Mengapa Perusahaan Sangat Membutuhkan AI Engineer? Ini Alasannya

Rangkuman

• AI Engineer dibutuhkan perusahaan untuk mengembangkan dan mengintegrasikan teknologi AI ke dalam produk, layanan, dan proses bisnis.
• AI Engineer dapat membantu otomatisasi, pengembangan fitur AI, integrasi sistem, hingga penerapan LLM dan generative AI di lingkungan production.
• Skill yang perlu dipelajari mencakup programming, data, machine learning, LLM, API, cloud, deployment, dan MLOps.
• Kamu bisa memulai karier sebagai AI Engineer dari nol secara bertahap dengan membangun project dan portfolio, serta memperkuat fondasi skill data melalui Fast Track Data Engineer Scholarship GRATIS 100% dari Digital Skola.

Mengapa perusahaan sangat membutuhkan AI Engineer? Perusahaan membutuhkan AI Engineer untuk mengembangkan dan menerapkan teknologi AI menjadi solusi yang dapat digunakan dalam produk, layanan, maupun proses bisnis. 

AI Engineer tidak hanya bekerja dengan model AI, tetapi juga mengintegrasikannya dengan data, aplikasi, API, dan infrastruktur agar dapat memberikan manfaat nyata bagi perusahaan. 

Lalu, apa saja alasan AI Engineer semakin dibutuhkan perusahaan? Yuk, simak pembahasannya di sini!

Apa Itu AI Engineer?

AI Engineer adalah profesional yang bertugas mengembangkan dan menerapkan teknologi kecerdasan buatan ke dalam aplikasi, produk, atau proses bisnis. 

Pekerjaannya tidak hanya membuat atau menggunakan model AI, tetapi juga memastikan teknologi tersebut dapat bekerja sesuai kebutuhan dan memberikan solusi terhadap masalah tertentu.

Dalam praktiknya, AI Engineer dapat mengembangkan chatbot, sistem rekomendasi, aplikasi berbasis machine learning, hingga solusi berbasis LLM. 

Mereka juga perlu mengintegrasikan AI dengan data, API, database, dan infrastruktur agar solusi yang dibuat dapat digunakan secara nyata oleh perusahaan maupun pengguna.

Mengapa Perusahaan Sangat Membutuhkan AI Engineer?

Perusahaan tidak cukup hanya memiliki akses ke teknologi AI. Agar AI dapat memberikan manfaat nyata, teknologi tersebut perlu dikembangkan, diintegrasikan, dan dikelola sesuai kebutuhan bisnis.

Simak alasannya berikut ini:

1. Mengubah AI Menjadi Solusi yang Bisa Digunakan

AI Engineer membantu perusahaan mengubah teknologi atau model AI menjadi fitur dan solusi yang dapat digunakan secara nyata. Beberapa contohnya meliputi:

• Chatbot untuk membantu menjawab pertanyaan pelanggan.
• Sistem rekomendasi untuk memberikan produk atau konten yang relevan.
• Document processing untuk mengolah dokumen secara otomatis.
• Search untuk membantu pengguna menemukan informasi.
• Otomatisasi berbagai proses yang membutuhkan pemrosesan data.

Dengan begitu, AI Engineer menjadi penghubung antara kemampuan teknologi AI dan kebutuhan bisnis perusahaan.

2. Mengotomatisasi Proses Bisnis

AI dapat membantu menangani pekerjaan manual yang dilakukan secara berulang, terutama proses yang melibatkan data dalam jumlah besar. 

AI Engineer bertugas merancang bagaimana teknologi tersebut dapat diterapkan dan diintegrasikan ke dalam sistem perusahaan, misalnya untuk:

• Klasifikasi dokumen.
• Ekstraksi informasi.
• Customer service.
• Analisis data.
• Pembuatan konten.
• Pemrosesan request.

3. Meningkatkan Efisiensi Operasional

Penerapan AI dapat membantu membuat proses kerja menjadi lebih terstruktur dan efisien. 

