Apa Itu AI Engineer?

AI Engineer adalah seorang profesional yang merancang, memprogram, dan melatih algoritma AI untuk membantu otomatisasi proses, analisis data dalam skala besar, serta pengambilan keputusan berbasis data dalam perusahaan. Seorang AI Engineer menggabungkan keahlian dalam data science, machine learning, dan pengembangan perangkat lunak untuk membangun solusi AI yang relevan dengan kebutuhan bisnis.

Peran AI Engineer kini menjadi salah satu posisi paling strategis di era transformasi digital. Seiring meningkatnya kebutuhan perusahaan untuk mengoptimalkan proses bisnis melalui otomatisasi dan analisis data cerdas, kehadiran AI Engineer menjadi kunci dalam membangun kapabilitas teknologi yang berkelanjutan.

Kebutuhan AI engineer di perusahaan indonesia

AI Engineer membantu perusahaan memanfaatkan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) untuk berbagai kebutuhan. Dimulai dari meningkatkan efisiensi operasional, menganalisis perilaku konsumen, hingga menciptakan inovasi produk berbasis data. Dengan kemampuan menghubungkan algoritma, data, dan tujuan bisnis, AI Engineer berperan sebagai jembatan antara tim teknis dan manajemen strategis.

Menurut berbagai laporan industri, permintaan terhadap AI Engineer di Indonesia dan global terus meningkat karena semakin banyak organisasi yang ingin menjadi AI-driven company. Tanpa talenta yang memahami cara membangun, melatih, dan menerapkan model AI, perusahaan akan kesulitan bersaing di pasar yang semakin kompetitif.

Kemudahan Jika Perusahaan Sudah Memiliki Kapabilitas AI

Ketika sebuah perusahaan telah memiliki kapabilitas AI, dampaknya bisa terasa di hampir seluruh lini bisnisnya. Pertama, dari sisi efisiensi operasional, AI memungkinkan otomatisasi proses yang sebelumnya dilakukan secara manual, sehingga pekerjaan menjadi lebih cepat dan minim kesalahan. Misalnya, Unilever yang memanfaatkan AI untuk recruitment automation dengan analisis video dan psikometri otomatis, sehingga mampu menyeleksi ribuan pelamar dengan lebih efisien.

Kedua, keputusan bisnis menjadi lebih cepat dan akurat karena AI mampu menganalisis data dalam jumlah besar dan memberikan insight prediktif. Contohnya, Tokopedia menggunakan AI untuk demand prediction untuk memetakan area dengan permintaan tinggi, sehingga perusahaan dan penjual dapat mengambil keputusan stok dan distribusi dengan cepat dan akurat. Ketiga, kapabilitas AI juga berdampak besar pada peningkatan pengalaman pelanggan dengan memahami perilaku dan kebutuhan pengguna secara personal, perusahaan bisa memberikan layanan yang lebih relevan dan responsif. Netflix dan Spotify, misalnya, memanfaatkan AI untuk sistem rekomendasi yang menyesuaikan konten dengan preferensi setiap pengguna, Akhirnya, penguasaan AI memberikan keunggulan kompetitif dan meningkatkan nilai perusahaan di mata investor maupun konsumen.

Tahapan Roadmap Strategis Membangun Kapabilitas AI Engineer

1. Menetapkan Tujuan Penerapan AI dalam Perusahaan

Sebelum memutuskan untuk menerapkan AI dalam sistem pengerjaan perusahaan, tentukanlah tujuan yang ingin didapatkan dalam menggunakan AI. Misalnya, untuk efisiensi operasional, pengambilan keputusan yang cepat dan akurat, peningkatan pengalaman pelanggan, dan lain sebagainya. Dengan tujuan yang jelas, perusahaan dapat memilih teknologi yang tepat, menyiapkan data yang benar, serta menghindari pemborosan biaya dan waktu. Hal ini juga membantu perushaan untuk menentukan indikator keberhasilan sehingga implementasi AI dapat dievaluasi secara objektif dan tetap selaras dengan strategi bisnis perusahaan.

2. Mempersiapkan Data Pipeline

Data pipeline adalah serangkaian langkah, proses, dan teknologi yang dirancang untuk mengambil, membersihkan, mentransformasi, memvalidasi, dan mengirimkan data dari sumbernya ke sistem yang akan digunakan oleh model AI. Hal ini dikarenakan tanpa data yang berkualitas, model AI tidak bisa belajar secara efektif. Contohnya, sebuah perusahaan retail yang mencoba membangun sistem AI untuk memprediksi permintaan, tetapi data penjualan dari toko offline dan online tidak sinkron. Akibatnya, AI memprediksi permintaan terlalu rendah, stok kurang di beberapa cabang, dan perusahaan kehilangan penjualan dalam jumlah besar karena pipeline datanya bermasalah.

