Manfaatkan AI untuk mengoptimalkan data internal perusahaan Anda. Kami membantu membangun solusi AI perusahaan menggunakan model self-hosted yang berjalan di infrastruktur sendiri, maupun integrasi API seperti Claude dan ChatGPT untuk kebutuhan yang mengutamakan kualitas dan performa. Kami membantu menentukan pendekatan AI yang paling sesuai hingga implementasi siap digunakan di lingkungan produksi.
Adopsi AI untuk perusahaan sering dimulai dari satu pertanyaan penting yaitu ke mana data perusahaan dikirim? Dokumen internal, data nasabah, kontrak, dan informasi sensitif tidak selalu dapat dikirim ke API pihak ketiga. Bagi perusahaan di industri yang teregulasi, keamanan dan privasi data menjadi pertimbangan utama dalam penerapan AI.
Kami membantu perusahaan menerapkan AI yang aman untuk data internal melalui pendekatan yang sesuai kebutuhan. Model open-weight seperti Gemma, Qwen, Llama, dan DeepSeek dapat dijalankan secara self-hosted di server atau private cloud perusahaan menggunakan Ollama atau vLLM, sehingga data dapat tetap berada di lingkungan internal. Untuk kebutuhan yang membutuhkan kemampuan penalaran terbaik, kami juga dapat menggunakan Claude API atau ChatGPT API, termasuk mengombinasikan keduanya berdasarkan sensitivitas data, kebutuhan performa, dan biaya.
Kami menangani implementasi AI dari sisi rekayasa, bukan sekadar membuat prototype atau demo. Mulai dari integrasi dengan sistem perusahaan, pencarian dokumen dan RAG, keamanan data, kontrol biaya, hingga monitoring, kami membantu membangun solusi AI yang siap digunakan di lingkungan produksi dan dapat diandalkan oleh tim Anda sehari-hari.
Layanan pengembangan AI cocok bagi perusahaan yang ingin menghemat waktu melalui otomatisasi pekerjaan berbasis teks, memanfaatkan data internal, atau mengadopsi AI dengan tetap menjaga keamanan data. Pertimbangkan layanan ini apabila:
Mulai dari penilaian use case hingga sistem yang berjalan di lingkungan produksi.
Menjalankan model AI open-weight seperti Gemma, Qwen, Llama, dan DeepSeek di server atau private cloud perusahaan menggunakan Ollama atau vLLM, dengan keamanan dan akses yang disesuaikan dengan infrastruktur Anda.
Mengintegrasikan Claude, ChatGPT, dan model AI lainnya ke aplikasi atau sistem perusahaan, dilengkapi retry, fallback, rate limiting, serta kontrol biaya untuk menjaga keandalan dan efisiensi.
Asisten AI untuk tim internal yang memahami dan menjawab pertanyaan berdasarkan dokumen, SOP, dan arsip perusahaan menggunakan RAG, pencarian vektor, dan sumber referensi untuk menghasilkan jawaban yang lebih akurat.
Butuh chatbot untuk pelanggan? Chatbot AIMenggunakan AI untuk mengekstrak data dari invoice, kontrak, formulir, dan dokumen hasil pindaian menjadi data terstruktur yang siap diproses oleh sistem perusahaan, dengan verifikasi manusia untuk informasi kritis.
Membangun AI Agent yang terhubung dengan API dan sistem internal perusahaan untuk mengotomatisasi berbagai pekerjaan, seperti triase tiket, penyusunan draf balasan, pencarian informasi, dan pembuatan ringkasan.
Memastikan sistem AI tetap aman dan andal melalui evaluasi kualitas, guardrail, audit log, serta monitoring performa dan biaya untuk memantau perilaku AI di lingkungan produksi.
Alur implementasi AI yang terukur, dari penilaian kebutuhan hingga siap digunakan di lingkungan produksi.
Kami memahami proses bisnis, data yang tersedia, dan tujuan yang ingin dicapai untuk menentukan apakah AI merupakan solusi yang tepat serta memberikan potensi manfaat yang terukur.
Kami menentukan pendekatan terbaik, baik self-hosted, API, maupun hybrid, berdasarkan kebutuhan keamanan data, kualitas model, volume penggunaan, infrastruktur, dan anggaran.
Kami membangun Proof of Concept (PoC) menggunakan data dan skenario nyata untuk menguji kualitas serta kelayakan solusi sebelum masuk ke tahap pengembangan lebih lanjut.
Solusi AI diintegrasikan dengan sistem, autentikasi, dan infrastruktur yang sudah berjalan, lengkap dengan guardrail, logging, monitoring, dan kontrol biaya untuk kebutuhan production.
Kami melakukan evaluasi kualitas secara berkelanjutan, menyempurnakan sistem berdasarkan penggunaan nyata, serta menyediakan dokumentasi dan transfer knowledge agar tim internal dapat mengelola dan mengembangkan solusi AI secara mandiri.
Model open-weight, API terkelola, dan infrastruktur yang menjalankannya.
