Connect with us

Berita

ACE mencegah keruntuhan konteks dengan menggunakan “aturan main yang terus berkembang” untuk agen AI yang dapat mengembangkan dirinya sendiri

Published

on

Bingkai baru dari Universitas Stanford Dan Samba Nova Hal ini menjawab tantangan penting dalam membangun agen AI yang kuat: rekayasa konteks. Bernama Rekayasa konteks proxy (ACE), kerangka kerja secara otomatis mengisi dan memodifikasi jendela konteks aplikasi model bahasa besar (LLM) dengan memperlakukannya sebagai “buku pedoman yang berkembang” yang menciptakan dan mengoptimalkan strategi seiring dengan bertambahnya pengalaman agen di lingkungannya.

ACE dirancang untuk mengatasi keterbatasan utama kerangka rekayasa konteks lainnya, mencegah konteks model menurun seiring dengan semakin banyaknya informasi yang terakumulasi. Eksperimen menunjukkan bahwa ACE meningkatkan perintah sistem dan manajemen memori proxy, mengungguli metode lain sekaligus jauh lebih efisien.

Tantangan rekayasa konteks

Aplikasi AI tingkat lanjut yang menggunakan LLM sangat bergantung pada… "beradaptasi dengan konteksnya," Atau rancang konteks untuk memandu perilaku mereka. Alih-alih proses pelatihan ulang atau peningkatan model yang mahal, pengembang menggunakan LLM Kemampuan belajar dalam konteks Untuk mengarahkan perilakunya dengan memodifikasi perintah masukan dengan instruksi spesifik, langkah penalaran, atau pengetahuan khusus domain. Informasi tambahan ini biasanya diperoleh ketika agen berinteraksi dengan lingkungannya dan mengumpulkan data dan pengalaman baru. Tujuan utama rekayasa konteks adalah untuk mengatur informasi baru ini sedemikian rupa sehingga meningkatkan kinerja model dan mencegahnya menjadi berlebihan. Pendekatan ini telah menjadi paradigma utama untuk membangun sistem AI yang mampu, terukur, dan dapat berkembang dengan sendirinya.

Rekayasa konteks memiliki banyak keuntungan untuk aplikasi perusahaan. Konteks dapat ditafsirkan oleh pengguna dan pengembang, dapat diperbarui dengan pengetahuan baru saat runtime, dan dapat dibagikan ke berbagai model. Rekayasa konteks juga mendapat manfaat dari perkembangan berkelanjutan dalam perangkat keras dan perangkat lunak, misalnya Peningkatan jendela konteks LLM dan teknik inferensi yang efisien seperti caching langsung dan konteks.

Ada banyak teknik rekayasa konteks otomatis, namun kebanyakan dari mereka menghadapi dua kelemahan utama. Yang pertama adalah “bias singkat”, yaitu metode perbaikan yang cepat cenderung lebih mengutamakan instruksi yang singkat dan umum dibandingkan instruksi yang komprehensif dan terperinci. Hal ini dapat menurunkan kinerja di domain yang kompleks.

Masalah kedua adalah yang paling serius "Keruntuhan konteks." Ketika seorang LLM ditugaskan untuk berulang kali menulis ulang seluruh akumulasi konteksnya, dia dapat menderita semacam amnesia digital.

“Apa yang kami sebut ‘keruntuhan konteks’ terjadi ketika AI mencoba menulis ulang atau memampatkan semua yang telah dipelajarinya ke dalam satu salinan vektor atau memori baru,” kata para peneliti dalam komentar tertulisnya kepada VentureBeat. “Seiring waktu, proses penulisan ulang menghapus detail-detail penting – seperti penimpaan dokumen berkali-kali hingga catatan penting hilang. Dalam sistem yang berhubungan dengan pelanggan, hal ini dapat berarti bahwa agen pendukung tiba-tiba kehilangan kesadaran akan interaksi sebelumnya… menyebabkan perilaku yang tidak menentu atau tidak konsisten.”

Para peneliti berargumentasi bahwa “konteks tidak boleh berfungsi sebagai ringkasan yang ringkas, melainkan sebagai panduan yang komprehensif dan terus berkembang – terperinci, komprehensif, dan kaya akan wawasan lapangan.” Pendekatan ini dibangun berdasarkan kekuatan LLM modern, yang secara efektif dapat mengekstraksi relevansi dari konteks yang panjang dan terperinci.

Cara kerja Agen Konteks Rekayasa (ACE).

ACE adalah kerangka kerja untuk adaptasi konteks komprehensif, yang dirancang untuk tugas offline, misalnya Optimalisasi sistem instan,Skenario online, seperti pembaruan memori waktu nyata untuk klien. Daripada memampatkan informasi, ACE memperlakukan konteks sebagai panduan dinamis yang mengumpulkan dan mengatur strategi dari waktu ke waktu.

