Google Menanamkan Agen AI Mendalam ke dalam Tumpukan Datanya – Ini yang Bisa Mereka Lakukan untuk Anda

Google Menanamkan Agen AI Mendalam ke dalam Tumpukan Datanya – Ini yang Bisa Mereka Lakukan untuk Anda

oleh

Joan Cros/NurPhoto via Getty Images
Intisari ZDNET
Google memperkenalkan teknologi canggih untuk agen dan data.
Mereka juga meluncurkan serangkaian agen yang berfokus pada data.
Sebuah alat coding AI berbasis command-line kini tersedia.

Saya tidak asing dengan klaim hiperbolis dari perusahaan teknologi. Siapa pun yang sering menerima banjir pengumuman terkait AI pasti paham. Semuanya diklaim mengubah segalanya, terhebat, terbaik, dan seterusnya.

Google sendiri bukanlah pihak yang asing dengan bahasa bombastis. Namun, ketika perusahaan yang DNA-nya adalah manajemen data berbicara tentang "transformasi fundamental" dan menyatakan bahwa dunia berubah karena "direkayasa ulang secara real-time oleh data dan AI," klaim tersebut terdengar cukup kredibel.

Baca juga: Punya 6 jam? Pelatihan AI gratis dari Google bisa tingkatkan CV Anda hari ini

Tepat sebelum Google Cloud Next Tokyo 2025, Google mengumumkan serangkaian inovasi yang menandai perubahan besar dalam cara perusahaan mengelola data.

Yasmeen Ahmad, Managing Director Data Cloud Google, menyatakan dalam postingan blog, "Cara kita berinteraksi dengan data sedang mengalami transformasi fundamental, bergerak melampaui analisis manual menuju kolaborasi dengan agen cerdas."

Dia menyebutnya sebagai pergeseran agenik, sebuah era baru di mana agen-agen AI bekerja secara otonom dan kooperatif untuk mengungkap wawasan dalam skala dan kecepatan yang sebelumnya tak terbayangkan.

Baca juga: 5 cara sukses mengintegrasikan agen AI ke tempat kerja

Klaim seperti ini dari perusahaan lain bisa terdengar kosong. Tapi Google benar-benar menghadirkan solusi nyata untuk ilmuwan dan insinyur data.

Pergeseran Agenik

Perbedaan utama antara chatbot AI dan agen AI adalah chatbot bersifat percakapan, sedangkan agen bekerja secara otonom. Beberapa pengguna memanfaatkan chatbot untuk tugas tertentu, seperti saat saya menggunakan ChatGPT untuk analisis data bisnis. Sementara agen, seperti ChatGPT Agent, menerima instruksi lewat antarmuka percakapan.

MEMBACA  "Pemerintah Gelar Gladi Bersih untuk HUT ke-80 RI, Seskab Teddy Pantau Langsung" Note: The translation has been adjusted slightly for natural flow in Indonesian while retaining the original meaning.

Agen bisa dianggap sebagai anggota tim virtual. Satu agen mungkin menangani normalisasi data, sementara yang lain fokus pada migrasi. Tiap agen menjalankan tugas terdefinisi dengan bantuan AI.

Baca juga: Ingin agen AI bekerja sama? Linux Foundation punya rencana

Google membayangkan agen-agen yang menyederhanakan pekerjaan data, berkomunikasi satu sama lain, dan membebaskan profesional dari tugas membosankan agar bisa fokus pada hal-hal bernilai lebih tinggi.

Pertanyaannya, apakah agen benar-benar menghemat waktu profesional senior, atau justru mengambil alih pekerjaan staf junior? Di sisi lain, bagi saya, agen berarti lebih banyak waktu untuk proyek dan menulis.

Fondasi Kognitif

Dengan banyaknya agen yang bekerja, database tradisional tidak cukup untuk mendukung mereka. Agen perlu akses ke data historis dan real-time sekaligus.

Metode klasik seperti OLTP (proses transaksi online) dan OLAP (analisis mendalam) terlalu terisolasi untuk AI. Google memperkuat solusi database mereka, seperti menambahkan mesin kolumnar ke AlloyDB dan Spanner.

Baca juga: Bagaimana agen AI bisa menghasilkan $450 miliar pada 2028

Mesin kolumnar mempercepat kueri analitis hingga 200x pada data transaksional. Performa seperti ini memungkinkan respons instan terhadap situasi real-time.

RAG (retrieval augmented generation) menjadi krusial, menggabungkan model bahasa besar dengan akses data real-time. Google juga meningkatkan pencarian vektor di Spanner dan BigQuery untuk analisis yang lebih efisien.

Kemampuan Agenik Baru

Google memperkenalkan beberapa agen baru:

MEMBACA  Tingkat suku bunga Prime pinjaman China dan menit RBA dalam fokus