Docker Tingkatkan Keamanan dengan MCP

Docker akan meningkatkan keamanan platformnya melalui integrasi Model Context Protocol (MCP). Integrasi dengan Docker Desktop ini akan memberi pengembang perusahaan kerangka kerja yang kuat untuk AI agentik, lengkap dengan kontrol keamanan yang dapat disesuaikan.

Pengantar Model Context Protocol dan Peran Docker

Model Context Protocol (MCP), sebuah inisiatif yang dipelopori oleh Anthropic, pengembang model AI terkemuka, semakin populer di seluruh industri. Ia telah mengumpulkan dukungan dari pemain utama seperti OpenAI, Microsoft, dan Google. Docker Inc. adalah yang terbaru bergabung dengan gerakan ini, berkomitmen pada protokol yang bertujuan untuk menstandarisasi koneksi agen AI ke berbagai sumber data dan alat. Agen AI, didukung oleh model bahasa besar, dirancang untuk secara mandiri mengeksekusi tugas dan mengelola alur kerja.

Katalog dan Toolkit MCP Docker yang akan datang siap merevolusi cara pengembang berinteraksi dengan agen AI. Alat-alat ini akan menyediakan koleksi server MCP yang dikurasi di dalam Docker Hub dan terintegrasi dengan lancar dengan alur kerja pengembang perusahaan.

Fitur Keamanan yang Ditingkatkan

Salah satu manfaat utama dari integrasi MCP Docker adalah peningkatan keamanan yang dibawanya. Meskipun MCP sendiri tidak memiliki kontrol akses tingkat perusahaan, Docker MCP Toolkit akan menggabungkan kontrol manajemen akses registri dan gambar untuk Docker MCP Catalog. Katalog ini akan menampilkan pilihan server MCP yang dikurasi yang dibangun di Docker Hub, dengan dukungan pluggable untuk alat manajemen rahasia seperti HashiCorp Vault.

Integrasi ini sangat penting karena, seperti yang ditunjukkan oleh Andy Thurai, seorang analis independen di The Field CTO, banyak organisasi bergegas menyebarkan server dan katalog MCP. Pendekatan Docker menonjol karena ia menjalankan kode terisolasi di dalam kontainer Docker, memastikan dukungan untuk skrip multi-bahasa, manajemen dependensi, penanganan kesalahan, dan operasi siklus hidup kontainer.

Fitur ini sangat berharga bagi pengembang yang memerlukan lingkungan aman dan terisolasi untuk mengeksekusi kode yang tidak tepercaya atau eksperimental. Kebutuhan akan tindakan keamanan semacam itu menjadi semakin jelas karena peneliti keamanan telah mengidentifikasi potensi kerentanan dalam protokol yang dapat dieksploitasi tanpa dukungan pengerasan pihak ketiga. Sebagai tanggapan, para peneliti dari AWS dan Intuit telah mengusulkan kerangka kerja keamanan zero-trust untuk mengatasi masalah ini.

Keadaan MCP dan AI Agentik Saat Ini

Penting untuk dicatat bahwa MCP masih dalam fase eksperimen. Protokol ini saat ini diatur oleh Anthropic, meskipun perusahaan telah menyatakan minat untuk menyumbangkan proyek tersebut ke yayasan sumber terbuka di masa depan. Bidang AI agentik juga relatif baru. Sementara agen AI individual tersedia untuk tugas-tugas tertentu, infrastruktur yang mendasarinya yang diperlukan untuk AI agentik masih dalam pengembangan.

Terlepas dari tahap awal ini, Torsten Volk, seorang analis di Enterprise Strategy Group (sekarang bagian dari Omdia), percaya bahwa Docker harus memprioritaskan membangun dukungan untuk MCP.

Keunggulan Strategis Docker

Volk berpendapat bahwa Docker harus berusaha menjadi yang pertama mengembangkan ekosistem server MCP yang memungkinkan pengembang untuk dengan mudah mengintegrasikan berbagai alat dan API data ke dalam aplikasi mereka. Ini akan mengurangi kekhawatiran tentang keamanan dan kebutuhan untuk menulis kode khusus. Dengan memanfaatkan Docker Hub sebagai registri gambar, pengembang dapat menggunakan katalog MCP untuk meningkatkan aplikasi mereka dengan kemampuan berbasis AI tingkat lanjut, menjadikan Docker Desktop alat yang lebih sangat diperlukan.