Kerangka kerja ini membagi pekerjaan menjadi tiga peran khusus: generator, reflektor, dan koordinator. Desain modular ini terinspirasi oleh “cara manusia belajar – bereksperimen, berefleksi, dan mengintegrasikan – sambil menghindari hambatan yang membebani satu model dengan semua tanggung jawabnya,” menurut makalah tersebut.

Alur kerja dimulai dengan generator, yang menghasilkan jalur logis ke perintah masukan, menyoroti strategi efektif dan kesalahan umum. Reflektor kemudian menganalisis jalur ini untuk mengambil pelajaran penting. Terakhir, koordinator menyusun pembelajaran ini ke dalam pembaruan yang terkonsolidasi dan mengintegrasikannya ke dalam manual pengoperasian yang ada.

Untuk mencegah keruntuhan konteks dan bias singkatnya, ACE menyertakan dua prinsip desain utama. Pertama, ia menggunakan pembaruan tambahan. Konteks direpresentasikan sebagai serangkaian poin yang terorganisir dan terperinci, bukan satu blok teks. Hal ini memungkinkan ACE membuat perubahan terperinci dan mengambil informasi paling relevan tanpa menulis ulang seluruh konteks.

Kedua, ACE menggunakan mekanisme “tumbuh dan berkembang”. Saat eksperimen baru dikumpulkan, poin baru ditambahkan ke Playbook dan eksperimen yang ada diperbarui. Langkah deduplikasi secara teratur menghapus entri duplikat, memastikan bahwa konteksnya tetap komprehensif namun relevan dan kompak dari waktu ke waktu.

As di tempat kerja

Para peneliti mengevaluasi ACE berdasarkan dua jenis tugas yang memanfaatkan konteks yang berkembang: tolok ukur agen yang memerlukan penalaran multi-turn dan penggunaan alat, dan tolok ukur analisis keuangan khusus domain yang memerlukan pengetahuan khusus. Bagi industri berisiko tinggi seperti keuangan, manfaatnya lebih dari sekadar kinerja semata. Seperti yang dikatakan para peneliti, kerangka kerja ini “jauh lebih transparan: petugas kepatuhan benar-benar dapat membaca apa yang telah dipelajari AI, disimpan dalam teks yang dapat dibaca manusia daripada disembunyikan dalam miliaran parameter.”

Hasilnya menunjukkan bahwa ACE secara konsisten mengungguli baseline yang kuat, misalnya Sebuah saku dan pembelajaran klasik dalam konteks, mencapai peningkatan kinerja rata-rata sebesar 10,6% pada tugas agen dan 8,6% pada tolok ukur khusus domain dalam pengaturan online dan offline.

Yang paling penting, ACE dapat membangun konteks yang efektif dengan menganalisis umpan balik dari prosedur dan lingkungannya dibandingkan memerlukan data yang dipilah secara manual. Peneliti mengemukakan bahwa kemampuan ini adalah a "Komponen kunci pengembangan diri untuk LLM dan agen." Di depan umum Dunia aplikasi Sebuah benchmark yang dirancang untuk mengevaluasi sistem proxy, sebuah proxy yang menggunakan ACE dengan model open source yang lebih kecil (DeepSeek-V3.1) cocok dengan kinerja peringkat tertinggi, Agen bertenaga GPT-4.1 Rata-rata dan melampauinya dalam rangkaian tes tersulit.

Kesimpulan perusahaan sangat bagus. “Ini berarti bahwa perusahaan tidak harus bergantung pada model kepemilikan yang besar untuk tetap kompetitif,” kata tim peneliti. “Mereka dapat menerapkan model lokal, melindungi data sensitif, dan tetap mendapatkan hasil tingkat tinggi dengan terus meningkatkan konteks daripada melatih ulang bobot.”

Selain akurasi, ACE terbukti sangat efisien. Metode ini beradaptasi dengan tugas-tugas baru dengan latensi rata-rata 86,9% lebih rendah dibandingkan metode yang ada dan memerlukan lebih sedikit langkah dan kode. Para peneliti menunjukkan bahwa efisiensi ini menunjukkan bahwa “perbaikan diri yang terukur dapat dicapai dengan akurasi yang lebih tinggi dan biaya yang lebih rendah.”

Bagi organisasi yang peduli dengan biaya inferensi, para peneliti menunjukkan bahwa konteks yang lebih panjang yang dihasilkan oleh ACE tidak berarti biaya yang relatif lebih tinggi. Infrastruktur layanan modern semakin dioptimalkan untuk beban kerja konteks panjang menggunakan teknik seperti penggunaan kembali cache KV, kompresi, dan pembongkaran, yang menghilangkan biaya penanganan konteks ujung ke ujung.

Pada akhirnya, ACE menunjuk pada masa depan dimana sistem AI bersifat dinamis dan terus berkembang. "Saat ini, para insinyur AI hanya dapat memperbarui model, namun rekayasa konteks membuka pintu bagi para ahli domain—pengacara, analis, dan dokter—untuk secara langsung membentuk apa yang diketahui AI dengan membebaskan aturan main kontekstualnya." Kata para peneliti. Hal ini juga membuat tata kelola menjadi lebih praktis. "Penghentian pembelajaran secara selektif menjadi lebih mudah dilakukan: jika suatu informasi sudah usang atau sensitif secara hukum, informasi tersebut dapat dengan mudah dihapus atau diganti sesuai konteksnya, tanpa melatih ulang modelnya.

Tautan sumber

Continue Reading
Click to comment

Leave a Reply

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *

Berita

Partai Demokrat di New Jersey menghindari dukungan terhadap calon walikota New York City, Mamdani

Published

on

baruAnda sekarang dapat mendengarkan artikel Fox News!

Pencalonan calon walikota New York City Zahran Mamdani sebagai seorang sosialis demokratis telah muncul sebagai salah satu pemilu paling penting dalam siklus luar tahun 2025.

Namun di seberang Sungai Hudson di New Jersey, pencalonan Mamdani tetap tidak mendapat sorotan karena pemilihan gubernur di Garden State menjadi pusat perhatian dan Partai Demokrat di negara bagian tersebut lalai mendukung atau bahkan menyebut kandidat progresif tersebut.

“Saya tidak ikut dalam pencalonan ini, karena saya sepenuhnya fokus pada New Jersey,” kata Perwakilan New Jersey Mickey Sherrill, calon gubernur dari Partai Demokrat, pada awal Oktober tentang pencalonan Mamdani. “Saya akan membiarkan masyarakat New York memutuskan perlombaan ini.”

Siklus pemilu di luar tahun terutama berfokus pada empat pemilu: pemungutan suara di Kalifornia untuk menetapkan ulang batas-batas kongres; Pemilihan Walikota Kota New York; Dan pemilihan gubernur di Virginia dan New Jersey.

Partai Demokrat dalam pemilihan gubernur utama menjaga jarak dari Mamdani di New York City

Kandidat walikota New York City dari Partai Demokrat Zahran Mamdani menggambarkan dirinya sebagai seorang sosialis demokratis. (Evan Agostini/Invisi/AP)

Mamdani menggambarkan dirinya sebagai seorang sosialis demokratis, dan para kritikus mengidentifikasi dia sebagai seorang “komunis” meskipun kandidat tersebut menjawab bahwa dia tidak menganut ideologi komunis.

Fox News Digital sebelumnya melaporkan bahwa Mamdani mendukung prinsip-prinsip Marxis dan komunis yang ekstrem, seperti menganjurkan penyitaan “alat produksi”, rencana pajak yang bertujuan untuk “memajakan warga New York yang terkaya,” dan secara terbuka menyerukan walikota New York City yang komunis pada tahun 2020.

Pemilihan gubernur New Jersey dan calon anggota parlemen dari Partai Demokrat di negara bagian tersebut sangat menghindari pemilihan Mamdani, dengan anggota parlemen dan pemimpin Demokrat lainnya – mulai dari Senator Vermont Bernie Sanders hingga Jaksa Agung New York Letitia James hingga Gubernur Maryland Wes Moore – memberikan dukungan mereka pada kandidat tersebut.

Juli lalu, Sherrill mengatakan dia kemungkinan akan mendukung pencalonan Mamdani sebagai calon walikota dari Partai Demokrat sebelum mundur beberapa bulan kemudian.

“Jika dia adalah calon dari Partai Demokrat, dan sepertinya dia adalah kandidatnya, maka saya kira saya akan mendukungnya,” katanya kepada NBC Philadelphia pada bulan Juli. “Jika hal ini ingin menghasilkan pemerintahan yang efektif, itu adalah sesuatu yang sangat menarik bagi saya.”

Tapi Mamdani bilang dia akan melakukannya.”tentu saja“Partai Demokrat New Jersey memberikan dukungannya selama wawancara dengan media lokal di New York pada bulan Agustus.

Perwakilan Demokrat New Jersey Mikie Sherrill

Anggota Parlemen Mikie Sherrill, seorang Demokrat dari New Jersey, saat konferensi pers tentang obrolan pesan Signal yang digunakan oleh pejabat pemerintahan Trump, di US Capitol di Washington, D.C., AS, Selasa, 25 Maret 2025. (Daniel Hoyer/Bloomberg melalui Getty Images)

Cory Booker, senator Partai Demokrat dari New Jersey, juga menghindari menjawab apakah dia mendukung Mamdani dalam wawancara CNN pada bulan Agustus.

“Saya telah belajar sejak lama: Biarkan politik New York menjadi politik New York,” kata Booker ketika ditanya apakah dia akan mendukung terpilihnya Mamdani pada bulan Agustus. “Kita punya cukup banyak tantangan di Jersey. Saya punya pemilu untuk menjadi gubernur. Saya mendukung Mickey Sherrill. Saya punya pemilu legislatif. Di situlah energi saya disalurkan pada bulan November.”

“Kota New York, aku mencintaimu,” Booker menambahkan. “Kalian adalah tetanggaku. Jarak kalian sekitar 10 mil dari tempat tinggalku. Kalian sedang menghitung pemilihan kalian. Aku akan fokus pada pemilihanku.”

Ketua Partai Demokrat Negara Bagian New York menolak mendukung Mamdani, menyebabkan perpecahan besar di partai tersebut

Senator Cory Booker

Cory Booker, senator Partai Demokrat dari New Jersey, juga menghindari menjawab apakah dia mendukung Mamdani dalam wawancara CNN pada bulan Agustus. (Gambar BG/Power-Griffin/GC)

Gubernur petahana dari Partai Demokrat Phil Murphy dan Senator New Jersey Andy Kim belum berkomentar secara terbuka mengenai pencalonan Mamdani, menurut tinjauan Fox News Digital atas pernyataan-pernyataan masa lalu.

Namun, salah satu saingan utama Sherrill, anggota Partai Demokrat Josh Gottheimer, telah berulang kali mengkritik Mamdani sebagai “sosialis yang mematikan lapangan kerja.”

“Anda tidak akan mendengar ambiguitas apa pun dari mulut saya,” kata Gottheimer pada bulan Juli. “Kita tidak membutuhkan seorang sosialis yang mematikan lapangan kerja dan ingin menaikkan pajak dan subsidi Retorika anti-Semit. Kanan? “Di kota dengan pajak tertinggi di negara ini dan populasi Yahudi terbesar.”

Gottheimer juga bekerja sama dengan rekan Partai Republik dari seluruh Hudson, Rep. Mike Lawler dari New York, untuk mengkritik Mamdani pada bulan September, setelah kandidat sosialis tersebut mengatakan dia akan mencabut definisi “anti-Semitisme” dari kelompok peringatan Holocaust jika terpilih sebagai walikota.

Mantan Walikota de Blasio menyebut jawaban sosialis Mamdani New York City terhadap kebijakan Trump

“Upaya sembrono Zahran Mamdani untuk membatalkan adopsi Definisi Kerja Anti-Semitisme dari International Holocaust Remembrance Alliance (IHRA) di New York City adalah hal yang memalukan, berbahaya, dan benar-benar menjijikkan,” kata kedua anggota parlemen tersebut dalam pernyataan bersama pada bulan September.

Phil Murphy

Phil Murphy, Gubernur New Jersey, saat wawancara di New York, Amerika Serikat, Jumat, 22 November 2024. (Jenna Moon/Bloomberg melalui Getty Images)

Pejabat terpilih yang kurang dikenal di New Jersey telah mendukung Mamdani, termasuk Walikota Newark yang berhaluan kiri, Ras Baraka.

Baraka mendapati dirinya berada di garis bidik upaya deportasi pemerintahan Trump ketika dia ditangkap dan didakwa pada bulan Mei karena masuk tanpa izin di fasilitas penahanan imigrasi federal ketika mencoba melakukan tur pengawasan terhadap fasilitas tersebut. Tuduhan tersebut kemudian dibatalkan, dan Baraka kemudian menggugat Jaksa sementara AS Alina Haba atas penangkapan palsu dan penuntutan jahat.

Baraka terdaftar di halaman dukungan Mamdani, ketika walikota Newark memposting video dukungan di akun media sosialnya pada bulan Juni untuk merayakan bahwa kandidat dari Kota New York akan “kuat pada nilai-nilai Demokrat” dan membela Konstitusi jika terpilih.

Zahran Mamdani, kandidat Partai Demokrat dalam pemilihan walikota New York City

Zahran Mamdani menanggapi pertanyaan wartawan tentang pengunjuk rasa di luar acara anti-Trump di Staten Island. (Deirdre Heavy/Fox Berita Digital)

Pemilu di New Jersey sangat dinantikan menyusul keberhasilan Presiden Donald Trump dalam memenangkan pemilih di negara bagian biru tua pada pemilu tahun 2024, sehingga memicu antusiasme baru untuk mengubah negara bagian tersebut menjadi merah.

New Jersey diperkirakan akan mendukung mantan wakil presiden tersebut Kamala Harris Hampir menjadi presiden dalam pemilu tahun 2024, namun data pasca pemilu menunjukkan Trump dan Partai Republik membalikkan lima wilayah, dengan Trump secara khusus mengurangi kekalahannya pada tahun 2020 dari 16 poin menjadi enam poin pada tahun 2024.

KLIK DI SINI UNTUK MENDAPATKAN APLIKASI FOX NEWS

Fox News Digital menghubungi tim kampanye Sherrill, kantor Murphy, kantor Booker, dan kantor Kim untuk memberikan komentar tambahan mengenai kurangnya dukungan terhadap kandidat sosialis di New York City tetapi tidak segera menerima tanggapan. Fox News Digital juga menghubungi kampanye Mamdani tentang kurangnya dukungan tingkat tinggi dari Partai Demokrat di New Jersey.

Tautan sumber

Continue Reading

Berita

Titik buta finansial AI: mengapa kesuksesan jangka panjang bergantung pada transparansi biaya

Published

on

Disediakan oleh Apptio, sebuah perusahaan IBM


Ketika sebuah teknologi dengan potensi revolusioner muncul, mudah bagi perusahaan untuk membiarkan antusiasme mereka mengalahkan disiplin keuangan. Menghitung jumlah biji-bijian mungkin tampak picik mengingat adanya peluang menarik untuk transformasi bisnis dan dominasi kompetitif. Tapi uang selalu menjadi objek. Dan jika teknologinya adalah kecerdasan buatan, pil-pil ini dapat bertambah dengan cepat.

Nilai AI menjadi jelas di berbagai bidang seperti efisiensi operasional, produktivitas pekerja, dan kepuasan pelanggan. Namun, hal ini memerlukan biaya. Kunci kesuksesan jangka panjang adalah memahami hubungan antara keduanya – sehingga Anda dapat memastikan bahwa potensi AI menghasilkan dampak positif dan nyata pada bisnis Anda.

Paradoks percepatan kecerdasan buatan

Meskipun AI membantu mentransformasi proses bisnis, jejak finansialnya sering kali masih belum jelas. Jika Anda tidak dapat mengaitkan biaya dengan dampaknya, bagaimana Anda bisa yakin bahwa investasi AI Anda akan menghasilkan ROI yang berarti? Ketidakpastian ini tidak mengejutkan pada Gartner® 2025 Hype Cycle™ untuk AIGenAI telah memasuki “palung kekecewaan”.

Perencanaan strategis yang efektif bergantung pada kejelasan. Jika tidak ada, pengambilan keputusan bergantung pada dugaan dan naluri. Banyak hal bergantung pada keputusan ini. Menurut penelitian Apptio, 68% pemimpin teknologi yang disurvei memperkirakan akan meningkatkan anggaran AI mereka, dan 39% percaya AI akan menjadi pendorong terbesar pertumbuhan anggaran di masa depan di departemen mereka.

Namun anggaran yang lebih besar tidak menjamin hasil yang lebih baik. Gartner® juga mengungkapkan bahwa “meskipun rata-rata pengeluaran sebesar $1,9 juta untuk inisiatif GenAI pada tahun 2024, kurang dari 30% pemimpin AI mengatakan bahwa CEO mereka puas dengan ROI.” Jika tidak ada hubungan yang jelas antara biaya dan hasil, organisasi berisiko meningkatkan investasi tanpa meningkatkan nilai yang ingin mereka ciptakan.

Untuk bergerak maju dengan keyakinan yang kuat, para pemimpin bisnis di bidang keuangan, TI, dan teknologi harus berkolaborasi untuk mendapatkan gambaran yang jelas tentang kelemahan finansial yang disebabkan oleh AI.

Risiko finansial tersembunyi dari kecerdasan buatan

Biaya AI yang tidak terkendali dapat membuat para pemimpin TI mengingat kembali masa-masa awal munculnya cloud publik. Ketika tim DevOps dan unit bisnis mudah membeli sumber daya mereka sendiri berdasarkan OpEx, biaya dan inefisiensi dapat meningkat dengan cepat. Faktanya, proyek-proyek AI merupakan konsumen yang antusias terhadap infrastruktur cloud – sekaligus menimbulkan biaya tambahan untuk platform data dan sumber daya teknis. Ini adalah token tertinggi yang digunakan untuk setiap kueri. Sifat biaya-biaya yang terdesentralisasi membuat biaya-biaya ini sulit dikaitkan dengan hasil bisnis.

Seperti halnya cloud, kemudahan membeli AI dengan cepat menyebabkan penyebaran AI. Anggaran yang terbatas berarti bahwa setiap dolar yang dibelanjakan merupakan trade-off yang tidak disadari dengan kebutuhan lain. Banyak orang khawatir bahwa kecerdasan buatan akan mengambil alih pekerjaan mereka. Namun ada kemungkinan juga AI akan menghabiskan anggaran departemen mereka.

Sementara itu, menurut Gartner®, “Lebih dari 40% proyek AI akan dibatalkan pada akhir tahun 2027, karena meningkatnya biaya, nilai bisnis yang tidak jelas, atau kontrol yang sangat tidak memadai.” Namun apakah proyek-proyek tersebut layak untuk dibatalkan? Karena kurangnya cara untuk menghubungkan investasi dengan dampaknya, bagaimana para pemimpin bisnis dapat mengetahui apakah biaya yang lebih tinggi ini dapat dibenarkan karena laba atas investasi yang relatif lebih besar? ?

Tanpa transparansi mengenai biaya AI, perusahaan berisiko mengeluarkan uang secara berlebihan, kurang memberikan hasil, dan kehilangan peluang yang lebih baik untuk meningkatkan nilai.

Mengapa perencanaan keuangan tradisional tidak dapat menangani kecerdasan buatan

Seperti yang kami pelajari dari cloud, kami melihat bahwa model penganggaran statis tradisional tidak cocok untuk beban kerja dinamis dan penskalaan sumber daya yang cepat. Kunci untuk mengelola biaya cloud adalah penandaan dan telemetri, yang membantu perusahaan mengaitkan setiap dolar yang mereka belanjakan di cloud dengan hasil bisnis tertentu. Mengelola biaya AI memerlukan praktik serupa. Namun cakupan tantangannya lebih jauh lagi. Selain biaya penyimpanan, komputasi, dan transfer data, setiap proyek AI memiliki serangkaian persyaratannya sendiri — mulai dari optimalisasi on-the-fly dan perutean model hingga persiapan data, kepatuhan terhadap peraturan, keamanan, dan penempatan staf.

Perpaduan kompleks antara faktor-faktor yang selalu berubah ini menjadikan tim keuangan dan bisnis tidak memiliki visibilitas yang jelas terhadap pembelanjaan terkait AI – dan tim TI kesulitan untuk menyelaraskan penggunaan dengan hasil bisnis. Namun tidak mungkin melacak ROI secara akurat dan akurat tanpa koneksi ini.

Nilai strategis dari transparansi biaya

Transparansi biaya memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cerdas – mulai dari mengalokasikan sumber daya hingga mengerahkan talenta.

Menghubungkan sumber daya AI tertentu ke proyek yang mereka dukung membantu pengambil keputusan teknologi memastikan proyek bernilai tinggi memiliki apa yang mereka butuhkan untuk berhasil. Menetapkan prioritas yang tepat sangat penting terutama ketika terdapat kekurangan talenta terbaik. Jika para insinyur dan ilmuwan data yang mendapat kompensasi tinggi ditempatkan di terlalu banyak proyek percontohan yang menarik namun tidak penting, maka akan sulit untuk menetapkan poros strategis berikutnya – dan mungkin mendesak –.

Praktik terbaik FinOps juga berlaku untuk AI. Wawasan biaya dapat menyoroti peluang untuk meningkatkan infrastruktur dan mengatasi pemborosan, baik dengan menyesuaikan ukuran kinerja dan latensi agar sesuai dengan kebutuhan beban kerja, atau dengan memilih model yang lebih kecil dan lebih hemat biaya daripada menggunakan model bahasa besar (LLM) terbaru secara default. Seiring kemajuan pekerjaan, pelacakan dapat menandai kenaikan biaya sehingga para pemimpin dapat dengan cepat fokus ke arah yang lebih menjanjikan sesuai kebutuhan. Sebuah proyek yang masuk akal dengan biaya X mungkin tidak layak dilakukan dengan biaya 2X.

Perusahaan yang mengadopsi pendekatan biaya AI yang terstruktur, transparan, dan terkelola dengan baik akan lebih mungkin mengeluarkan uang yang tepat dengan cara yang benar dan mendapatkan ROI yang optimal dari investasi mereka.

TBM: Kerangka kelembagaan untuk mengelola biaya kecerdasan buatan

Transparansi dan pengendalian biaya AI bergantung pada tiga praktik:

Manajemen Keuangan TI (ITFM): Kelola biaya dan investasi TI selaras dengan prioritas bisnis

Operasi keuangan: Mengoptimalkan biaya cloud dan ROI melalui akuntabilitas keuangan dan efisiensi operasional

Manajemen Portofolio Strategis (SPM): Prioritaskan dan kelola proyek untuk memastikan tercapainya nilai bisnis yang maksimal

Secara kolektif, ketiga disiplin ilmu ini membentuk Manajemen Bisnis Teknologi (TBM) – sebuah kerangka kerja terstruktur yang membantu para pemimpin teknologi, bisnis, dan keuangan menghubungkan investasi teknologi dengan hasil bisnis guna meningkatkan transparansi keuangan dan pengambilan keputusan.

Sebagian besar perusahaan sudah mulai menggunakan teknologi TBM, baik mereka menyadarinya atau tidak. Mereka mungkin telah mengadopsi beberapa bentuk FinOps atau manajemen biaya cloud. Atau mungkin mereka sedang mengembangkan keahlian TI keuangan yang kuat. Atau mereka mungkin mengandalkan Perencanaan Agile Perusahaan atau manajemen proyek manajemen portofolio strategis untuk mewujudkan inisiatif dengan lebih sukses. Kecerdasan buatan dapat bergantung dan mempengaruhi semua bidang ini. Dengan menyatukan mereka di bawah satu payung dengan model dan kosa kata yang sama, TBM memberikan kejelasan penting mengenai biaya AI dan dampaknya terhadap bisnis.

Keberhasilan AI bergantung pada nilai, bukan hanya kecepatan. Transparansi biaya yang diberikan oleh TBM memberikan peta jalan yang dapat membantu para pemimpin bisnis dan TI melakukan investasi yang tepat, memberikan hasil yang hemat biaya, melakukan penskalaan secara bertanggung jawab, dan mengubah AI dari kesalahan yang merugikan menjadi aset bisnis yang terukur dan penggerak strategis.

Sumber: Siaran Pers Gartner®, Gartner® Memprediksi Lebih dari 40% Proyek AI Akan Dibatalkan pada Akhir Tahun 2027, 25 Juni 2025 https://www.Gartner®.com/en/newsroom/press-releases/2025-06-25-Gartner®-pre dicts-over-40-percent-of-agentic-ai-projects-will-be-canceled-by-end-of-2027

GARTNER® adalah merek dagang terdaftar dan merek layanan Gartner®, Inc. dan/atau afiliasinya di Amerika Serikat dan internasional, dan digunakan di sini dengan izin. Semua hak dilindungi undang-undang.


Ajay Patel adalah Managing Director Apptio dan IT Automation di IBM.


Artikel bersponsor adalah konten yang diproduksi oleh perusahaan yang membayar postingan tersebut atau memiliki hubungan kerja dengan VentureBeat, dan selalu diberi label dengan jelas. Untuk informasi lebih lanjut, hubungi penjualan@venturebeat.com.

Tautan sumber

Continue Reading

Berita

Rektor Rutgers meluncurkan tinjauan keselamatan di tengah ‘Dr. Kontroversi Antifa.

Published

on

baruAnda sekarang dapat mendengarkan artikel Fox News!

Rektor Universitas Rutgers mengatakan lembaga Ivy League berkomitmen terhadap kebebasan akademik dan akan meluncurkan satuan tugas peninjauan keselamatan dan satuan tugas “kebebasan akademik” di tengah kontroversi yang sedang berlangsung mengenai profesor Mark Bray yang berpihak pada Antifa.

“Saya menulis hari ini untuk menegaskan kembali komitmen teguh Universitas Rutgers terhadap kebebasan akademik dan kebebasan berekspresi – nilai-nilai yang mendefinisikan universitas riset yang hebat dan mendukung misi penemuan, dialog, dan keterlibatan publik kami,” tulis Rektor Rutgers Francine Conway dalam sebuah pernyataan yang diperolehnya. Berita Fox Digital.

“Insiden yang melibatkan ‘pencemaran nama baik’ dan pelecehan terhadap anggota fakultas menimbulkan keprihatinan mendalam di komunitas kami,” tulis Conway. “Saya ingin menyampaikan dukungan saya kepada setiap anggota komunitas kami yang menjadi sasaran karena beasiswa mereka.”

Cabang Rutgers, yang merupakan titik balik di Amerika Serikat, meluncurkan petisi untuk mengusir profesor pemadam kebakaran dan memanggilnya “DR ANTIFA.”

Rektor Universitas Rutgers mengatakan lembaga Ivy League berkomitmen terhadap kebebasan akademik dan akan meluncurkan satuan tugas peninjauan keselamatan dan satuan tugas “kebebasan akademik” di tengah kontroversi yang sedang berlangsung mengenai profesor Mark Bray yang berpihak pada Antifa. (Isaiah Vasquez/Getty Images, Foto AP/Ted Shaffrey)

Awal bulan ini, anggota Universitas Rutgers Titik balik Amerika bab tersebut Saya meluncurkan petisi Untuk mencopot Asisten Pengajar Profesor Mark Bray, karena kekhawatiran tentang pernyataan masa lalunya yang mendukung gerakan Antifa.

Bray, yang baru-baru ini mengumumkan bahwa dia akan memindahkan keluarganya ke Eropa karena “alasan keamanan” dan mengatakan bahwa dia telah menjadi sasaran pelecehan dan “menerima banyak ancaman pembunuhan,” telah menyatakan dukungan kuat untuk “anti-rasisme” dalam postingan online sebelumnya.

Dia adalah penulisAntifa: The Anti-Facist Handbook,” yang secara eksplisit menyerukan “anti-fasisme militan.” Buku ini mengatakan bahwa “setidaknya 50 persen dari pendapatan penulis akan disumbangkan ke Dana Pertahanan Anti-Fasis Internasional, yang dikelola oleh lebih dari tiga ratus Antifa dari delapan belas negara.”

Dana Internasional untuk Pertahanan Melawan Fasisme mengatakan di situs webnya bahwa mereka telah “memberikan lebih dari $250.000 kepada lebih dari 800 anti-fasis di 26 negara berbeda.”

Profesor ‘DR ANTIFA’ di Rutgers Mengumumkan Pindah ke Eropa Setelah Petisi TPUSA Menuntut Penggulingannya

Pisahkan foto Pantai Spanyol dan Mark Bray

Kota pesisir yang indah dan teluk alami Calella de Palafrugell di Costa Brava di Catalonia. (Kiri-Kanan) Mark Bray, asisten profesor sejarah di Universitas Rutgers, menunggu di kamar hotel di Newark, New Jersey, sebelum jadwal perjalanan ke Spanyol pada Kamis, 9 Oktober 2025. (Foto AP/Ted Shaffrey, iStock)

Conway mengatakan dalam pernyataannya bahwa dia telah mengarahkan kepala polisi Rutgers dan kepala petugas teknologi informasi untuk meninjau protokol keamanan fisik dan digital di kampus.

“Jadi saya ingin mengungkapkan, dengan kata-kata yang paling kuat, tidak hanya kebencian pribadi saya terhadap praktik pencemaran nama baik dan ancaman terhadap dosen dan mahasiswa kami, namun juga komitmen universitas untuk melindungi keamanan dosen, mahasiswa, dan staf kami dari konsekuensi menyebarkan informasi pribadi mereka ke publik.”

Conway mengatakan para pejabat akan mengevaluasi sistem yang ada saat ini dan “melaporkan rekomendasi tambahan apa pun” untuk memperkuat perlindungan.

Ia juga meminta Senat Fakultas Rutgers untuk melakukan peninjauan terhadap kebebasan akademik “mengingat tantangan saat ini.”

“Kebebasan berekspresi dan kebebasan akademis tidak melindungi kita dari perselisihan atau kritik,” tulis Conway. “Di Rutgers, kami mendorong perdebatan yang terbuka dan penuh semangat—bahkan mengenai topik yang paling kontroversial. Namun, respons yang tepat terhadap ujaran yang kami tolak adalah lebih banyak bicara, bukan tindakan yang berupaya mengintimidasi atau mengancam keselamatan pribadi orang lain.”

Megyn Doyle, seorang mahasiswa di Universitas Rutgers dan bendahara Turning Point USA, mengatakan kepada Fox News Digital dalam sebuah wawancara bahwa pernyataan Conway “adalah pembelaan yang jelas terhadap Mark Bray dan afiliasinya dengan Antifa. Meskipun pernyataan tersebut bertujuan untuk mendukung kebebasan akademik, kebebasan berekspresi, dan debat terbuka, catatan Mark Bray yang berkelanjutan menunjukkan sebaliknya. Melalui bukunya, “Antifa: The Antifascist Handbook,” menganjurkan kekerasan politik dan menjadi bagian dari Gerakan “Antifa: Buku Pegangan Antifasis”. “Antifa, Anda telah berulang kali menunjukkan permusuhan terhadap kaum konservatif.”

Doyle menambahkan, “Jika Rutgers University benar-benar bertujuan untuk melindungi kebebasan akademis, kebebasan berbicara, dan debat terbuka, maka Mark Bray harus menerapkan standar yang sama.”

“Membela seorang profesor yang bertujuan untuk membungkam kaum konservatif sepenuhnya melemahkan pernyataan Kanselir Conway,” kata Doyle. “Oleh karena itu kami menyerukan Universitas Rutgers untuk segera mengambil tindakan dan mengakhiri hubungan profesionalnya dengan Mark Bray.”

Ava Cowan, koordinator penjangkauan untuk cabang Turning Point USA, mengatakan kepada Fox News Digital bahwa Rutgers “meniadakan seruan Bray untuk ‘kekerasan preventif’ terhadap kaum konservatif sebagai ‘beasiswa.'”

“Dukungan finansialnya untuk teroris dan hak petisi yang dilindungi Turn Point bukanlah hal yang sama,” tambah Cowan. “Mereka menutupi kelompok sayap kiri radikal dan mengubur segala penyebutan kampanye kotor terhadap keluarga saya!”

Kwan mengatakan dia menjadi sasaran doxxing di platform seperti Reddit.

Fox News Digital telah menghubungi Rutgers untuk memberikan komentar.

Pemerintahan mahasiswa Rutgers menyerukan universitas untuk membela profesor yang bersekutu dengan Antifa yang meninggalkan negara itu

Antifa masuk ke Portland

Dana Internasional untuk Pertahanan Melawan Fasisme mengatakan di situs webnya bahwa mereka telah “memberikan lebih dari $250.000 kepada lebih dari 800 anti-fasis di 26 negara berbeda.” (Thomas Patterson/AFP/Getty Images)

KLIK DI SINI UNTUK MENDAPATKAN APLIKASI FOX NEWS

Tautan sumber

Continue Reading

Trending