Databricks & Anthropic: Integrasi Claude AI di Data Bisnis

Era Baru Kolaborasi dalam Kecerdasan Buatan dan Manajemen Data

Lanskap kecerdasan buatan sedang mengalami transformasi signifikan, ditandai dengan model yang semakin canggih dan permintaan yang terus meningkat untuk integrasi mulus ke dalam alur kerja perusahaan yang ada. Menyadari momen penting ini, Databricks, pemimpin dalam platform intelijen data, dan Anthropic, organisasi riset dan keselamatan AI terkemuka, telah mengumumkan kemitraan strategis lima tahun yang bersejarah. Kolaborasi ini diatur untuk mendefinisikan ulang bagaimana bisnis berinteraksi dengan dan memanfaatkan kecerdasan buatan dengan menanamkan model Claude canggih dari Anthropic langsung di dalam Databricks Data Intelligence Platform. Langkah strategis ini menandakan lebih dari sekadar integrasi teknis; ini mewakili pergeseran mendasar menuju menjadikan kemampuan AI yang kuat sebagai bagian intrinsik dari siklus hidup data, dapat diakses secara native di tempat data perusahaan berada. Ambisinya jelas: memberdayakan organisasi untuk memanfaatkan kekuatan gabungan dari aset data unik mereka dan model AI mutakhir, mendorong inovasi dan mendorong hasil bisnis yang nyata. Aliansi ini berjanji untuk menurunkan hambatan masuk untuk aplikasi AI canggih, membawa teknologi terdepan langsung ke basis pengguna luas yang sudah memanfaatkan Databricks untuk kebutuhan data mereka.

Sinergi Platform Data dan Model AI Canggih

Perpaduan platform data komprehensif dan model AI canggih mewakili langkah evolusi penting bagi teknologi perusahaan. Secara historis, mengakses AI yang kuat seringkali melibatkan integrasi yang kompleks, tantangan perpindahan data, dan potensi masalah keamanan. Databricks telah memantapkan dirinya sebagai pusat utama untuk rekayasa data, ilmu data, pembelajaran mesin, dan analitik, menawarkan platform terpadu—Databricks Data Intelligence Platform—yang dirancang untuk mengelola seluruh siklus hidup data. Ini menyediakan infrastruktur dan alat yang diperlukan bagi organisasi untuk menyimpan, memproses, dan menganalisis data dalam jumlah besar secara efektif.

Secara bersamaan, Anthropic telah muncul sebagai pemain kunci dalam pengembangan model bahasa besar (LLMs), dengan fokus tidak hanya pada kemampuan tetapi juga pada keamanan dan keandalan. Keluarga model Claude mereka terkenal karena kinerja yang kuat di berbagai tugas pemrosesan bahasa alami, termasuk penalaran, percakapan, dan pembuatan konten. Ide inti di balik kemitraan ini adalah untuk menjembatani kesenjangan antara mesin AI Anthropic yang kuat dan data yang kaya dan terkontekstualisasi yang dikelola dalam lingkungan Databricks.

Dengan menawarkan model Claude secara native melalui platform Databricks, kolaborasi ini menciptakan sinergi yang kuat. Bisnis tidak perlu lagi menavigasi panggilan API eksternal yang kompleks atau mengelola infrastruktur terpisah untuk inisiatif AI mereka. Sebaliknya, mereka dapat memanfaatkan kemampuan penalaran canggih Anthropic secara langsung bersama data bisnis penting mereka, yang mencakup informasi hak milik, interaksi pelanggan, log operasional, dan riset pasar. Penggabungan yang erat ini memfasilitasi proses pengembangan yang lebih efisien, aman, dan efektif untuk solusi AI berbasis data. Potensi yang terbuka oleh integrasi ini mencakup banyak industri dan fungsi, memungkinkan penciptaan sistem AI yang sangat disesuaikan yang memahami nuansa spesifik domain organisasi.

Memberdayakan Perusahaan dengan Agen Cerdas yang Sadar Data

Tujuan utama dari kemitraan Databricks-Anthropic adalah untuk membekali perusahaan dengan kemampuan untuk membangun dan menerapkan agen AI yang mampu melakukan penalaran atas data hak milik mereka. Konsep ini bergerak melampaui aplikasi AI generik menuju penciptaan asisten digital khusus atau sistem otomatis yang memiliki pemahaman mendalam tentang konteks, operasi, dan basis pengetahuan spesifik perusahaan.

