Jika Anda mencari IBM Watsonx, Anda mungkin tidak mencari lagi pidato motivasi tentang "AI adalah masa depan". Anda mencari hal-hal praktis: bagaimana membangun model, mengimplementasikannya dengan aman, mengelolanya dengan benar, dan menjaganya tetap berjalan di dunia nyata—tanpa inisiatif Anda terjebak dalam mode uji coba yang tak berujung.
Dan Anda tidak sendirian. Penelitian IBM menemukan bahwa hampir 40% proyek AI yang dimulai antara tahun 2023 dan 2025 masih belum melampaui tahap uji coba. Hal ini bukan karena teknologi gagal, tetapi karena tim kesulitan mengoordinasikan pekerjaan proyek manusia di sekitar pengembangan model.
Tim sering terjebak dalam mengelola persetujuan, dokumentasi, akses data, dan kontrol risiko. Dan itulah tepatnya yang akan dibantu oleh panduan ini.
Mari kami tunjukkan cara menggunakan IBM Watsonx untuk inisiatif AI perusahaan. Anda juga akan belajar cara mengelola koordinasi proyek, dokumentasi, dan alur kerja lintas fungsi yang sebenarnya menentukan apakah inisiatif AI Anda berhasil atau terhenti.
Apa itu IBM Watsonx?
IBM watsonx adalah platform AI dan data tingkat perusahaan yang dirancang untuk membantu organisasi membangun, menerapkan, dan mengelola model AI secara skala besar. Ini bukan sekadar alat tunggal, melainkan platform terintegrasi yang menggabungkan empat komponen inti: watsonx. orchestrate, watsonx. ai, watsonx. data, dan watsonx. governance.
Mengapa menggunakan IBM Watsonx?
Berbeda dengan produk IBM Watson legacy, watsonx dirancang khusus untuk era AI generatif. Platform ini berfokus pada membuat model dasar dan kemampuan model bahasa besar (LLM) dapat diakses oleh perusahaan. Gartner memprediksi lebih dari 80% perusahaan akan mengimplementasikan aplikasi Gen-AI pada tahun 2026.
watsonx juga memberikan fleksibilitas dalam pemilihan model. Platform ini mendukung model Granite IBM dan perpustakaan opsi pihak ketiga, sehingga Anda dapat memilih model yang sesuai dengan kasus penggunaan dan profil risiko Anda. Jika Anda memerlukan model untuk berkinerja lebih baik di bidang Anda, Anda dapat menggunakan teknik seperti penyesuaian prompt untuk menyesuaikannya dengan cepat, tanpa perlu membangun ulang dari awal.
Komponen Utama Platform IBM Watsonx
Tim perusahaan menghabiskan banyak waktu untuk "mengevaluasi platform AI" tanpa mengetahui apa yang sebenarnya ada di dalamnya. Itulah sebabnya Anda berakhir dengan ekspektasi yang tidak sesuai dan implementasi yang berantakan.
IBM Watsonx dibangun di sekitar empat pilar inti, dirancang untuk bekerja sama dan mencakup seluruh siklus hidup AI dari awal hingga akhir:
- watsonx. ai: Ini adalah studio AI tempat tim Anda akan melatih, memvalidasi, menyesuaikan, dan mengimplementasikan model dasar dan model pembelajaran mesin. Studio ini mencakup laboratorium prompt untuk bereksperimen dengan prompt, studio penyesuaian untuk menyesuaikan model, dan perpustakaan model pra-bangun untuk memudahkan Anda memulai.
- watsonx. orchestrate: Ini adalah lapisan "agentic" di dalam watsonx, di mana AI tidak hanya menjawab pertanyaan, tetapi juga mengambil tindakan. Anda dapat menggunakan agen AI pra-bangun atau kustom (dibangun dengan no-code atau pro-code) yang dapat menyelesaikan tugas nyata di seluruh alat dan alur kerja Anda. Anda juga dapat menjalankan orkestrasi multi-agen, di mana agen-agen yang berbeda berkolaborasi.
- watsonx. data: Ini adalah penyimpanan data yang dibangun berdasarkan arsitektur lakehouse, yang menggabungkan keunggulan data lake dan data warehouse. Ia menangani virtualisasi data, menyediakan kemampuan penyimpanan vektor untuk AI generatif, dan terhubung ke data perusahaan Anda di mana pun data tersebut disimpan.
- watsonx. governance: Ini adalah alat bantu untuk mengelola siklus hidup AI dengan kepercayaan dan transparansi. Alat ini menyediakan fitur untuk melacak jejak data, mendeteksi bias model, memantau kepatuhan, dan menerapkan kebijakan secara otomatis.
📚 Baca Juga: AI Generatif vs. AI Prediktif
Kasus Penggunaan AI Perusahaan untuk IBM Watsonx
Jika Anda berinvestasi dalam platform AI yang kuat tanpa mengidentifikasi kasus penggunaan yang jelas, Anda hanya akan berakhir dengan proyek uji coba yang mahal yang tidak pernah mencapai produksi atau memberikan nilai bisnis yang nyata.
Untuk memberikan konteks: Hanya 5% organisasi yang berhasil menskalakan 70% atau lebih dari uji coba Gen-AI mereka.
Tidak heran hal ini menyebabkan pemborosan sumber daya dan keraguan pemangku kepentingan terhadap nilai AI.
Solusinya sederhana. Alih-alih terjebak dalam kemungkinan teknis, fokuslah pada kasus penggunaan praktis yang siap produksi dan dapat menyelesaikan masalah bisnis yang nyata. Berikut beberapa contoh untuk memicu ide Anda:
- Otomatisasi dukungan pelanggan: Bangun asisten AI yang menangani pertanyaan rutin pelanggan dengan mengambil jawaban langsung dari basis pengetahuan perusahaan Anda menggunakan Retrieval-Augmented Generation (RAG).
- Intelegensi dokumen: Ekstrak secara otomatis wawasan dan data kunci dari dokumen tidak terstruktur seperti kontrak, laporan, dan faktur dalam skala yang tidak mungkin dilakukan oleh tim manusia.
- Pembangkitan kode dan modernisasi: Percepat alur kerja pengembangan perangkat lunak dan efisiensi teknik dengan menggunakan AI untuk membangkitkan kode baru, menjelaskan kode yang sudah ada, atau membantu memodernisasi aplikasi warisan.
- Pencarian pengetahuan: Berdayakan karyawan untuk menemukan jawaban dengan cepat dengan membuat sistem pencarian di tempat kerja yang mencakup semua sumber data terpisah di perusahaan Anda.
- Peramalan permintaan: Terapkan model AI pada data historis Anda untuk memprediksi kebutuhan persediaan, alokasi sumber daya, dan tren pasar masa depan dengan lebih akurat.
- Ringkasan panggilan: Buat ringkasan otomatis dan tindakan yang perlu dilakukan dari panggilan layanan pelanggan atau pertemuan penjualan, menghemat waktu dan memastikan tidak ada yang terlewat.
💡 Tips Pro: Setiap kasus penggunaan ini merupakan proyek kompleks yang menghasilkan pekerjaan tersendiri—siklus rekayasa prompt, pengujian model, dan tinjauan pemangku kepentingan.
Ketika pengembangan AI berada di watsonx, tetapi koordinasi proyek, dokumentasi, dan komunikasi tersebar di berbagai alat lain, Anda akan menghadapi masalah yang ditakuti: Work Sprawl. Tim membuang-buang waktu mencari informasi, berpindah antar aplikasi, dan mengulang pembaruan di berbagai platform.
Hapus Work Sprawk dan jaga agar tim Anda tetap selaras dengan mengelola semua pekerjaan proyek AI Anda di satu tempat menggunakan ClickUp’s Converged Workspace. Ini adalah platform tunggal dan aman di mana proyek, dokumen, percakapan, dan analitik berada dalam satu tempat.
Cara Memulai dengan IBM Watsonx
Memulai dengan IBM Watsonx tidak sesulit yang mungkin terlihat pada awalnya. Tim sering kali terjebak hanya karena mereka tidak memiliki rencana implementasi yang jelas, mulai dari pengaturan hingga penggunaan sebenarnya.
Kami telah menyelesaikannya untuk Anda dengan panduan langkah demi langkah ini:
Langkah 1: Siapkan lingkungan watsonx Anda
Pertama, Anda perlu menyiapkan instance watsonx Anda melalui IBM Cloud. Hal ini melibatkan pembuatan akun, pengaturan grup sumber daya untuk proyek Anda, dan konfigurasi izin Identity and Access Management (IAM).