Salah satu contohnya adalah alur data atau dokumen → AI memproses → sistem menghasilkan output → tim melakukan review atau tindakan lanjutan. 

Namun, dampaknya tetap bergantung pada jenis proses, kualitas implementasi, dan bagaimana perusahaan menggunakan teknologi tersebut.

4. Mengembangkan Produk dan Fitur Berbasis AI

AI juga dapat menjadi bagian dari produk yang ditawarkan perusahaan kepada pengguna, bukan hanya digunakan untuk pekerjaan internal. Beberapa penerapannya antara lain:

• AI-powered search.
• Rekomendasi produk.
• Personalized experience.
• Virtual assistant.
• Fraud detection.
• Fitur generatif.
• Intelligent automation.

AI Engineer membantu mengembangkan fitur tersebut agar dapat terintegrasi dengan produk dan digunakan secara nyata oleh pengguna.

5. Mengintegrasikan AI dengan Sistem yang Sudah Ada

Perusahaan biasanya sudah memiliki berbagai sistem dan infrastruktur teknologi yang digunakan dalam operasionalnya, seperti:

• Database.
• API.
• Aplikasi.
• Cloud infrastructure.
• Sistem internal.

AI Engineer membantu menghubungkan teknologi AI dengan sistem tersebut sehingga AI dapat bekerja sebagai bagian dari ekosistem teknologi perusahaan, bukan sebagai tool yang berdiri sendiri.

6. Mengelola Implementasi LLM dan Generative AI

Perkembangan LLM dan generative AI membuka berbagai kemungkinan baru bagi perusahaan. Dalam implementasinya, AI Engineer dapat bekerja dengan berbagai teknologi seperti:

• LLM.
• Prompt engineering.
• RAG.
• AI agent.
• Embeddings.
• Vector database.
• AI API.

Namun, menggunakan LLM di lingkungan production membutuhkan lebih dari sekadar membuat prompt. 

AI Engineer juga perlu memperhatikan integrasi dengan sistem, kualitas data, evaluation, keamanan, performa, dan kebutuhan pengguna.

7. Memastikan AI Dapat Berjalan di Lingkungan Production

Membuat prototype AI hanyalah salah satu tahap dalam pengembangan solusi. 

Ketika solusi tersebut akan digunakan secara nyata, perusahaan perlu memastikan sistem dapat berjalan secara stabil, aman, dan mampu menangani kebutuhan pengguna. 

Beberapa hal yang perlu diperhatikan antara lain:

• Deployment.
• Latency.
• Scalability.
• Monitoring.
• Reliability.
• Cost.
• Security.
• Evaluation.

Di sinilah kemampuan engineering menjadi penting karena AI Engineer tidak hanya membangun solusi, tetapi juga membantu memastikan solusi tersebut dapat berjalan dengan baik di lingkungan production.

Baca Juga: Berapa Gaji AI Engineer di Indonesia 2026? Ini Kisaran dan Faktornya

Apa Saja yang Bisa Dilakukan AI Engineer untuk Perusahaan?

AI Engineer dapat menerapkan teknologi AI di berbagai bagian perusahaan, baik untuk mendukung pekerjaan internal maupun mengembangkan produk yang digunakan pelanggan. 

Penerapannya dapat berbeda-beda tergantung kebutuhan dan karakteristik masing-masing industri.

1. Customer Service

AI Engineer dapat membangun chatbot atau AI assistant yang terintegrasi dengan knowledge base perusahaan. 

Sistem tersebut dapat membantu menjawab pertanyaan pelanggan, mencari informasi, atau menangani request tertentu secara otomatis sehingga tim customer service dapat lebih fokus pada kebutuhan yang membutuhkan penanganan langsung.

2. Marketing

AI dapat membantu tim marketing memahami pelanggan dan membuat aktivitas pemasaran menjadi lebih relevan. Beberapa penerapannya meliputi:

• Segmentasi pelanggan.
• Rekomendasi produk atau konten.
• Analisis perilaku customer.
• Personalisasi pengalaman pengguna.
• Content assistance.