Apa yang dimaksud dengan ‘penalaran atas data hak milik’?

• Pemahaman Kontekstual: Agen AI dapat mengakses dan menafsirkan dokumen internal, basis data, dan repositori pengetahuan untuk memberikan jawaban yang terinformasi, menghasilkan konten yang relevan, atau membuat rekomendasi berbasis data.
• Pemecahan Masalah Kompleks: Dengan menggabungkan kekuatan analitis model Claude dengan data perusahaan spesifik, agen-agen ini dapat mengatasi tantangan bisnis yang kompleks, seperti mengidentifikasi tren pasar yang tersembunyi dalam data penjualan, mengoptimalkan logistik rantai pasokan berdasarkan informasi waktu nyata, atau melakukan penilaian risiko canggih menggunakan catatan keuangan internal.
• Interaksi yang Dipersonalisasi: Agen dapat memanfaatkan data pelanggan (ditangani secara aman dan etis) untuk memberikan dukungan yang sangat dipersonalisasi, rekomendasi produk yang disesuaikan, atau komunikasi yang disesuaikan.
• Otomatisasi Pekerjaan Pengetahuan: Tugas berulang yang melibatkan pengambilan informasi, peringkasan, analisis, dan pelaporan berdasarkan sumber data internal dapat diotomatisasi, membebaskan karyawan manusia untuk inisiatif yang lebih strategis.

Kemampuan ini mewakili lompatan signifikan ke depan. Alih-alih mengandalkan model AI yang dilatih pada data internet umum, bisnis sekarang dapat membangun agen yang disesuaikan dengan kumpulan data unik mereka, menghasilkan output yang jauh lebih akurat, relevan, dan berharga. Bayangkan sebuah perusahaan jasa keuangan menerapkan agen AI yang menganalisis riset pasar hak miliknya dan data portofolio klien untuk menghasilkan nasihat investasi yang dipersonalisasi, atau perusahaan manufaktur menggunakan agen untuk mendiagnosis kegagalan peralatan dengan melakukan penalaran atas log pemeliharaan dan data sensor. Kemitraan ini menyediakan teknologi dasar—Databricks untuk akses dan tata kelola data, Claude dari Anthropic untuk penalaran—untuk mewujudkan agen AI spesifik domain semacam itu bagi lebih dari 10.000 perusahaan yang sudah menggunakan platform Databricks.

Mengatasi Rintangan Abadi dalam Adopsi AI Perusahaan

Meskipun potensi kecerdasan buatan sangat besar, banyak organisasi menghadapi hambatan signifikan ketika mencoba membangun, menerapkan, dan mengelola solusi AI secara efektif, terutama yang ditujukan untuk lingkungan produksi yang menangani data sensitif. Kolaborasi Databricks dan Anthropic secara langsung mengatasi beberapa tantangan utama yang umumnya menghambat adopsi AI perusahaan:

