manfaat Enterprise AI bagi Bisnis Hybrid dan Multi-Cloud

Bagi organisasi yang beroperasi di lingkungan hybrid dan multi-cloud, enterprise AI membantu memastikan AI dapat dijalankan secara konsisten dan terkontrol di berbagai lingkungan. Dengan fondasi yang tepat, enterprise AI memberikan manfaat berikut:

  • Menjaga konsistensi operasional lintas lingkungan
  • Memperkuat kontrol dan tata kelola AI
  • Memungkinkan skalabilitas AI yang terukur
  • Meningkatkan efisiensi operasional
  • Mempercepat respons bisnis terhadap perubahan

Tantangan Menjalankan Enterprise AI di Skala Produksi

Banyak organisasi tidak kesulitan membangun model AI. Tantangan justru muncul setelah AI mulai digunakan secara konsisten dalam operasional. Ketika AI berpindah dari lingkungan terkontrol ke sistem bisnis yang berjalan setiap hari, kompleksitas teknis dan operasional meningkat, dan batasan fondasi yang ada mulai terasa.

Beberapa tantangan utama yang umum dihadapi organisasi ketika enterprise AI masuk ke tahap produksi antara lain:

Infrastruktur AI yang Semakin Kompleks

Beban kerja AI menuntut komputasi intensif, akselerasi GPU, serta arsitektur storage dan jaringan yang seimbang. Tanpa infrastruktur yang dirancang khusus untuk AI, performa menjadi sulit dipertahankan dan semakin tidak terprediksi seiring bertambahnya skala.

Operasional yang Terfragmentasi

Platform AI, pipeline data, dan lingkungan deployment yang terpisah sering menciptakan jarak antara tim data science dan tim IT. Fragmentasi ini memperlambat transisi dari eksperimen ke produksi dan meningkatkan risiko kesalahan operasional.

Keterbatasan Visibilitas End-to-End

Tanpa observability yang memadai, organisasi kesulitan memahami apa yang terjadi di seluruh stack AI. Performa layanan, konsumsi resource, hingga dampaknya terhadap aplikasi sering luput dari pantauan, dan masalah baru terdeteksi ketika gangguan sudah terjadi di produksi.

Mengapa Enterprise AI Membutuhkan Fondasi yang Terintegrasi

Saat AI mulai digunakan sebagai bagian dari sistem bisnis inti, cara lama yang memisahkan platform, infrastruktur, dan operasional tidak lagi memadai. Setiap lapisan yang berdiri sendiri menambah kompleksitas, memperbesar risiko, dan menyulitkan organisasi menjaga konsistensi saat AI dijalankan di berbagai lingkungan.

Pendekatan yang terintegrasi membantu enterprise AI dijalankan dengan lebih terkendali dengan cara:

  • Menyatukan platform AI, infrastruktur, dan pemantauan dalam satu fondasi operasional
  • Mengurangi kompleksitas dan risiko akibat tools yang terfragmentasi
  • Menjaga konsistensi keamanan dan tata kelola lintas lingkungan
  • Mempercepat transisi AI dari tahap eksperimen ke produksi

Menjaga Enterprise AI Tetap Konsisten di Lingkungan Hybrid

Lingkungan hybrid kini menjadi standar bagi banyak organisasi. AI harus mampu berjalan konsisten, baik saat diproses di data center internal maupun di cloud. Konsistensi ini penting agar model dapat dikelola, diperbarui, dan dioperasikan dengan cara yang sama, tanpa menambah beban operasional.

Agar enterprise AI dapat dijalankan di lingkungan produksi, organisasi membutuhkan fondasi yang tidak hanya mendukung pengembangan model, tetapi juga pengoperasian dan pemantauannya secara berkelanjutan. Inilah yang dikenal sebagai pendekatan Build, Run, dan Observe—sebuah cara untuk memastikan AI dibangun dengan standar yang tepat, dijalankan secara andal, dan diawasi secara menyeluruh.