3. Finance

Di bidang finance, AI dapat digunakan untuk membantu memproses data dan mengidentifikasi pola tertentu. Contohnya:

• Deteksi transaksi mencurigakan.
• Otomatisasi pengolahan dokumen.
• Analisis data keuangan.
• Forecasting.

Penerapan AI pada proses keuangan tetap membutuhkan kontrol dan validasi yang sesuai agar hasil yang dihasilkan dapat digunakan secara tepat.

4. Human Resources

AI juga dapat membantu beberapa pekerjaan administratif dan pencarian informasi di bidang HR, seperti:

• Resume screening.
• Pencarian informasi dari dokumen internal.
• Otomatisasi administrasi.
• Membantu menjawab pertanyaan terkait kebijakan internal.

Untuk proses yang berkaitan dengan keputusan terhadap individu, seperti rekrutmen, AI sebaiknya digunakan dengan validasi manusia, kontrol akses, serta memperhatikan privasi dan potensi bias.

5. Product Development

Dalam pengembangan produk, AI Engineer dapat membantu membangun fitur baru yang meningkatkan pengalaman pengguna. 

Contohnya dapat berupa rekomendasi yang lebih personal, AI assistant, fitur pencarian berbasis AI, hingga fitur generative AI yang menjadi bagian dari produk.

Apa Risiko Jika Perusahaan Tidak Memiliki AI Engineer?

Ketika AI mulai diterapkan dalam proses bisnis, perusahaan perlu memastikan teknologi tersebut dapat diintegrasikan, dijalankan, dan dikelola dengan baik. 

Tanpa kemampuan engineering yang sesuai, beberapa tantangan teknis dapat muncul. Berikut ini di antaranya:

1. Implementasi AI Berhenti di Tahap Eksperimen

Perusahaan mungkin berhasil membuat prototype atau melakukan eksperimen dengan teknologi AI, tetapi mengalami kesulitan ketika solusi tersebut perlu digunakan dalam lingkungan production. 

Perbedaan antara prototype dan sistem yang siap digunakan cukup besar karena perusahaan perlu mempertimbangkan aspek seperti integrasi, keamanan, performa, scalability, dan maintenance. 

AI Engineer membantu membawa solusi dari tahap eksperimen menjadi aplikasi atau sistem yang dapat digunakan secara nyata.

2. AI Tidak Terintegrasi dengan Sistem Bisnis

AI yang berdiri sendiri belum tentu dapat memberikan manfaat maksimal bagi perusahaan. 

Agar dapat digunakan dalam proses bisnis, AI biasanya perlu terhubung dengan berbagai sistem yang sudah ada, seperti database, API, aplikasi, dan sistem internal. 

Tanpa kemampuan untuk melakukan integrasi tersebut, penggunaan AI dapat terbatas pada aktivitas tertentu dan belum menjadi bagian dari alur kerja perusahaan secara menyeluruh.

3. Sulit Mengukur Performa AI

Sistem AI perlu dievaluasi untuk mengetahui apakah output yang dihasilkan sudah sesuai dengan kebutuhan perusahaan. 

Evaluation dapat membantu mengukur kualitas respons, akurasi, relevansi, hingga konsistensi sistem berdasarkan tujuan yang telah ditentukan. 

Tanpa proses evaluasi yang jelas, perusahaan akan lebih sulit mengetahui apakah solusi AI benar-benar bekerja sesuai harapan atau bagian mana yang masih perlu diperbaiki.

4. Biaya dan Infrastruktur Sulit Dikontrol

Penggunaan AI dalam skala besar membutuhkan infrastruktur dan sumber daya komputasi yang perlu dikelola dengan baik. 

Perusahaan perlu mempertimbangkan penggunaan compute, API, storage, serta infrastruktur lainnya, terutama ketika jumlah pengguna dan request meningkat. 

AI Engineer dapat membantu merancang dan mengoptimalkan arsitektur agar penggunaan sumber daya lebih sesuai dengan kebutuhan, sekaligus mempertimbangkan performa, scalability, dan biaya operasional.