1. Akurasi dan Relevansi: Model AI generik seringkali kekurangan pengetahuan spesifik yang diperlukan untuk bekerja secara akurat dalam konteks bisnis tertentu. Dengan memungkinkan agen AI untuk melakukan penalaran atas data unik organisasi, solusi terintegrasi mendorong pengembangan model yang memberikan hasil yang lebih tepat dan relevan yang disesuaikan dengan kebutuhan operasional spesifik.
2. Keamanan dan Privasi Data: Menangani data bisnis hak milik memerlukan langkah-langkah keamanan yang ketat. Mengintegrasikan model Claude secara native dalam platform Databricks memungkinkan organisasi untuk memanfaatkan AI yang kuat sambil mempertahankan kontrol yang lebih besar atas data mereka. Data berpotensi diproses dalam batas aman lingkungan Databricks, meminimalkan paparan dan mematuhi protokol tata kelola yang telah ditetapkan. Ini mengatasi kekhawatiran utama tentang pengiriman informasi sensitif ke penyedia model eksternal.
3. Tata Kelola dan Kepatuhan: Perusahaan beroperasi di bawah persyaratan peraturan dan kepatuhan yang ketat. Databricks Mosaic AI, komponen kunci dari platform, menyediakan alat untuk tata kelola ujung-ke-ujung di seluruh siklus hidup data dan AI. Ini mencakup kemampuan untuk memantau kinerja model, memastikan keadilan, melacak silsilah (lineage), dan mengelola kontrol akses, yang sangat penting untuk membangun sistem AI yang dapat dipercaya dan patuh. Mengintegrasikan Claude dalam kerangka kerja yang diatur ini memperluas kontrol ini ke penggunaan LLMs canggih.
4. Kompleksitas Penerapan dan Integrasi: Menyiapkan dan mengelola infrastruktur untuk menerapkan model AI canggih bisa jadi rumit dan membutuhkan banyak sumber daya. Integrasi native menyederhanakan proses ini secara signifikan, memungkinkan tim data untuk memanfaatkan model Claude dalam lingkungan Databricks yang sudah dikenal tanpa perlu membangun dan memelihara pipeline penerapan AI terpisah.
5. Mengevaluasi Kinerja dan ROI: Menilai efektivitas dan laba atas investasi (ROI) dari inisiatif AI bisa jadi menantang. Databricks Mosaic AI menawarkan alat untuk mengevaluasi kinerja model terhadap metrik bisnis dan kumpulan data spesifik. Menggabungkan ini dengan optimalisasi Claude untuk tugas dunia nyata membantu memastikan bahwa agen AI yang diterapkan memberikan nilai yang terukur.

Dengan menyediakan solusi terpadu yang menggabungkan model AI terbaik di kelasnya dengan manajemen data yang kuat dan alat tata kelola, Databricks dan Anthropic bertujuan untuk menyederhanakan jalur dari eksperimen AI ke penerapan tingkat produksi, membuat AI canggih lebih mudah diakses, aman, dan berdampak bagi bisnis.

Memperkenalkan Claude 3.7 Sonnet: Tolok Ukur Baru dalam Penalaran dan Pengkodean

Sorotan signifikan dari kemitraan ini adalah ketersediaan segera model frontier terbaru Anthropic, Claude 3.7 Sonnet, dalam ekosistem Databricks. Model ini mewakili kemajuan substansial dalam kemampuan AI dan diposisikan sebagai landasan penawaran bersama. Claude 3.7 Sonnet sangat menonjol karena beberapa alasan:

• Penalaran Hibrida: Ini digambarkan sebagai model penalaran hibrida pertama di pasar. Meskipun spesifikasi arsitektur ini bersifat hak milik, ini menunjukkan pendekatan canggih yang menggabungkan teknik berbeda (berpotensi termasuk penalaran simbolik di samping pemrosesan jaringan saraf) untuk mencapai pemahaman dan kemampuan pemecahan masalah yang lebih kuat dan bernuansa. Ini dapat menghasilkan peningkatan kinerja pada tugas-tugas kompleks yang membutuhkan deduksi logis, perencanaan, dan analisis multi-langkah.
• Kecakapan Pengkodean Terdepan di Industri: Model ini diakui sebagai pemimpin industri untuk tugas pengkodean. Kemampuan ini sangat berharga bagi perusahaan yang ingin mengotomatiskan proses pengembangan perangkat lunak, menghasilkan cuplikan kode, men-debug basis kode yang ada, atau menerjemahkan kode antar bahasa pemrograman yang berbeda—semuanya berpotensi diinformasikan oleh standar pengkodean internal perusahaan dan pustaka yang dapat diakses melalui Databricks.
• Optimalisasi untuk Utilitas Dunia Nyata: Anthropic menekankan bahwa model Claude, termasuk 3.7 Sonnet, dioptimalkan untuk jenis tugas dunia nyata yang paling berguna bagi pelanggan. Fokus praktis ini memastikan bahwa kekuatan model diterjemahkan menjadi manfaat nyata bagi operasi bisnis, bukan hanya unggul pada tolok ukur teoretis.
• Aksesibilitas: Membuat model mutakhir semacam itu tersedia secara langsung melalui Databricks di platform cloud utama (AWS, Azure, Google Cloud Platform) mendemokratisasi akses. Organisasi dapat bereksperimen dengan dan menerapkan AI canggih ini tanpa memerlukan infrastruktur khusus atau hubungan langsung dengan penyedia model, memanfaatkan investasi Databricks mereka yang ada.

