Merencanakan adopsi AI

2025-07-02

Artikel ini membantu Anda membuat rencana adopsi AI yang mengubah strategi AI organisasi Anda menjadi langkah-langkah yang dapat ditindakkan. Rencana adopsi AI menjembatani kesenjangan antara visi AI dan eksekusi. Rencana ini memastikan keselarasan antara inisiatif AI dan tujuan bisnis sambil mengatasi kesenjangan keterampilan, persyaratan sumber daya, dan garis waktu implementasi.

Menilai keterampilan AI

Penilaian kemampuan saat ini mencegah kesalahan alokasi sumber daya dan memastikan perencanaan proyek realistis selaras dengan kesiapan organisasi. Proyek AI gagal ketika organisasi mencoba implementasi di luar kematangan teknis atau ketersediaan data mereka. Anda harus mengevaluasi keterampilan, aset data, dan infrastruktur Anda untuk membangun fondasi untuk adopsi AI yang sukses. Berikut caranya:

Ukur tingkat kematangan AI Anda menggunakan keterampilan dan kerangka kerja kesiapan data. Kerangka kerja ini menyediakan kriteria objektif untuk menilai kemampuan AI organisasi Anda saat ini. Pengukuran ini mencegah berlebihan dalam merencanakan proyek di luar kemampuan Anda saat ini. Gunakan tabel berikut untuk menilai kematangan Anda:

Tingkat kematangan AI	Keterampilan yang diperlukan	Kesiapan data	Kasus penggunaan AI yang layak
Tingkat 1	▪ Pemahaman dasar tentang konsep AI ▪ Kemampuan untuk mengintegrasikan sumber data dan memetakan perintah	▪ Minimal hingga nol data yang tersedia ▪ Data perusahaan tersedia	▪ Proyek memulai cepat Azure ▪ Solusi Copilot apa pun
Tingkat 2	▪ Pengalaman dengan pemilihan model AI ▪ Memahami penyebaran AI dan manajemen titik akhir ▪ Pengalaman dengan pembersihan dan pemrosesan data	▪ Minimal hingga nol data yang tersedia ▪ Himpunan data kecil dan terstruktur ▪ Sejumlah kecil data khusus domain yang tersedia	▪ Proyek Tingkat 1 apa pun ▪ Beban kerja AI analitik kustom menggunakan layanan Azure AI ▪ Aplikasi obrolan AI generatif kustom tanpa Retrieval Augmented Generation (RAG) di Azure AI Foundry ▪ Aplikasi pembelajaran mesin kustom dengan pelatihan model otomatis ▪ Menyempurnakan model AI generatif
Tingkat 3	▪ Kemampuan dalam pengembangan prompt ▪ Kemampuan dalam pemilihan model AI, pemotongan data, dan pemrosesan kueri ▪ Kemahiran dalam praproses data, pembersihan, pemisahan, dan validasi ▪ Data dasar untuk pengindeksan	▪ Sejumlah besar data bisnis historis yang tersedia untuk pembelajaran mesin ▪ Sejumlah kecil data khusus domain yang tersedia	▪ Proyek Tingkat 1-2 apa pun ▪ Aplikasi AI generatif dengan RAG di Azure AI Foundry ▪ Melatih dan menyebarkan model pembelajaran mesin ▪ Melatih dan menjalankan model AI kecil di Azure Virtual Machines
Tingkat 4	▪ Keahlian AI/pembelajaran mesin tingkat lanjut, termasuk manajemen infrastruktur ▪ Kemampuan dalam menangani alur kerja pelatihan model AI yang kompleks ▪ Pengalaman dengan orkestrasi, tolok ukur model, dan pengoptimalan performa ▪ Keterampilan yang kuat dalam mengamankan dan mengelola titik akhir AI	▪ Sejumlah besar data yang tersedia untuk pelatihan	▪ Proyek Tingkat 1-3 apa pun ▪ Melatih dan menjalankan aplikasi AI generatif besar atau non-generatif di Komputer Virtual, Azure Kubernetes Service, atau Azure Container Apps

Inventarasikan aset data Anda dan evaluasi kualitasnya untuk kasus penggunaan AI. Kualitas data secara langsung berdampak pada performa model AI dan menentukan kasus penggunaan mana yang berhasil Anda terapkan. Inventarisasi ini mengungkapkan persyaratan persiapan data dan membantu memprioritaskan kasus penggunaan berdasarkan data yang tersedia. Sumber, format, kualitas, dan aksesibilitas data dokumen di seluruh organisasi Anda.
Tinjau infrastruktur teknologi Anda dan tentukan persyaratan kesiapan AI. Kapasitas infrastruktur membatasi cakupan proyek AI dan memengaruhi strategi penyebaran. Tinjauan ini membantu Anda merencanakan investasi infrastruktur dan memilih layanan Azure yang sesuai. Menilai sumber daya komputasi, kapasitas penyimpanan, bandwidth jaringan, dan kontrol keamanan yang diperlukan untuk kasus penggunaan AI target Anda.

Memperoleh keterampilan AI

Strategi pembangun kemampuan yang komprehensif memastikan organisasi Anda memiliki keterampilan yang diperlukan untuk mengimplementasikan dan memelihara sistem AI dengan sukses. Kesenjangan keterampilan menciptakan penundaan proyek dan meningkatkan risiko kegagalan implementasi. Anda harus mengembangkan pendekatan multi-faset yang menggabungkan pelatihan, perekrutan, dan kemitraan untuk membangun kemampuan AI yang berkelanjutan. Berikut caranya:

Mengembangkan keterampilan AI internal melalui program pembelajaran terstruktur. Pengembangan keterampilan internal menyediakan pembangunan kemampuan jangka panjang dan memastikan retensi pengetahuan dalam organisasi Anda. Pendekatan ini membangun kepercayaan diri organisasi dan mengurangi dependensi pada sumber daya eksternal. Gunakan platform hub pembelajaran AI untuk pelatihan AI gratis, sertifikasi, dan panduan produk. Tetapkan tujuan sertifikasi seperti Dasar-Dasar Azure AI, Azure AI Engineer Associate, dan sertifikasi Azure Data Scientist Associate .
Rekrut profesional AI untuk mengisi kesenjangan keterampilan penting di luar kapasitas internal. Perekrutan eksternal menyediakan akses langsung ke keahlian khusus dan mempercepat garis waktu proyek. Strategi ini membantu mengisi kekurangan yang akan memakan waktu terlalu lama untuk dikembangkan secara internal. Merekrut pakar dalam pengembangan model, AI generatif, atau etika AI. Perbarui deskripsi pekerjaan untuk mencerminkan kebutuhan keterampilan saat ini dan membangun merek pemberi kerja yang menekankan inovasi dan kepemimpinan teknis.
Bermitralah dengan pakar Microsoft untuk melengkapi kemampuan AI Anda. Kemitraan Microsoft menyediakan akses ke keahlian yang terbukti dan praktik terbaik industri sambil mengurangi risiko implementasi. Pendekatan ini mempercepat pembelajaran dan memastikan keselarasan dengan teknologi Microsoft AI. Gunakan marketplace mitra Microsoft untuk mengakses keahlian AI, data, dan Azure di seluruh industri.

Mengakses sumber daya AI

Persyaratan akses yang jelas dan strategi lisensi mencegah penundaan penyebaran dan memastikan kepatuhan terhadap kebijakan organisasi. Solusi AI yang berbeda memiliki pola akses berbeda yang memengaruhi biaya, keamanan, dan tata kelola. Anda harus memahami persyaratan akses khusus untuk setiap solusi AI dalam portofolio Anda untuk merencanakan anggaran dan kontrol keamanan secara efektif. Berikut caranya:

Solusi Microsoft AI	Cara mendapatkan akses
Microsoft 365 Copilot	Memerlukan lisensi Microsoft 365 bisnis atau perusahaan dengan lisensi Copilot tambahan. Lihat Microsoft 365 Copilot.
Microsoft Copilot Studio	Memerlukan lisensi mandiri atau lisensi add-on. Lihat Microsoft Copilot Studio.
Asisten dalam Produk	Memerlukan akses ke produk utama. Lihat GitHub, Power Apps, Power BI, Dynamics 365, Power Automate, Microsoft Fabric, dan Azure.
Asisten Berbasis Peran	Memerlukan persyaratan akses tertentu. Lihat Agen berbasis peran untuk Microsoft 365 Copilot dan Microsoft Copilot for Security.
Layanan Azure	Memerlukan akun Azure. Termasuk Azure AI Foundry dan Azure OpenAI.

Memprioritaskan kasus penggunaan AI

Prioritas strategis memastikan Anda memfokuskan sumber daya pada proyek yang memberikan nilai maksimum sekaligus mencocokkan kemampuan organisasi Anda. Prioritas kasus penggunaan mengurangi risiko implementasi dan mempercepat waktu ke nilai. Anda harus mengevaluasi setiap kasus penggunaan terhadap persyaratan kelayakan, nilai strategis, dan sumber daya untuk membuat peta jalan implementasi yang dapat dicapai. Berikut caranya:

Evaluasi kasus penggunaan terhadap kematangan AI Anda saat ini dan sumber daya yang tersedia. Evaluasi realistis mencegah berkomitmen berlebihan pada proyek di luar kemampuan Anda saat ini dan memastikan implementasi yang berhasil. Penilaian ini membantu Anda fokus pada tujuan yang dapat dicapai yang membangun momentum untuk proyek di masa mendatang. Tinjau tingkat kematangan AI, ketersediaan data, infrastruktur teknis, dan kapasitas staf Anda untuk setiap kasus penggunaan yang ditentukan dalam Strategi AI Anda.
Peringkat kasus penggunaan berdasarkan nilai strategis dan kelayakan implementasi. Peringkat strategis membantu Anda mengalokasikan sumber daya terbatas ke proyek dengan dampak potensial tertinggi dan probabilitas keberhasilan. Pendekatan ini memaksimalkan pengembalian investasi AI sambil membangun kepercayaan diri organisasi. Nilai setiap kasus penggunaan pada dampak bisnis, kompleksitas teknis, persyaratan sumber daya, dan keselarasan dengan tujuan organisasi.
Buat peta jalan implementasi yang diprioritaskan dengan kriteria keberhasilan yang jelas. Peta jalan terstruktur memberikan arah yang jelas untuk tim implementasi dan memungkinkan pelacakan kemajuan terhadap tonggak pencapaian yang ditentukan. Peta jalan ini membantu mengelola ekspektasi pemangku kepentingan dan alokasi sumber daya. Pilih kasus penggunaan prioritas utama dan tentukan metrik keberhasilan, garis waktu, dan persyaratan sumber daya tertentu untuk setiap proyek.

Memvalidasi konsep melalui bukti konsep

Bukti konsep mengurangi risiko implementasi dengan memvalidasi kelayakan teknis dan nilai bisnis sebelum pengembangan skala penuh. PoC membantu mengidentifikasi potensi tantangan dan menyempurnakan persyaratan di lingkungan yang terkontrol. Anda harus membuat proyek validasi terfokus yang menguji asumsi inti dan mengumpulkan data untuk pengambilan keputusan berdasarkan informasi. Berikut caranya:

Pilih kasus penggunaan yang sesuai untuk bukti validasi konsep. Pemilihan PoC yang tepat menyeimbangkan peluang pembelajaran dengan risiko dan kompleksitas yang dapat dikelola. Pilihan ini memastikan Anda mengumpulkan wawasan yang bermakna tanpa membuat tim atau organisasi Anda kewalahan. Pilih proyek bernilai tinggi dari daftar prioritas Anda yang cocok dengan tingkat kematangan AI Anda. Mulailah dengan proyek internal yang tidak berhadapan dengan pelanggan untuk membatasi risiko dan menguji pendekatan Anda.

Terapkan bukti konsep yang terfokus menggunakan panduan dan alat Microsoft. Implementasi terstruktur mengurangi waktu pengembangan dan memastikan Anda mengikuti praktik yang terbukti untuk pendekatan AI yang Anda pilih. Pendekatan ini memaksimalkan pembelajaran sekaligus meminimalkan investasi sumber daya. Gunakan panduan implementasi berikut berdasarkan jenis AI Anda:

Jenis AI	Panduan implementasi
AI Generatif	Azure PaaS: Azure AI Foundry dan Azure OpenAI Microsoft Copilots: Copilot Studio dan Ekstensibilitas Microsoft 365 Copilot
Pembelajaran Mesin	Pembelajaran Mesin Azure
AI Analitik	Layanan Azure AI dengan panduan khusus untuk Keamanan Konten, Visi Kustom, Kecerdasan Dokumen, dan layanan lainnya

Gunakan hasil PoC untuk memperbaiki prioritas kasus penggunaan dan pendekatan implementasi Anda. Wawasan PoC mengungkapkan tantangan praktis dan peluang yang menginformasikan perencanaan proyek dan alokasi sumber daya di masa mendatang. Perulangan umpan balik ini memastikan peta jalan AI Anda tetap realistis dan dapat dicapai. Pelajaran dokumen yang dipelajari, tantangan teknis, dan nilai bisnis yang ditunjukkan. Sesuaikan prioritas kasus penggunaan Anda berdasarkan kelayakan yang terbukti dan dampak yang diukur.

Menetapkan praktik AI yang bertanggung jawab

Praktik AI yang bertanggung jawab melindungi organisasi Anda dari risiko etika, hukum, dan reputasi sekaligus memastikan sistem AI selaras dengan nilai organisasi. Integrasi awal prinsip AI yang bertanggung jawab mencegah desain ulang yang mahal dan membangun kepercayaan pemangku kepentingan. Anda harus menyematkan pertimbangan etis, kerangka kerja tata kelola, dan langkah-langkah keamanan ke dalam rencana implementasi Anda sejak awal. Berikut caranya:

Gunakan alat perencanaan AI yang bertanggung jawab untuk mengevaluasi dampak potensial dan merancang sistem etika. Alat evaluasi sistematis membantu mengidentifikasi potensi risiko dan memastikan sistem AI memenuhi standar etika dan persyaratan peraturan. Alat-alat ini memberikan pendekatan terstruktur untuk pertimbangan etika yang kompleks. Gunakan templat penilaian dampak AI, Human-AI eXperience Toolkit, dan Responsible AI Maturity Model untuk memandu proses perencanaan Anda.
Terapkan kerangka kerja tata kelola AI untuk memandu keputusan proyek dan memantau perilaku sistem. Kerangka kerja tata kelola memberikan kriteria pengambilan keputusan yang konsisten dan memastikan akuntabilitas di seluruh proyek AI. Kerangka kerja ini membantu organisasi mempertahankan kontrol atas pengembangan dan penyebaran AI. Menetapkan kebijakan yang mencakup peran, tanggung jawab, persyaratan kepatuhan, dan standar etika. Lihat Mengatur AI untuk panduan terperinci tentang implementasi tata kelola.
Terapkan praktik terbaik keamanan dan operasi AI di seluruh siklus hidup implementasi. Keamanan dan keunggulan operasional memastikan sistem AI tetap andal, aman, dan hemat biaya sepanjang siklus hidupnya. Praktik ini mencegah insiden keamanan dan kegagalan operasional. Menerapkan kerangka kerja operasi AI seperti GenAIOps atau MLOps untuk pelacakan penyebaran dan pemantauan performa. Lihat Mengelola AI dan AI Aman untuk panduan implementasi terperinci.