Build, Run, dan Observe: Fondasi Enterprise AI yang Terpadu

Menjalankan enterprise AI di lingkungan produksi membutuhkan cara pandang yang berbeda. AI tidak cukup diperlakukan sebagai proyek pengembangan model, melainkan sebagai sistem yang harus dibangun, dijalankan, dan dipantau secara berkelanjutan. Tanpa ketiga aspek ini berjalan selaras, AI akan sulit diskalakan dan semakin sulit dikendalikan saat mulai digunakan secara luas.

Pendekatan Build, Run, dan Observe membantu menyederhanakan tantangan tersebut dengan memisahkan kebutuhan enterprise AI ke dalam tiga area yang jelas. Build memastikan AI dikembangkan dan dikelola dengan standar yang konsisten, Run memastikan AI berjalan andal di atas infrastruktur yang tepat, dan Observe memberikan visibilitas menyeluruh saat AI digunakan dalam operasional.

Pendekatan ini dapat diwujudkan melalui tiga solusi yang saling melengkapi:

Build AI dengan Red Hat OpenShift AI

Red Hat OpenShift AI menyediakan platform enterprise AI berbasis Kubernetes untuk mengelola seluruh siklus hidup AI dan machine learning, mulai dari pengembangan hingga deployment ke produksi. Platform ini memungkinkan tim membangun, melatih, dan mengelola model AI secara konsisten di berbagai lingkungan tanpa ketergantungan pada satu vendor atau infrastruktur tertentu.

Dengan dukungan praktik MLOps yang terstandarisasi, OpenShift AI membantu menyederhanakan kolaborasi antara data scientist dan tim IT, sekaligus mempercepat transisi AI dari tahap eksperimen ke layanan yang siap dioperasikan dalam skala bisnis.

Baca Juga: Red Hat OpenShift AI: Kupas Tuntas Solusi Cerdas Optimasi Cloud-Native Application

Run AI di Infrastruktur Enterprise-Grade dari DELL

Agar AI dapat berjalan stabil di lingkungan produksi, dibutuhkan infrastruktur yang dirancang untuk menangani beban kerja AI secara konsisten. DELL Technologies menghadirkan AI-ready infrastructure berbasis server PowerEdge yang mendukung konfigurasi CPU dan GPU untuk kebutuhan training, fine-tuning, hingga inference.

Arsitektur yang seimbang antara compute, storage, dan networking membantu menjaga performa tetap terprediksi saat skala AI meningkat. Dengan reference architecture yang telah tervalidasi, DELL membantu organisasi mengurangi kompleksitas deployment dan risiko operasional dalam menjalankan AI di lingkungan enterprise.

Observe AI Secara End-to-End dengan Dynatrace

Dynatrace menghadirkan observability end-to-end untuk lingkungan enterprise AI, termasuk yang berjalan di atas Red Hat OpenShift AI. Platform ini secara otomatis mengumpulkan dan mengorelasikan metrics, logs, traces, serta business events untuk memberikan visibilitas menyeluruh ke seluruh stack AI.

Dengan analitik berbasis AI, Dynatrace membantu tim memantau performa layanan AI, mendeteksi anomali lebih awal, memahami akar masalah, serta mengelola response time dan penggunaan resource secara real time sebelum isu berdampak pada operasional bisnis.

Wujudkan Enterprise AI Siap Produksi Bersama Virtus

Mewujudkan enterprise AI yang siap produksi membutuhkan fondasi yang terintegrasi—dari cara AI dibangun, dijalankan, hingga dipantau. Virtus Technology Indonesia (VTI), bagian dari CTI Group, berperan sebagai mitra yang membantu organisasi menerapkan pendekatan Build, Run, dan Observe secara end-to-end.

Hubungi tim Virtus untuk mendiskusikan fondasi enterprise AI yang sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda.