Konsultan global Deloitte resmi meluncurkan praktik layanan terbaru bernama Open Model Engineering. Inisiatif itu akan membantu korporasi menavigasi lanskap teknologi kecerdasan buatan (AI) yang kian kompleks sekaligus menghindari keterikatan pada satu vendor (vendor lock-in).
Komitmen SDM dan Pendekatan Hybrid
Guna mempercepat adopsi, Deloitte berkomitmen merekrut, melatih, dan mensertifikasi forward deployed engineers atau insinyur lapangan hingga 2027.
Nantinya, para tenaga ini akan diterjunkan langsung ke dalam organisasi klien untuk mendampingi pengembangan aplikasi dan produk AI enterprise berbasis kerangka kerja terbuka.
Tentunya, langkah itu merespons tren momentum model terbuka yang dinilai semakin matang di ranah korporasi.
”Model terbuka semakin mendapatkan momentum di lanskap AI enterprise dan dapat menjadi pelengkap bagi platform AI proprietary,” ujar Nitin Mittal, Global AI Leader dan Principal di Deloitte.
AI proprietary (sering juga disebut AI tertutup atau komersial) adalah sistem AI yang kode pemrograman, cara kerja, dan teknologinya dirahasiakan dan dikontrol sepenuhnya oleh perusahaan pembuatnya. Mittal menambahkan, pendekatan campuran menjadi kunci utama efisiensi.
“Dengan membantu organisasi mengambil pendekatan mixed-model dalam membangun, menyebarkan, dan menskalakan sistem multi-agen, kami dapat menjaga fleksibilitas di seluruh tumpukan AI dan memaksimalkan laba atas investasi,” tuturnya.
Arus Utama Industri dan Tren Konsolidasi
Kebutuhan akan kombinasi model proprietary dan open-source kini menjadi standar baru di kalangan industri. Tren ini turut memicu konsolidasi besar, termasuk langkah Nvidia yang mengakuisisi platform AI open-source Hugging Face senilai hampir 13 miliar dolar AS.
Melalui pendekatan forward deployed engineers, Deloitte mengekor jejak raksasa teknologi lain seperti Palantir, AWS, dan Microsoft yang terbukti efektif mempercepat implementasi AI dan memangkas waktu pengerjaan.
Jim Rowan (U.S. Head of AI dan Principal Deloitte Consulting) menegaskan bahwa ekosistem terbuka tidak diposisikan untuk menggantikan teknologi eksklusif yang sudah ada.
”Kami melihat pendekatan hybrid ini akan menjadi tren di masa depan. Model frontier menangani penalaran kompleks dan orkestrasi. Sedangkan, model terbuka menangani eksekusi yang terspesialisasi,” jelas Rowan.
Pendekatan hibrida ini akan memberi organisasi kontrol lebih luas atas efisiensi biaya, pengelolaan data, hingga lokasi eksekusi inferensi.
Fokus Implementasi Awal
Kendati menawarkan fleksibilitas tinggi, adopsi AI enterprise kerap diadang sejumlah hambatan krusial. Perusahaan dituntut jeli memilih arsitektur beban kerja, mengendalikan proyeksi biaya agen AI, menjaga kedaulatan data dan kekayaan intelektual agar perilaku model tetap berada dalam kendali penuh.
Pada fase perdana, praktik Open Model Engineering akan fokus mengembangkan aplikasinya di atas model Nemotron besutan Nvidia. Melalui portofolio ini, perusahaan memiliki kebebasan penuh meramu model, platform agen AI, layanan cloud, hingga infrastruktur on-premise yang paling sesuai dengan kebutuhan operasional mereka.