Anda juga akan menghasilkan kunci API untuk akses programatik dan sebaiknya mendefinisikan peran pengguna sejak awal. Pertimbangkan siapa yang akan melatih model AI organisasi Anda, siapa yang dapat mengimplementasikannya, dan siapa yang hanya perlu melihat hasilnya. Anda akan bersyukur tidak perlu menghadapi masalah keamanan di kemudian hari.
💡 Tips Pro: Gunakan ruang kerja manajemen proyek untuk melacak semua aktivitas penyiapan. Buat Tugas ClickUp untuk menetapkan tanggung jawab untuk setiap langkah konfigurasi dan gunakan Dokumen ClickUp untuk mendokumentasikan keputusan kunci, menciptakan catatan yang terus diperbarui yang menjadi sangat berharga untuk onboarding anggota tim baru.
Langkah 2: Hubungkan sumber data perusahaan Anda
Selanjutnya, Anda akan menghubungkan data watsonx dengan sumber data yang sudah ada, baik yang berada di database, data lake, maupun penyimpanan cloud. Langkah ini melibatkan persiapan data, termasuk pemetaan skema (memastikan struktur data Anda kompatibel dengan watsonx) dan menjalankan pemeriksaan kualitas data. Anda juga akan mengidentifikasi data mana yang sebenarnya relevan untuk model AI Anda.
Untuk kasus penggunaan seperti pencarian pengetahuan yang didukung AI, Anda perlu mempersiapkan dokumen Anda untuk Retrieval-Augmented Generation (RAG). Hal ini melibatkan:
- Chunking: Membagi dokumen besar menjadi segmen-segmen kecil yang dapat dicari.
- Embedding: Membuat representasi numerik dari potongan-potongan ini yang dapat dipahami dan dibandingkan oleh model AI.
Fase koneksi data ini seringkali menjadi bagian terpanjang dan paling menantang dalam proyek AI. Mengapa? Karena data perusahaan terkenal berantakan dan terpisah-pisah di berbagai departemen. Mengintegrasikan semua data tersebut memerlukan koordinasi antara insinyur data, tim keamanan, dan pemilik bisnis.
📮ClickUp Insight: Hanya 39% responden survei kami yang mengatakan bahwa file, catatan, dan dokumen mereka sepenuhnya terorganisir.
Bagi yang lain, informasi sering disimpan di berbagai tempat: aplikasi obrolan, email, drive, dan alat manajemen data. Upaya mental untuk mengingat di mana sesuatu disimpan bisa sama melelahkannya dengan tugas itu sendiri.
Fitur Pencarian Perusahaan di ClickUp menyediakan bilah pencarian tunggal yang memungkinkan Anda mengakses tugas, dokumen, dan percakapan dari satu titik masuk. Butuh wawasan spesifik? Tanyakan kepada ClickUp Brain, dan ia akan dengan cepat mengumpulkan detail yang paling relevan. Alih-alih harus mengingat kembali konteks, orang dapat kembali ke pekerjaan dengan kejelasan dan momentum yang tetap terjaga.
Langkah 3: Latih dan deploy model AI Anda
Dengan data Anda terhubung, Anda dapat mulai melatih model Anda. Anda memiliki beberapa opsi untuk melakukannya, masing-masing dengan tingkat usaha dan biaya yang berbeda.
Anda dapat:
- Gunakan model dasar yang telah dilatih sebelumnya sebagaimana adanya.
- Sesuaikan model yang sudah ada dengan data Anda sendiri untuk mengkhususkannya, atau
- Latih model kustom dari awal untuk kebutuhan yang sangat spesifik.
Alternatif yang lebih ringan adalah penyesuaian prompt, di mana Anda menyesuaikan perilaku model melalui instruksi yang dirancang dengan cermat tanpa perlu melatih ulang model secara penuh.
Setelah Anda memiliki model, Anda dapat memulai deployment. Prosesnya seperti ini:
- Menguji model dalam lingkungan pengembangan
- Memvalidasi di lingkungan staging
- Menerapkan ke produksi
Anda juga akan mengonfigurasi endpoint inferensi, yang merupakan titik akses yang akan digunakan aplikasi Anda untuk mendapatkan respons dari model.
Ingatlah bahwa pelatihan model adalah siklus berulang dari pengujian, evaluasi, dan penyesuaian. Mungkin membutuhkan waktu, tetapi jika dilakukan dengan benar, hal ini memiliki ROI yang sangat tinggi!
Jika Anda tertarik untuk membangun asisten AI sendiri menggunakan alur kerja serupa, lihat video penjelasan ini:
💡 Tips Pro: Jika tujuan Anda adalah menganalisis data proyek (bukan membangun infrastruktur AI kustom), Anda tidak perlu melatih atau mengimplementasikan model sama sekali. Dengan ClickUp Brain, Anda dapat mengajukan pertanyaan dalam bahasa Inggris biasa tentang pekerjaan yang sudah ada di ruang kerja Anda—tugas, jadwal, penugas, perkiraan, waktu yang dilacak, dan dokumen—dan mendapatkan jawaban secara instan, langsung di dalam alur kerja Anda.
Contoh: “Tugas mana yang paling mungkin melewati batas waktu pada sprint ini?” atau “Di mana kita secara konsisten meremehkan volume pekerjaan?”
Langkah 4: Integrasikan watsonx dengan alur kerja yang sudah ada.
Anda tahu sebaik kami: Model AI yang berdiri sendiri tidak memberikan nilai bisnis; Anda harus mengintegrasikannya ke dalam alur kerja tim Anda.
Watsonx menawarkan berbagai cara untuk melakukannya, termasuk REST APIs, kit pengembangan perangkat lunak (SDKs) untuk bahasa seperti Python dan Node.js, serta webhooks untuk otomatisasi berbasis peristiwa.
Pertimbangkan juga CI/CD (integrasi berkelanjutan/penerapan berkelanjutan) untuk model AI Anda guna mengotomatisasi pembaruan dan rollback saat masalah muncul.
Begitulah cara Anda mengintegrasikan AI ke dalam produk, alat internal, atau otomatisasi yang sebenarnya digunakan oleh tim.
Fitur Utama IBM Watsonx untuk Tim Perusahaan
Merasa kewalahan dengan semua yang ditawarkan watsonx?
Kami merekomendasikan Anda untuk memulai dengan fitur-fitur penting berikut ini: ✨
- Template prompt dan katalog: Simpan dan bagikan prompt yang efektif di seluruh organisasi Anda, sehingga tim tidak perlu terus-menerus mengulang pekerjaan yang sama.
- Batasan Keamanan: Konfigurasikan filter keamanan dan batasan output untuk mencegah AI menghasilkan respons yang tidak pantas, tidak sesuai merek, atau berbahaya.
- Evaluasi: Ukur akurasi, relevansi, dan keamanan model sebelum Anda mengimplementasikannya ke produksi.
- Pembuat asisten: Buat asisten AI kustom untuk tugas-tugas spesifik tanpa memerlukan keahlian teknis yang mendalam.
- Akses multi-model: Pilih dari berbagai model, termasuk seri Granite IBM dan model open-source seperti Llama dari Meta, untuk menemukan model yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda.
- Kemampuan agen: Bangun agen AI yang dapat mengambil tindakan dan mengotomatisasi tugas, bukan hanya menghasilkan teks.
Jika Anda menemukan adopsi fitur terhenti pada hari-hari awal implementasi, hal itu mungkin disebabkan oleh masalah proses daripada kegagalan watsonx itu sendiri.
Katalog prompt, misalnya, hanya berfungsi jika ada alur kerja yang sederhana di baliknya: siapa yang dapat mengirimkan prompt, siapa yang meninjau prompt tersebut, seperti apa bentuk "disetujui", dan dari mana tim diharapkan mengambil prompt setiap hari. Hal yang sama berlaku untuk evaluasi dan batasan—jika batasan tersebut bersifat opsional atau tidak jelas, orang akan mengabaikannya untuk "bergerak lebih cepat", dan Anda akan berakhir dengan hasil yang tidak konsisten (dan masalah tata kelola).
Berita baiknya? Sebagian besar hal ini dapat diatasi dengan kepemilikan yang jelas, titik pemeriksaan yang terdefinisi, dan standar bersama sebelum Anda memperluas penggunaan.
Pengelolaan Data dan Keamanan di IBM Watsonx
Jika Anda pernah mencoba meluncurkan proyek AI di dalam sebuah perusahaan, Anda tahu bagaimana prosesnya: modelnya berfungsi, demo berjalan lancar… dan kemudian tim keamanan datang dengan pertanyaan-pertanyaan yang menghentikan segalanya.
Data apa yang digunakan untuk melatihnya? Di mana data tersebut disimpan? Siapa yang dapat mengaksesnya? Apakah data tersebut dapat bocor? Apa yang terjadi jika sistem mengalami halusinasi?