Pilih pendekatan AI yang sesuai dengan kebutuhan keamanan data, kualitas model, skala penggunaan, dan anggaran perusahaan Anda.
| Self-HostedModel open-weight yang dijalankan di server atau private cloud perusahaan. | API TerkelolaModel AI berkualitas tinggi melalui API tanpa perlu mengelola infrastruktur sendiri. | HybridMenggabungkan model self-hosted dan API berdasarkan kebutuhan setiap permintaan. | |
|---|---|---|---|
| Lokasi data | Data tetap berada di dalam infrastruktur perusahaan | Data dikirim ke penyedia dengan opsi pengaturan privasi yang tersedia | Data sensitif tetap lokal, data lainnya dapat diproses melalui API |
| Model | Gemma, Qwen, Llama, DeepSeek via Ollama atau vLLM | Claude, ChatGPT, dan Gemini | Model self-hosted dan API di balik satu sistem |
| Skema biaya | Investasi infrastruktur di awal tanpa biaya per-token | Bayar berdasarkan penggunaan tanpa pengadaan GPU | Biaya disesuaikan dengan pola dan volume penggunaan |
| Paling cocok untuk | Data sensitif, industri teregulasi, dokumen internal, dan volume tinggi | Proof of concept cepat dan kebutuhan penalaran tingkat tinggi | Perusahaan yang membutuhkan keseimbangan keamanan, kualitas, dan efisiensi |
Ya. Pada penerapan self-hosted, model AI berjalan di server atau private cloud perusahaan sehingga prompt, dokumen, dan hasil pemrosesan tetap berada di lingkungan internal. Pendekatan ini cocok untuk perusahaan yang memiliki persyaratan ketat terkait keamanan, kerahasiaan, dan perlindungan data. Kepatuhan terhadap regulasi seperti UU PDP No. 27 Tahun 2022 tetap bergantung pada tata kelola data dan keamanan sistem secara menyeluruh.
Tidak ada pilihan yang selalu lebih baik. API seperti Claude dan ChatGPT cocok untuk kebutuhan yang membutuhkan kemampuan model tinggi tanpa harus mengelola infrastruktur sendiri. Sementara model open-weight seperti Gemma dan Qwen memberikan kontrol lebih besar atas data dan infrastruktur. Kami menentukan pilihan berdasarkan kebutuhan keamanan, kualitas, volume penggunaan, dan biaya, termasuk menggunakan pendekatan hybrid jika diperlukan.
Kebutuhan perangkat keras bergantung pada ukuran model, jumlah pengguna, dan beban kerja AI. Model 7–9 miliar parameter dapat dijalankan pada GPU dengan kapasitas memori yang sesuai, sementara model yang lebih besar membutuhkan GPU dengan VRAM lebih tinggi atau beberapa GPU. Kami membantu menghitung kebutuhan infrastruktur sebelum implementasi agar investasi dapat disesuaikan dengan kebutuhan.
Bisa. Solusi AI dapat diintegrasikan dengan sistem perusahaan seperti ERP, CRM, sistem ticketing, portal internal, database, maupun WhatsApp melalui API atau mekanisme integrasi yang tersedia. Dengan begitu, AI dapat bekerja langsung di dalam alur kerja yang sudah digunakan tim Anda.
Biaya API dapat dikendalikan melalui rate limiting, caching, pembatasan penggunaan, pemilihan model berdasarkan tingkat kompleksitas tugas, serta routing ke model yang lebih efisien. Untuk workload dengan volume tinggi, sebagian proses juga dapat dialihkan ke model self-hosted untuk mengurangi ketergantungan pada biaya per-token.
Kami memulai dengan proof of concept pada use case yang jelas agar manfaat AI dapat diuji menggunakan data dan skenario nyata. Waktu implementasi bergantung pada kompleksitas use case, kesiapan data, kebutuhan integrasi, dan infrastruktur yang tersedia. Setelah hasil PoC memenuhi target, solusi dapat dilanjutkan ke tahap produksi.
Panduan praktis dari tim engineering kami seputar topik terkait.
Pengembangan AI10 menit baca
Cara AI membaca invoice, struk, KTP, dan formulir lalu mengubahnya menjadi data terstruktur, bagaimana OCR dan large language model bekerja bersama, kenapa validasi dan review manusia tetap penting, cara mengukur akurasi, dan hal yang perlu diperhatikan soal data pribadi.
Kecerdasan Buatan9 menit baca
Memilih use case pertama yang punya peluang berhasil, mengecek kesiapan data, memilih antara API AI dan model self-hosted, menjalankan pilot dengan data uji, komponen biaya, dan risiko yang perlu diatur sejak minggu pertama.
Pengembangan AI10 menit baca
Panduan menjalankan model AI open-weight di server sendiri dengan Ollama: kapan self-hosting masuk akal, berapa GPU yang dibutuhkan, kapan pindah ke vLLM, cara mengamankan API, sampai cara menguji kualitas jawabannya.
Pengembangan AI10 menit baca
Cara membuat chatbot AI yang menjawab dari FAQ, katalog, dan kebijakan bisnis Anda sendiri dengan RAG: menyiapkan dokumen, chunking, hybrid search, mengambil data real-time, alih ke tim CS, dan mengukur kualitas jawabannya.
Ceritakan kebutuhan, proses kerja, dan kondisi data perusahaan Anda. Kami akan membantu menentukan use case, pendekatan AI, dan arsitektur yang paling sesuai.
Jadwalkan Konsultasi