Integrasi Claude 3.7 Sonnet memberi pelanggan Databricks akses langsung ke alat canggih yang mampu mengatasi tantangan analitis, kreatif, dan teknis yang canggih. Kekuatannya dalam penalaran dan pengkodean, dikombinasikan dengan ketersediaan nativenya bersama data perusahaan, memposisikannya sebagai enabler kunci untuk membangun generasi berikutnya dari aplikasi dan agen cerdas.

Keuntungan Khas dari Integrasi Native

Konsep integrasi native adalah inti dari proposisi nilai kemitraan Databricks-Anthropic. Pendekatan ini berbeda secara signifikan dari metode tradisional mengakses model AI, yang seringkali bergantung pada Antarmuka Pemrograman Aplikasi (API) eksternal. Integrasi native menyiratkan koneksi yang lebih dalam dan lebih mulus antara model Claude Anthropic dan Databricks Data Intelligence Platform, menawarkan beberapa keuntungan potensial:

• Latensi yang Dikurangi: Memproses permintaan dalam lingkungan platform yang sama berpotensi mengurangi latensi jaringan yang terkait dengan panggilan API eksternal, menghasilkan waktu respons yang lebih cepat untuk aplikasi AI. Ini sangat penting untuk kasus penggunaan waktu nyata atau interaktif.
• Keamanan yang Ditingkatkan: Dengan menjaga pemrosesan data dalam perimeter aman platform Databricks (tergantung pada detail implementasi spesifik), integrasi native dapat secara signifikan meningkatkan keamanan dan privasi data. Data hak milik yang sensitif mungkin tidak perlu melintasi jaringan eksternal atau diproses oleh infrastruktur pihak ketiga dengan cara yang sama seperti panggilan API, lebih selaras dengan postur keamanan perusahaan yang ketat.
• Alur Kerja yang Disederhanakan: Ilmuwan data dan pengembang dapat mengakses dan memanfaatkan model Claude menggunakan alat dan antarmuka Databricks yang sudah dikenal. Ini menghilangkan kebutuhan untuk mengelola kredensial, SDK, atau titik integrasi terpisah, menyederhanakan siklus hidup pengembangan, penerapan, dan manajemen aplikasi AI. Seluruh proses, mulai dari persiapan data hingga pemanggilan model dan analisis hasil, dapat terjadi dalam lingkungan terpadu.
• Tata Kelola yang Disederhanakan: Mengintegrasikan penggunaan model dalam platform Databricks memungkinkan penerapan kebijakan tata kelola, kontrol akses, dan mekanisme audit yang konsisten yang dikelola oleh Mosaic AI. Memantau penggunaan, biaya, dan kinerja menjadi bagian dari kerangka kerja tata kelola data yang ada.
• Potensi Efisiensi Biaya: Tergantung pada model penetapan harga dan pemanfaatan sumber daya, integrasi native mungkin menawarkan struktur biaya yang lebih dapat diprediksi atau dioptimalkan dibandingkan dengan model API bayar-per-panggilan, terutama untuk skenario penggunaan volume tinggi yang terkait erat dengan tugas pemrosesan data yang sudah berjalan di Databricks.

Penggabungan yang erat ini mengubah Claude dari alat eksternal menjadi kemampuan tertanam dalam ekosistem data perusahaan, membuat pengembangan dan penerapan agen AI yang canggih dan sadar data secara signifikan lebih efisien, aman, dan mudah dikelola.

Memberikan Fleksibilitas Melalui Penerapan Multi-Cloud yang Mulus

Aspek penting dari penawaran Databricks-Anthropic adalah ketersediaannya di seluruh penyedia cloud publik utama: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, dan Google Cloud Platform (GCP). Strategi multi-cloud ini penting untuk memenuhi beragam persyaratan infrastruktur perusahaan modern. Banyak organisasi menggunakan beberapa penyedia cloud untuk memanfaatkan layanan terbaik, memastikan ketahanan, menghindari keterikatan pada vendor, atau mematuhi persyaratan regional atau pelanggan tertentu.

Databricks sendiri dirancang sebagai platform multi-cloud, menyediakan lapisan intelijen data yang konsisten terlepas dari infrastruktur cloud yang mendasarinya. Dengan membuat model Claude tersedia secara native dalam Databricks di AWS, Azure, dan GCP, kemitraan ini memastikan bahwa pelanggan dapat memperoleh manfaat dari integrasi AI canggih ini terlepas dari lingkungan cloud pilihan mereka atau strategi multi-cloud.

Ini menawarkan beberapa manfaat utama:

• Pilihan dan Fleksibilitas: Perusahaan dapat menerapkan agen AI bertenaga Claude pada platform cloud yang paling sesuai dengan kebutuhan teknis, investasi infrastruktur yang ada, dan perjanjian komersial mereka.
• Konsistensi: Tim pengembangan dapat membangun dan mengelola aplikasi AI menggunakan antarmuka dan perangkat yang konsisten (Databricks dan Claude) di berbagai lingkungan cloud, mengurangi kompleksitas dan biaya pelatihan.
• Kedekatan Data: Organisasi dapat memanfaatkan model Claude di lingkungan cloud yang sama tempat data lake atau data warehouse utama mereka berada, mengoptimalkan kinerja dan berpotensi mengurangi biaya egress data.
• Pembuktian Masa Depan: Pendekatan multi-cloud memberikan ketahanan dan kemampuan beradaptasi, memungkinkan bisnis untuk mengembangkan strategi cloud mereka tanpa mengganggu kemampuan AI mereka yang dibangun di atas integrasi Databricks-Anthropic.

Komitmen terhadap ketersediaan multi-cloud menggarisbawahi fokus kemitraan pada pemenuhan kebutuhan perusahaan secara realistis, mengakui sifat heterogen infrastruktur TI modern dan menyediakan jalur fleksibel untuk mengadopsi AI canggih.

Databricks Mosaic AI: Mesin untuk AI yang Diatur dan Andal

Sementara Anthropic menyediakan model Claude yang kuat, Databricks Mosaic AI memasok kerangka kerja penting untuk membangun, menerapkan, dan mengelola aplikasi AI secara bertanggung jawab dan efektif dalam konteks perusahaan. Mosaic AI adalah bagian integral dari Databricks Data Intelligence Platform, menawarkan serangkaian alat yang dirancang untuk mengatasi siklus hidup AI lengkap dengan penekanan kuat pada tata kelola dan keandalan.

Kemampuan utama Mosaic AI yang relevan dengan kemitraan Anthropic meliputi:

• Penyajian Model (Model Serving): Menyediakan infrastruktur yang dioptimalkan untuk menerapkan dan menyajikan model AI, termasuk LLMs seperti Claude, dalam skala besar dengan ketersediaan tinggi dan latensi rendah.
• Pencarian Vektor (Vector Search): Memungkinkan pencarian kesamaan yang efisien yang penting untuk aplikasi Retrieval-Augmented Generation (RAG), memungkinkan agen AI untuk mengambil informasi relevan dari basis pengetahuan perusahaan untuk menginformasikan respons mereka.
• Pemantauan Model (Model Monitoring): Menawarkan alat untuk melacak kinerja model, mendeteksi penyimpangan (perubahan kinerja dari waktu ke waktu), dan memantau kualitas data, memastikan bahwa agen AI yang diterapkan tetap akurat dan andal.
• Rekayasa dan Manajemen Fitur (Feature Engineering and Management): Menyederhanakan proses pembuatan, penyimpanan, dan pengelolaan fitur data yang digunakan untuk melatih atau berinteraksi dengan model AI.
• Tata Kelola AI (AI Governance): Menyediakan kemampuan untuk pelacakan silsilah (memahami dari mana data berasal dan bagaimana model dibangun), kontrol akses, log audit, dan penilaian keadilan, memastikan bahwa sistem AI dikembangkan dan digunakan secara bertanggung jawab dan mematuhi peraturan.
• Alat Evaluasi (Evaluation Tools): Memungkinkan organisasi untuk secara ketat mengevaluasi kualitas, keamanan, dan akurasi model dan agen AI, termasuk LLMs, terhadap persyaratan bisnis dan kumpulan data spesifik sebelum dan sesudah penerapan.