Dan jika Anda tidak memiliki jawaban yang jelas (dan dokumentasi), proyek tidak akan maju—proyek tersebut akan terjebak dalam "purgatory tinjauan keamanan" sementara tim hukum, risiko, dan TI berdebat berkali-kali, menunda deployment.
Komponen tata kelola watsonx dirancang untuk mengatasi masalah ini dengan menyediakan alat untuk kepatuhan AI dan manajemen risiko.
- Data lineage: Lacak secara tepat asal usul data Anda dan bagaimana data tersebut telah diubah sepanjang seluruh pipeline AI.
- Kontrol akses: Gunakan kontrol akses berbasis peran (RBAC) dan kontrol akses berbasis atribut (ABAC) untuk menentukan secara tepat siapa yang dapat mengakses model dan data mana.
- Jejak audit: Jaga catatan lengkap dan tidak dapat diubah dari semua aktivitas pelatihan model, deployment, dan inferensi untuk pelaporan kepatuhan.
- Deteksi bias: Gunakan alat bawaan untuk mengidentifikasi dan mengurangi potensi bias dalam output model Anda sebelum model tersebut sampai ke pelanggan.
- Penegakan kebijakan: Atur batasan otomatis yang mencegah AI berperilaku tidak sesuai dengan kebijakan.
Fitur-fitur ini mendukung kerangka kerja kepatuhan utama seperti GDPR, HIPAA, dan SOC 2.
💡 Tips Pro: Tata kelola bukan hanya tentang alat; melainkan tentang proses dan dokumentasi.
Buat sumber kebenaran tunggal dan jejak audit yang transparan dan dapat diaudit yang memenuhi persyaratan tim keamanan yang paling berhati-hati dengan menyimpan semua dokumen tata kelola Anda di ClickUp Docs dan melacak tinjauan kepatuhan dan persetujuan menggunakan ClickUp Tasks.
📮 ClickUp Insight: 88% responden survei kami menggunakan AI untuk tugas pribadi mereka, namun lebih dari 50% enggan menggunakannya di tempat kerja. Tiga hambatan utama? Kurangnya integrasi yang mulus, kesenjangan pengetahuan, atau kekhawatiran keamanan.
Tapi bagaimana jika AI sudah terintegrasi ke dalam ruang kerja Anda dan sudah aman? ClickUp Brain, asisten AI bawaan ClickUp, menjadikan hal ini kenyataan. Ia memahami perintah dalam bahasa alami, mengatasi ketiga kekhawatiran adopsi AI sambil menghubungkan obrolan, tugas, dokumen, dan pengetahuan Anda di seluruh ruang kerja. Temukan jawaban dan wawasan dengan satu klik!
📮 ClickUp Insight: 88% responden survei kami menggunakan AI untuk tugas pribadi mereka, namun lebih dari 50% enggan menggunakannya di tempat kerja. Tiga hambatan utama? Kurangnya integrasi yang mulus, kesenjangan pengetahuan, atau kekhawatiran keamanan.
Tapi bagaimana jika AI sudah terintegrasi ke dalam ruang kerja Anda dan sudah aman? ClickUp Brain, asisten AI bawaan ClickUp, menjadikan hal ini kenyataan. Ia memahami perintah dalam bahasa alami, mengatasi ketiga kekhawatiran adopsi AI sambil menghubungkan obrolan, tugas, dokumen, dan pengetahuan Anda di seluruh ruang kerja. Temukan jawaban dan wawasan dengan satu klik!
Cara mengintegrasikan IBM Watsonx dengan stack teknologi Anda
Platform AI dengan cepat menjadi silo terisolasi jika tidak terhubung dengan alat yang sudah digunakan oleh tim Anda. Hal ini memaksa orang untuk mentransfer informasi secara manual antar sistem, yang lambat, rentan kesalahan, dan kehilangan konteks berharga yang membuat AI berguna sejak awal.
Watsonx dapat diintegrasikan pada tingkat infrastruktur dan aplikasi.
Konektivitas infrastruktur:
- Konektivitas cloud: Gunakan layanan seperti AWS PrivateLink atau VPC peering untuk koneksi aman ke infrastruktur cloud yang sudah ada.
- Platform kontainer: Deploy di platform seperti OpenShift untuk lingkungan cloud hibrid.
- Platform data: Gunakan konektor bawaan untuk terhubung ke data warehouse seperti Snowflake dan Databricks.
- Streaming: Integrasikan dengan alat seperti Kafka untuk pipa data real-time.
Integrasi tingkat aplikasi:
- Sistem CRM: Hubungkan dengan Salesforce untuk membangun aplikasi AI yang berorientasi pada pelanggan.
- Manajemen layanan: Integrasikan dengan ServiceNow untuk mengotomatisasi alur kerja IT dan dukungan.
- Aplikasi kustom: Gunakan REST APIs dan SDKs untuk mengintegrasikan AI ke dalam perangkat lunak proprietary Anda sendiri.
Integrasi yang sukses bergantung pada kepemilikan yang jelas. Pastikan untuk mendefinisikan siapa yang bertanggung jawab atas pemeliharaan koneksi, pemantauan kegagalan, dan penanganan pembaruan.
Praktik Terbaik dalam Menggunakan IBM Watsonx pada Proyek AI Perusahaan
Jika Anda pernah kecewa dengan saran generik di masa lalu, kami siap membantu. Berikut adalah beberapa praktik terbaik yang dapat diterapkan dan benar-benar efektif untuk proyek AI perusahaan. 🛠️
- Mulailah dengan prompt engineering sebelum fine-tuning: Anda dapat menyelesaikan sebagian besar kasus penggunaan dengan prompt yang dirancang dengan baik. Simpan waktu dan biaya fine-tuning untuk saat Anda telah sepenuhnya mengoptimalkan prompt.
- Implementasikan alur kerja human-in-the-loop (HITL): Tambahkan langkah tinjauan manual ke dalam output AI Anda, terutama untuk aplikasi yang berinteraksi langsung dengan pelanggan atau aplikasi berisiko tinggi di mana kesalahan dapat menimbulkan kerugian besar.
- Tetapkan batasan dan filter keamanan sejak awal: Jangan menunda pemikiran tentang keamanan hingga tahap produksi. Bangun batasan dan filter keamanan ke dalam proses pengembangan Anda sejak awal.
- Buat kerangka kerja evaluasi sebelum implementasi: Tentukan apa yang dimaksud dengan "baik" untuk kasus penggunaan spesifik Anda dan buat kerangka kerja yang konsisten untuk mengukur kinerja model terhadapnya.
- Rencanakan pemantauan dan deteksi drift: Kinerja model akan secara alami menurun seiring waktu seiring dengan perubahan dunia. Bangun kemampuan pemantauan ke dalam infrastruktur AI Anda untuk mendeteksi "drift" ini sejak dini.
- Dokumentasikan semuanya: Simpan catatan detail tentang versi prompt, konfigurasi model, dan hasil evaluasi. Diri Anda di masa depan akan berterima kasih.
Batasan Penggunaan IBM Watsonx untuk AI Perusahaan
Sebelum Anda menghabiskan berbulan-bulan waktu tim Anda untuk mengimplementasikan watsonx, penting untuk melakukan penilaian jujur tentang di mana platform ini mungkin memiliki keterbatasan.
- Kurva pembelajaran: watsonx adalah platform yang kuat dan kompleks yang memerlukan keahlian teknis yang signifikan untuk digunakan secara efektif. Ini bukan solusi plug-and-play untuk tim non-teknis.
- Ketergantungan pada ekosistem IBM: Meskipun dapat terintegrasi dengan alat pihak ketiga, watsonx bekerja paling optimal dalam ekosistem IBM yang lebih luas, termasuk IBM Cloud dan Red Hat OpenShift.
- Kompleksitas biaya: Seperti kebanyakan platform AI perusahaan, watsonx memiliki beberapa komponen biaya, termasuk komputasi, penyimpanan, panggilan API, dan tingkatan dukungan, yang dapat mempersulit perencanaan anggaran.
- Beban operasional: Mengelola model AI dalam produksi bukanlah tugas sekali jalan. Hal ini memerlukan sumber daya khusus untuk pemantauan berkelanjutan, pemeliharaan, dan pembaruan.
- Kesenjangan manajemen proyek: watsonx dirancang untuk pengembangan model dan tata kelola, tetapi tidak termasuk fitur bawaan untuk manajemen proyek, pelacakan tugas, atau kolaborasi tim.
💡 Tips Pro: Batasan-batasan ini tidak unik bagi watsonx; mereka berlaku untuk hampir semua platform AI perusahaan. Gabungkan manajemen proyek AI, dokumentasi, dan komunikasi tim Anda dalam satu tempat untuk mengisi celah operasional dengan ClickUp, sementara watsonx menangani aspek teknis AI.
Alternatif untuk IBM Watsonx dalam Proyek AI Perusahaan
watsonx sangat bagus, tetapi bukan satu-satunya alat untuk membangun dan mengembangkan organisasi yang berorientasi AI.
Berikut ini adalah beberapa alternatif utama untuk watsonx dalam AI perusahaan:
| Platform | Terbaik untuk | Faktor pembeda utama | Pertimbangan |
|---|---|---|---|
| IBM Watsonx | Perusahaan yang sudah memiliki infrastruktur IBM | Pengelolaan terintegrasi dan dukungan cloud hibrid | Kurva pembelajaran yang lebih curam |
| AWS Bedrock | Organisasi yang berbasis AWS | Pilihan model yang luas dan integrasi mendalam dengan AWS | Potensi ketergantungan pada AWS |
| Google Vertex AI | Organisasi yang mengandalkan data | Kemampuan MLOps yang kuat dan integrasi BigQuery | Ketergantungan pada ekosistem Google Cloud |
| Microsoft Azure AI | Organisasi dalam ekosistem Microsoft | Konektivitas yang kuat antara Copilot dan Office 365 | Arsitektur yang berpusat pada Azure |
| OpenAI API | Startup dan tim yang berfokus pada prototipe cepat | Akses ke model-model terdepan melalui antarmuka API yang sederhana. | Fitur tata kelola bawaan yang terbatas |
Pada akhirnya, platform yang tepat seringkali bergantung pada investasi infrastruktur yang sudah ada di perusahaan Anda dan keahlian teknis tim Anda.
Kami merekomendasikan Anda untuk melakukan riset mandiri dan mengambil waktu yang cukup. Uji coba beberapa kasus penggunaan yang realistis. Uji ketahanan integrasi dan persyaratan tata kelola sejak dini, dan pastikan platform sesuai dengan model operasional Anda (bukan hanya demo).
Skalakan Alur Kerja AI Anda, Bukan Hanya Modelnya
watsonx dapat memberikan fondasi teknis untuk membangun dan mengelola AI perusahaan—tetapi hasilnya bergantung pada apa yang terjadi di sekitarnya. Hampir tidak mungkin memiliki model yang "sempurna". Sebaliknya, fokuslah pada satu kasus penggunaan berdampak tinggi, pastikan data dan persetujuan sudah siap sejak awal, dan bangun jalur yang dapat diulang dari eksperimen hingga produksi.
Jika ada satu hal yang perlu diingat, ini dia: AI hanya dapat berskala jika implementasinya juga berskala. Kepemilikan yang jelas, dokumentasi yang siap diaudit, dan koordinasi lintas fungsi yang ketat adalah kunci untuk mengubah uji coba yang berfungsi menjadi sesuatu yang dapat dipercaya dan digunakan kembali oleh bisnis.
Dan ClickUp membuat semuanya mungkin dengan memberikan Anda ruang kerja tunggal untuk perencanaan, kolaborasi, dan manajemen implementasi seputar inisiatif AI Anda. Jadi, mengapa menunda? Daftar ke ClickUp hari ini — gratis!
Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)
watsonx.ai adalah studio AI untuk membangun model, watsonx.data adalah penyimpanan data untuk mengakses data perusahaan, dan watsonx.governance menyediakan alat untuk manajemen siklus hidup AI dan kepatuhan, yang bersama-sama membentuk platform watsonx yang lengkap.
watsonx menyediakan infrastruktur pra-bangun, model dasar, dan alat tata kelola yang mempercepat implementasi, tetapi kurang fleksibel dibandingkan solusi kustom yang dibangun dari awal menggunakan kerangka kerja open-source.
watsonx menyediakan API dan SDK untuk integrasi dengan sistem eksternal, namun tidak memiliki fitur manajemen proyek bawaan, sehingga tim biasanya menggunakan alat pelengkap seperti ClickUp untuk mengelola proyek AI dan mengoordinasikan pekerjaan.
Penggunaan yang efektif memerlukan keterampilan data engineering, ML/AI, dan DevOps, meskipun alat tanpa kode (no-code) yang dimilikinya dapat mempermudah penggunaan untuk kasus sederhana seperti membangun asisten AI. /