Skill Apa yang Dibutuhkan AI Engineer?

Untuk dapat mengembangkan dan menerapkan solusi AI di perusahaan, AI Engineer membutuhkan kombinasi kemampuan programming, data, AI, hingga deployment. 

Skill yang dibutuhkan juga dapat berkembang mengikuti teknologi dan kebutuhan perusahaan. Berikut beberapa kemampuan yang penting untuk dikuasai.

1. Programming

Programming menjadi salah satu fondasi utama karena AI Engineer perlu membangun aplikasi, mengolah data, serta mengintegrasikan berbagai layanan AI. 

Beberapa kemampuan yang perlu dipelajari antara lain:

• Python.
• Logic programming.
• Data structures dasar.
• API.
• Git.

2. Machine Learning

Pemahaman machine learning membantu AI Engineer memahami bagaimana model dilatih, digunakan, dan dievaluasi. Beberapa konsep yang perlu dipahami meliputi:

• Supervised learning.
• Unsupervised learning.
• Model evaluation.
• Basic statistics.

3. Generative AI dan LLM

Perkembangan generative AI dan LLM membuat pemahaman terhadap teknologi ini semakin relevan dalam pengembangan aplikasi AI. Beberapa materi yang dapat dipelajari meliputi:

• LLM.
• Prompt engineering.
• Embeddings.
• RAG.
• AI agent.
• Model evaluation.

4. Data

AI sangat bergantung pada data, sehingga AI Engineer perlu memahami bagaimana data diproses dan digunakan oleh sistem. Skill yang relevan antara lain:

• Data processing.
• SQL.
• Data cleaning.
• Data pipeline dasar.

5. API dan AI Integration

AI Engineer perlu memahami cara menghubungkan model atau layanan AI dengan aplikasi yang digunakan perusahaan. Beberapa kemampuan yang penting antara lain:

• REST API.
• Authentication.
• Request/response.
• Integrasi model AI dengan aplikasi.

6. Cloud dan Deployment

Solusi AI yang sudah selesai dikembangkan perlu dijalankan pada lingkungan yang dapat diakses dan dikelola dengan baik. Karena itu, AI Engineer juga perlu memahami:

• Cloud computing.
• Docker.
• Deployment.
• Monitoring.
• Scalability.

7. MLOps

MLOps membantu mengelola model dan sistem AI setelah masuk ke lingkungan production. Beberapa kemampuan yang berkaitan dengan MLOps meliputi:

• Model deployment.
• Model monitoring.
• Versioning.
• Evaluation.
• Maintenance.

Baca Juga: Apakah Pemula Tanpa Basic Coding Bisa Belajar AI Engineering? Ini Jawabannya

Apakah AI Engineer Hanya Dibutuhkan Perusahaan Teknologi?

Tidak. Kebutuhan terhadap AI Engineer tidak terbatas pada perusahaan teknologi karena berbagai industri juga mulai menggunakan AI untuk mengembangkan produk, mengotomatisasi proses, mengolah data, hingga meningkatkan pengalaman pelanggan. 

Beberapa industri yang dapat menerapkan solusi AI antara lain:

• Perbankan dan fintech.
• E-commerce.
• Healthcare.
• Manufaktur.
• Telekomunikasi.
• Pendidikan.
• Media.
• Retail.
• Logistik.

Namun, kebutuhan AI Engineer pada setiap perusahaan dapat berbeda. Hal tersebut bergantung pada strategi digital perusahaan, ketersediaan dan kualitas data, jenis produk atau layanan yang dikembangkan, serta tingkat adopsi AI dalam operasionalnya. 

Semakin kompleks kebutuhan penerapan AI, semakin besar pula kebutuhan terhadap tenaga yang mampu mengembangkan dan mengintegrasikan solusi AI dengan sistem perusahaan.

Apakah AI Engineer Akan Semakin Dibutuhkan di Masa Depan?

Seiring semakin luasnya penggunaan AI, perusahaan membutuhkan kemampuan untuk mengimplementasikan teknologi tersebut ke dalam produk, layanan, dan proses bisnis. 