Mosaic AI bertindak sebagai jembatan penting antara kekuatan mentah model seperti Claude dan realitas praktis penerapan perusahaan. Ini menyediakan pagar pembatas, sistem pemantauan, dan alat manajemen yang diperlukan untuk memastikan bahwa agen AI yang dibangun menggunakan model Anthropic tidak hanya cerdas tetapi juga aman, andal, diatur, dan selaras dengan tujuan bisnis. Pendekatan komprehensif ini sangat penting untuk membangun kepercayaan dan keyakinan pada sistem AI yang menangani data dan proses bisnis penting.

Visi Bersama untuk AI yang Mentransformasi Secara Langsung

Para pemimpin Databricks dan Anthropic mengartikulasikan visi yang menarik untuk dampak langsung dan masa depan dari kemitraan ini, menekankan pergeseran dari AI sebagai janji masa depan menjadi kenyataan saat ini yang mentransformasi bisnis.

Ali Ghodsi, Co-founder dan CEO Databricks, menggarisbawahi proposisi nilai inti: memberdayakan perusahaan untuk akhirnya membuka potensi laten yang berada dalam repositori data mereka yang luas melalui penerapan AI canggih. Dia menyoroti pentingnya membawa kemampuan Anthropic langsung ke dalam Data Intelligence Platform, menekankan manfaat keamanan, efisiensi, dan skalabilitas. Perspektif Ghodsi berpusat pada memungkinkan bisnis untuk bergerak melampaui solusi AI generik dan membangun agen AI spesifik domain yang disesuaikan secara cermat dengan konteks operasional unik dan pengetahuan hak milik mereka. Ini, menurutnya, mewakili masa depan sejati AI perusahaan – kecerdasan yang disesuaikan, terintegrasi, dan berbasis data.

Dario Amodei, CEO dan Co-founder Anthropic, menggemakan sentimen dampak langsung AI, menyatakan bahwa transformasi bisnis terjadi ‘saat ini juga’. Dia meramalkan kemajuan luar biasa dalam waktu dekat, terutama dalam pengembangan agen AI yang mampu bekerja secara independen pada tugas-tugas kompleks. Amodei memandang ketersediaan Claude di Databricks sebagai katalis, menyediakan pelanggan dengan alat yang diperlukan untuk membangun agen berbasis data yang jauh lebih kuat. Kemampuan ini, menurutnya, sangat penting bagi organisasi yang ingin mempertahankan keunggulan kompetitif dalam apa yang disebutnya ‘era baru AI ini’.

Bersama-sama, perspektif ini melukiskan gambaran kemitraan yang didasarkan pada aplikasi praktis dan penciptaan nilai langsung. Ini bukan hanya tentang menyediakan akses ke model yang kuat; ini tentang mengintegrasikannya secara mendalam dalam struktur data organisasi untuk mendorong pengembangan agen cerdas dan otonom yang mampu mengatasi masalah bisnis dunia nyata yang kompleks hari ini, membuka jalan bagi aplikasi yang lebih canggih di masa depan.

Melampaui Kecerdasan Generik: Menciptakan Solusi AI Spesifik Domain

Tema yang berulang dan pendorong utama di balik aliansi Databricks-Anthropic adalah pergerakan menjauh dari AI satu ukuran untuk semua menuju kecerdasan spesifik domain. Model AI tujuan umum, meskipun mengesankan, seringkali kekurangan pemahaman bernuansa yang diperlukan untuk tugas perusahaan khusus. Pengetahuan mereka biasanya didasarkan pada data internet yang luas, yang mungkin tidak selaras dengan terminologi, proses, dan informasi rahasia spesifik yang unik untuk bisnis atau industri tertentu.

Kemitraan ini secara langsung memfasilitasi penciptaan solusi AI yang sangat disesuaikan dengan menggabungkan:

• Penguasaan Data Databricks: Platform ini menyediakan alat yang kuat untuk mengakses, menyiapkan, dan mengelola aset data unik organisasi – bahan mentah untuk pengetahuan spesifik domain. Ini termasuk basis data terstruktur, dokumen tidak terstruktur, log, dan lainnya.
• Model Adaptif Anthropic: Model Claude, terutama ketika digunakan dalam kerangka kerja seperti Retrieval-Augmented Generation (RAG) yang dimungkinkan oleh fitur Databricks seperti Vector Search, dapat secara efektif didasarkan pada data hak milik ini. Model dapat mengambil cuplikan relevan dari basis pengetahuan internal dan menggunakan informasi tersebut untuk menghasilkan respons atau melakukan tugas dengan akurasi tinggi dan relevansi kontekstual.
• Alat Pengembangan Mosaic AI: Platform ini menyediakan lingkungan untuk menyempurnakan model (jika berlaku), membangun aplikasi yang menggabungkan RAG, dan mengevaluasi kinerja solusi yang disesuaikan ini terhadap kriteria bisnis spesifik.