Memperkirakan garis waktu pengiriman

Estimasi garis waktu realistis memungkinkan perencanaan sumber daya dan manajemen pemangku kepentingan yang efektif sambil memastikan keberhasilan proyek. Akurasi garis waktu tergantung pada kompleksitas proyek, kematangan organisasi, dan ketersediaan sumber daya. Anda harus memperkirakan garis waktu dasar pada data empiris dari bukti konsep dan kemampuan organisasi Anda. Berikut caranya:

Gunakan bukti hasil konsep untuk memperkirakan garis waktu implementasi untuk setiap kasus penggunaan. Data PoC menyediakan perkiraan garis besar realistis yang memperhitungkan kemampuan dan batasan spesifik organisasi Anda. Pendekatan ini menghasilkan garis waktu yang lebih akurat daripada perkiraan teoritis. Waktu pengembangan dokumen, siklus pengujian, dan kompleksitas penyebaran yang diamati selama implementasi PoC.
Memperhitungkan faktor kematangan dan kompleksitas organisasi dalam perencanaan garis waktu. Solusi AI yang berbeda memiliki garis waktu implementasi karakteristik yang bervariasi berdasarkan kesiapan organisasi dan cakupan proyek. Pemahaman ini membantu menetapkan harapan yang sesuai dengan pemangku kepentingan. Microsoft Copilots biasanya menyediakan garis waktu terpendek untuk pengembalian investasi (hari ke minggu), sementara beban kerja Azure AI kustom memerlukan beberapa minggu hingga bulan untuk mencapai kesiapan produksi.
Sisihkan waktu buffer untuk pembelajaran, iterasi, dan tantangan yang tidak terduga. Proyek AI sering mengalami tantangan teknis yang tidak terduga dan memerlukan beberapa iterasi untuk mencapai hasil yang diinginkan. Waktu buffer mencegah tekanan jadwal yang dapat membahayakan pertimbangan kualitas atau etika. Tambahkan 20-30% waktu kontingensi ke perkiraan awal dan rencanakan untuk beberapa siklus pengembangan.

Sumber daya Azure

Kategori	Alat	Deskripsi
Pembelajaran & Sertifikasi	hub pembelajaran AI	Menyediakan pelatihan, sertifikasi, dan panduan produk AI gratis untuk pengembangan keterampilan
Penilaian & Perencanaan	Templat penilaian dampak AI	Mengevaluasi efek sosial, ekonomi, dan etis dari inisiatif AI
Platform Pengembangan	Azure AI Foundry	Platform komprehensif untuk membangun dan menyebarkan aplikasi AI generatif
Pelatihan model	Pembelajaran Mesin Azure	Manajemen siklus hidup pembelajaran mesin dan penyebaran model secara end-to-end
Layanan AI	Layanan Azure AI	Kemampuan AI bawaan untuk visi, ucapan, bahasa, dan pengambilan keputusan
AI Percakapan	Microsoft Copilot Studio	Platform untuk membangun agen AI percakapan kustom dan chatbot
Jaringan Rekan Bisnis	Marketplace mitra Microsoft	Akses ke mitra bersertifikat dengan keahlian AI, data, dan Azure

Langkah selanjutnya

Selesaikan perencanaan adopsi AI Anda dengan menetapkan fondasi teknis untuk implementasi. Untuk beban kerja AI kustom dengan Azure, lanjutkan ke AI Ready untuk mengonfigurasi lingkungan teknis Anda. Untuk adopsi Microsoft Copilot, lanjutkan ke Tata Kelola AI untuk menetapkan pengawasan organisasi.

Siap AI (hanya untuk Azure)

Mengatur AI (Asisten dan Azure)