AI Engineer menjadi salah satu peran yang dapat menjembatani teknologi AI dengan software dan sistem perusahaan, mulai dari pengembangan solusi hingga integrasinya ke lingkungan production. 

Namun, kebutuhan skill di bidang AI dapat terus berubah mengikuti perkembangan teknologi dan kebutuhan industri. Karena itu, AI Engineer perlu terus melakukan upskill agar kemampuan yang dimiliki tetap relevan.

Mengapa Skill AI Saja Tidak Cukup?

Menjadi AI Engineer tidak hanya membutuhkan pemahaman mengenai model atau teknologi AI. 

Untuk membangun solusi yang benar-benar dapat digunakan, AI Engineer juga perlu memahami berbagai kemampuan yang saling berkaitan, yaitu:

AI + Programming + Data + Software Engineering + Deployment

Kombinasi tersebut membantu AI Engineer memahami proses secara menyeluruh, mulai dari mengolah data dan menggunakan model AI, membangun aplikasi, mengintegrasikan sistem, hingga melakukan deployment dan memastikan solusi dapat berjalan dengan baik di lingkungan production.

Bagaimana Cara Menjadi AI Engineer?

Kamu bisa memulainya secara bertahap dengan membangun fondasi programming, memahami data dan machine learning, kemudian berkembang ke generative AI, pengembangan aplikasi, hingga deployment. 

Berikut roadmap yang bisa kamu ikuti.

1. Pelajari Programming

Mulailah dengan memahami fundamental programming menggunakan Python karena bahasa ini banyak digunakan dalam pengembangan aplikasi AI. 

Fokus pada konsep seperti variable, data type, conditional, loop, function, struktur data, serta cara menggunakan library dan API.

2. Pelajari Data

Setelah memiliki dasar programming, lanjutkan dengan memahami bagaimana data diproses dan digunakan dalam sistem AI. 

Kamu dapat mulai mempelajari SQL untuk mengakses database, data processing untuk mengolah data, serta dasar statistik untuk memahami karakteristik dan hasil pengolahan data.

3. Pelajari Machine Learning

Selanjutnya, pelajari konsep dasar machine learning agar kamu memahami bagaimana model AI dapat dilatih dan digunakan untuk menghasilkan prediksi atau klasifikasi. 

Beberapa konsep yang perlu dipahami mencakup training, inference, model evaluation, serta penggunaan model untuk menyelesaikan masalah tertentu.

4. Pelajari Generative AI

Setelah memahami dasar AI dan machine learning, kamu dapat mulai masuk ke generative AI dan LLM. 

Pelajari bagaimana LLM bekerja dan bagaimana teknologi tersebut dapat digunakan untuk membangun aplikasi AI, termasuk RAG, prompt engineering, dan berbagai pendekatan dalam pengembangan AI application.

5. Bangun Project

Project membantu kamu menerapkan materi yang sudah dipelajari sekaligus membangun portfolio. Kamu dapat mulai dari project sederhana hingga solusi yang lebih kompleks, seperti:

• Chatbot.
• RAG application.
• Recommendation system.
• Document processing.
• AI assistant.

6. Pelajari Deployment

Tahap berikutnya adalah memahami bagaimana aplikasi AI dapat dijalankan dan digunakan dalam lingkungan production. 

Pelajari API, Docker, cloud computing, monitoring, serta dasar-dasar MLOps agar kamu tidak hanya bisa membuat solusi AI, tetapi juga memahami cara menjalankan dan mengelolanya setelah deployment.

Baca Juga: Seberapa Besar Peluang Kerja AI Engineer di Indonesia? Ini Prospeknya

Apakah Pemula Bisa Menjadi AI Engineer?

Pemula tetap bisa memulai perjalanan menjadi AI Engineer meskipun belum memiliki pengalaman di bidang AI. Kamu tidak harus langsung menguasai model AI atau teknologi yang kompleks. 