Sinergi ini memungkinkan, misalnya, perusahaan farmasi untuk membangun agen AI yang memahami data pipeline pengembangan obat spesifik dan dokumentasi peraturan, atau bisnis e-commerce untuk membuat agen yang sangat akrab dengan katalog produk, tingkat inventaris, dan riwayat interaksi pelanggan. Aplikasi AI yang dihasilkan jauh lebih berharga karena mereka berbicara bahasa bisnis dan beroperasi berdasarkan kebenaran dasarnya. Kemampuan untuk membuat agen AI pesanan ini, didukung oleh data perusahaan dan model mutakhir, menawarkan keunggulan kompetitif yang signifikan, memungkinkan perusahaan untuk mengotomatiskan proses yang kompleks, mengungkap wawasan unik, dan memberikan pengalaman pelanggan yang unggul yang disesuaikan dengan ceruk pasar spesifik mereka.

Memperkuat Kepercayaan: Keamanan dan Keselamatan di Era AI Terintegrasi

Di era di mana pelanggaran data dan penyalahgunaan AI menjadi perhatian signifikan, membangun kepercayaan adalah hal terpenting untuk adopsi teknologi AI yang kuat oleh perusahaan. Kemitraan Databricks dan Anthropic secara inheren mengatasi masalah ini melalui kombinasi desain teknologi dan fokus organisasi.

Komitmen Anthropic terhadap Keselamatan: Anthropic didirikan dengan misi inti yang berpusat pada keselamatan dan penelitian AI. Proses pengembangan model mereka menggabungkan teknik yang bertujuan untuk menciptakan sistem AI yang membantu, jujur, dan tidak berbahaya. Fokus pada membangun AI yang lebih aman ini memberikan lapisan kepercayaan dasar bagi perusahaan yang ragu untuk menerapkan LLMs yang kuat, terutama yang berinteraksi dengan data sensitif atau pelanggan.

Platform Aman Databricks: Databricks Data Intelligence Platform dibangun dengan keamanan dan tata kelola tingkat perusahaan sebagai intinya. Dengan mengintegrasikan model Claude secara native, kemitraan ini memanfaatkan fitur keamanan yang ada:

• Residensi dan Kontrol Data: Integrasi native berpotensi memungkinkan data tetap berada dalam lingkungan terkontrol pelanggan (instans Databricks mereka di cloud pilihan mereka), mengurangi risiko yang terkait dengan transmisi data sensitif ke titik akhir eksternal.
• Manajemen Akses Terpadu: Akses ke model Claude dapat dikelola melalui kontrol akses berbasis peran Databricks yang ada, memastikan bahwa hanya pengguna dan aplikasi yang berwenang yang dapat memanggil kemampuan AI.
• Audit Komprehensif: Penggunaan model Claude terintegrasi dapat dicatat dan diaudit dalam platform Databricks, memberikan transparansi dan akuntabilitas.
• Kerangka Kerja Tata Kelola: Alat tata kelola Mosaic AI meluas ke penggunaan Claude, memungkinkan penegakan kebijakan yang konsisten, pemantauan, dan pemeriksaan kepatuhan.

Pendekatan multi-lapis ini—menggabungkan fokus Anthropic pada keselamatan model dengan keamanan platform dan tata kelola Databricks yang kuat—menciptakan kerangka kerja yang lebih aman dan dapat dipercaya untuk memanfaatkan AI canggih. Ini memungkinkan perusahaan untuk mengeksplorasi potensi transformatif model seperti Claude 3.7 Sonnet sambil mempertahankan kontrol ketat atas aset data berharga mereka dan memastikan penerapan AI yang bertanggung jawab, sehingga mempercepat adopsi dengan mengurangi risiko utama. Kolaborasi ini bertujuan untuk membuat AI yang kuat tidak hanya dapat diakses, tetapi juga aman dan andal untuk aplikasi perusahaan yang kritis terhadap misi.