3. Membangun Tim AI Engineer & Upskilling

Setelah arah strategi perusahaan ditetapkan, langkah selanjutnya adalah membangun tim AI yang kompeten. Perusahaan dapat mencari AI Engineer dengan skill teknis dimulai dari pemrograman Python, penggunaan framework Machine Learning seperti TensorFlow atau PyTorch, hingga pemahaman prinsip software engineering seperti Git dan pengujian kode. Penguasaan cloud (AWS, Azure, atau GCP) serta keterampilan MLOps, termasuk penggunaan Kubernetes dan CI/CD, juga menjadi nilai penting untuk memastikan model bisa dilatih, di-deploy, dan dipantau secara stabil.
Selain kemampuan teknis, AI Engineer juga perlu memiliki soft skill seperti problem-solving, kolaborasi, dan komunikasi lintas divisi. Namun, mencari AI engineer yang ideal dapat memakan waktu dan biaya besar. Oleh karena itu, perusahaan dapat memanfaatkan tim internal melalui program upskilling dan reskilling. Karyawan seperti Data Engineer atau Software Developer yang sudah memahami konteks bisnis dapat mengikuti AI training untuk mengisi kebutuhan AI perusahaan secara lebih cepat, efisien, dan tetap mendukung pengembangan karir internal.

4. Eksperimen Machine Learning

Sebelum mengimplementasikan AI secara luas, perusahaan perlu melakukan eksperimen Machine Learning dalam skala kecil untuk memastikan model benar-benar bekerja sesuai tujuan bisnis. Mulailah dengan memilih satu use case yang datanya sudah tersedia, berdampak tinggi, dan risikonya rendah, misalnya model ML sederhana untuk memprediksi pertanyaan umum karyawan atau memprioritaskan CV kandidat. Dalam eksperimen ini, tim perlu menyiapkan dataset, melatih model, lalu mengukur kinerjanya menggunakan metrik yang relevan seperti akurasi, precision, atau recall. Setelah itu, hasil model harus divalidasi kembali menggunakan metrik bisnis agar tidak hanya “baik secara teknis” tetapi juga memberikan nilai nyata. Semua temuan, kendala, dan perbaikan perlu didokumentasikan sebagai dasar sebelum model diperluas ke skala operasional.

5. Deployment Model Machine Learning

Proses deployment model Machine Learning adalah tahap di mana model yang sudah dilatih mulai digunakan dalam sistem kerja perusahaan. Pada tahap ini, model harus dihubungkan dengan aplikasi atau platform internal agar bisa memproses data nyata dan memberikan output secara otomatis. Proses deployment juga mencakup penyiapan infrastruktur seperti server atau cloud, pengaturan API untuk menghubungkan model dengan sistem bisnis, serta mekanisme monitoring untuk memastikan model tetap akurat dan stabil saat digunakan. Integrasi yang baik akan membuat AI berjalan mulus dalam aktivitas harian perusahaan mulai dari otomatisasi tugas, rekomendasi, hingga analisis prediktif sehingga manfaat AI bisa dirasakan secara nyata dalam operasional.

6. Scale Up dan Continuous Improvement

Setelah sistem AI mulai berjalan, perusahaan perlu terus melakukan penyempurnaan agar teknologi tersebut benar-benar memberikan hasil optimal. Langkah pertama adalah melakukan evaluasi ROI secara berkala untuk melihat sejauh mana AI berdampak pada efisiensi, penghematan biaya, dan peningkatan pendapatan. Dari hasil evaluasi ini, perusahaan dapat menentukan area mana yang perlu ditingkatkan atau disesuaikan. Agar proses peningkatan berjalan tepat sasaran, penting untuk berkonsultasi dengan ahli AI yang berpengalaman dan memahami implementasi di dunia bisnis. Selain itu, pengembangan kompetensi internal melalui investasi pada AI training juga dibutuhkan. GITS.ID dapat menjadi mitra strategis karena menyediakan program pelatihan dan roadmap pengembangan AI yang disesuaikan dengan kebutuhan tiap perusahaan, sehingga tim dapat mengikuti perkembangan teknologi dan memastikan implementasi AI tetap relevan dan efektif.

Tahapan Roadmap Strategis Membangun Kapabilitas AI Engineer

Sebagai mitra transformasi digital terpercaya, GITS.ID membantu perusahaan menyusun AI roadmap yang jelas, terukur, dan relevan dengan kebutuhan bisnis. Mulai dari identifikasi use case bernilai tinggi, pemilihan teknologi yang efisien, hingga desain arsitektur AI yang scalable dan aman.
Dengan pengalaman mengintegrasikan AI ke sistem inti perusahaan, GITS.ID memastikan setiap solusi, mulai dari machine learning, NLP, hingga computer vision, terimplementasi dengan baik, menyatu dengan existing system, dan memberikan ROI nyata.

Bangun perjalanan AI yang strategis, efisien, dan siap dikembangkan di masa depan. Kunjungi GITS.ID untuk memulai konsultasi AI Engineering bagi perusahaan Anda.