AI bukan sekadar beban kerja lain seperti email atau ERP: AI membutuhkan GPU, pipeline data, dan tata kelola, serta terus berubah. Memaksanya masuk ke struktur lama hanya membakar anggaran dan membuat pilot terjebak di “zona maut” antara demo dan produksi. Episode ini menunjukkan cara mengetahui apakah proyek Anda butuh skala enterprise.Yang akan Anda pelajari:Mengapa AI bekerja berbeda dari aplikasi tradisional: akselerator seperti GPU dan TPU, pipeline alih-alih beban kerja stabil, serta grafik komputasi dinamisLima pertanyaan sebelum melakukan skala: skalabilitas, hardware, intensitas data, kompleksitas algoritma, dan integrasi dengan sistem lamaZona maut antara pilot dan produksi: silo data, celah tata kelola, kekurangan hardware, kepatuhan – dan mengapa MLOps adalah solusinyaAI Factory sebagai anjungan komando: DataOps, MLOps, dan GenAIOps dengan template, kontrol akses berbasis peran, jalur jaringan privat, dan orkestrasi hardware sesuai Cloud Adoption Framework dan Well-ArchitectedRuang mesin: mengukur waktu idle GPU, menguji pipeline dengan beban nyata, pelajaran Chinchilla tentang ukuran model dan data, serta versi dan profiling modelUntuk CIO, manajer TI, tim AI dan data, serta arsitek yang ingin membawa AI dari lab ke perusahaan.Episode ini adalah versi bahasa Indonesia dengan sulih suara AI dari video penjelasan animasi M365 Show karya Microsoft MVP Mirko Peters.▶ Tonton video: https://youtu.be/JMEzMxztFPE🎧 Episode lainnya: https://www.m365.fm🎤 M365Con – konferensi Microsoft online gratis: https://m365con.net💼 Mirko Peters di LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

This episode includes AI-generated content.