Justru, programming menjadi salah satu fondasi yang perlu dipelajari terlebih dahulu agar kamu memiliki dasar untuk memahami cara kerja aplikasi dan sistem AI.

Proses belajarnya dapat dilakukan secara bertahap, mulai dari:

Python → data → machine learning → LLM → AI application → deployment. 

Selain memahami teori, penting juga untuk membangun project agar kemampuanmu dapat diterapkan secara langsung sekaligus menjadi portfolio yang menunjukkan skill kepada calon perusahaan. 

Jika membutuhkan proses belajar yang lebih terarah, structured learning juga dapat membantu kamu memahami materi secara bertahap dan menjaga proses belajar tetap konsisten.

Kesimpulan

AI Engineer semakin relevan bagi perusahaan karena berperan mengubah teknologi AI menjadi solusi yang dapat diterapkan pada produk, layanan, dan proses bisnis. 

Untuk menjadi AI Engineer, kamu dapat memulainya dari programming, data, machine learning, LLM, hingga deployment secara bertahap. 

Dengan membangun project dan terus melakukan upskill, kamu dapat mengembangkan skill yang dibutuhkan untuk berkarier di bidang AI.

Bangun Fondasi Skill Data untuk Mempersiapkan Karier di Dunia AI Bersama Digital Skola

Di Digital Skola, kamu bisa mengikuti Fast Track Data Engineer Scholarship, program beasiswa Data Engineer GRATIS 100% yang dirancang untuk membantu kamu membangun fondasi skill data dan teknologi sebagai bekal mengembangkan karier di bidang AI.

Melalui program ini, kamu akan mendapatkan:

• Beasiswa 100% GRATIS tanpa biaya program.
• Kurikulum intensif untuk membangun skill yang relevan dengan kebutuhan industri.
• Pembelajaran mengenai pengolahan dan pengelolaan data yang menjadi salah satu fondasi dalam pengembangan solusi berbasis AI.
• Kesempatan membangun portfolio profesional melalui project.
• Dukungan karier untuk membantu mempersiapkan langkahmu memasuki dunia kerja.

Daftar sekarang dan mulai bangun fondasi skill data untuk mempersiapkan kariermu di dunia AI dan teknologi.

FAQ

1. Apakah AI Engineer harus memiliki gelar di bidang teknologi?

Tidak selalu. Gelar di bidang teknologi dapat menjadi salah satu jalur pendidikan, tetapi kemampuan teknis, pengalaman mengerjakan project, dan portfolio juga dapat menjadi bagian penting dalam menunjukkan kompetensi sebagai AI Engineer.

2. Apakah AI Engineer harus bisa membuat model AI sendiri?

Tidak selalu. AI Engineer dapat menggunakan model yang sudah tersedia melalui API atau open-source model, kemudian mengintegrasikannya ke dalam aplikasi sesuai kebutuhan. Namun, pemahaman dasar mengenai cara kerja dan evaluasi model tetap penting.

3. Apa perbedaan AI Engineer dengan Machine Learning Engineer?

Keduanya memiliki banyak irisan, tetapi fokus pekerjaannya dapat berbeda. AI Engineer umumnya lebih luas dalam membangun dan mengintegrasikan berbagai solusi AI ke dalam aplikasi, sedangkan Machine Learning Engineer lebih banyak berfokus pada pengembangan, deployment, dan pengelolaan model machine learning.

4. Apakah AI Engineer hanya bekerja dengan teknologi Generative AI?

Tidak. AI Engineer dapat bekerja dengan berbagai teknologi AI, termasuk machine learning, computer vision, natural language processing, recommendation system, hingga generative AI. Teknologi yang digunakan bergantung pada kebutuhan produk dan masalah yang ingin diselesaikan.

5. Apakah portfolio penting untuk menjadi AI Engineer?

Ya. Portfolio dapat membantu menunjukkan kemampuanmu dalam menerapkan skill AI pada project nyata. Project seperti chatbot, RAG application, recommendation system, atau document processing dapat menjadi contoh untuk menunjukkan kemampuan programming, AI, integrasi sistem, dan deployment.