Manfaat utama bagi pengguna Docker Desktop terletak pada kemampuan Docker untuk menarik server MCP pihak ketiga dan membuatnya tersedia melalui Docker Hub. Ini akan memungkinkan pengembang untuk dengan mudah menemukan dan menggabungkan sumber daya ini untuk membuat aplikasi inovatif.

Katalog MCP Docker

Saat ini, Katalog MCP Docker menampilkan lebih dari 100 daftar klien untuk alat AI, termasuk Docker AI Agent, Claude dari Anthropic, dan lingkungan pengembangan terintegrasi AI agentik seperti Cursor, Visual Studio Code, dan Windsurf. Mitra peluncuran termasuk Elastic, Grafana Labs, dan New Relic.

Namun, Thurai menekankan bahwa Docker perlu memperluas daftar mitranya untuk memastikan keberhasilan alat MCP-nya.

Manajemen Siklus Hidup Docker

Manajemen siklus hidup Docker untuk MCP menawarkan beberapa keuntungan, termasuk pencegahan kebocoran sumber daya dan pengoptimalan biaya infrastruktur di lingkungan produksi. Dukungan multibahasanya memastikan kompatibilitas dengan lingkungan dan alat pilihan apa pun. Namun, Thurai mencatat bahwa ekosistem mitra Docker masih relatif lemah dan berharap bahwa perusahaan dapat menarik minat yang cukup untuk membuatnya menarik bagi audiens pengembangnya.

Menjelajahi Lebih Dalam Model Context Protocol

Model Context Protocol (MCP) mewakili langkah signifikan menuju standardisasi bagaimana agen AI berinteraksi dengan data dan alat. Protokol ini, yang diperjuangkan oleh Anthropic dan didukung oleh raksasa industri seperti OpenAI, Microsoft, dan Google, berupaya untuk menciptakan kerangka kerja terpadu yang menyederhanakan integrasi agen AI ke dalam berbagai lingkungan. Adopsi Docker terhadap MCP adalah bukti komitmennya untuk mendorong inovasi dan meningkatkan kemampuan komunitas pengembangnya.

Prinsip Inti MCP

Pada intinya, MCP dirancang untuk mengatasi tantangan yang terkait dengan menghubungkan agen AI ke berbagai sumber data dan alat. Dengan menetapkan spesifikasi standar, MCP bertujuan untuk merampingkan proses pengembangan, mengurangi kompleksitas, dan mempromosikan interoperabilitas. Ini memungkinkan pengembang untuk fokus membangun aplikasi cerdas tanpa terbebani oleh seluk-beluk integrasi data.

Komponen Utama Integrasi MCP Docker

Integrasi Docker terhadap MCP melibatkan dua komponen utama: Katalog MCP Docker dan Toolkit MCP Docker.

• Katalog MCP Docker: Katalog yang dikurasi ini, yang dihosting di Docker Hub, menyediakan repositori terpusat dari server MCP. Server-server ini menawarkan berbagai kemampuan bertenaga AI, memungkinkan pengembang untuk dengan mudah menemukan dan mengintegrasikannya ke dalam aplikasi mereka.
• Toolkit MCP Docker: Toolkit ini menyediakan pengembang dengan alat dan sumber daya yang diperlukan untuk membangun, menyebarkan, dan mengelola server MCP di dalam ekosistem Docker. Ini mencakup fitur-fitur seperti kontrol manajemen akses registri dan gambar, serta dukungan pluggable untuk alat manajemen rahasia.

Manfaat Integrasi MCP untuk Pengembang

Integrasi MCP Docker menawarkan beberapa manfaat menarik bagi pengembang:

• Integrasi yang Disederhanakan: MCP menyederhanakan proses mengintegrasikan agen AI ke dalam aplikasi, mengurangi kompleksitas dan waktu yang dibutuhkan untuk pengembangan.
• Keamanan yang Ditingkatkan: Docker MCP Toolkit menyediakan kontrol keamanan yang kuat, melindungi data sensitif dan memastikan integritas agen AI.
• Peningkatan Interoperabilitas: MCP mempromosikan interoperabilitas antara agen AI dan sumber data yang berbeda, memungkinkan pengembang untuk membuat aplikasi yang lebih kuat dan serbaguna.
• Akses ke Ekosistem yang Kaya: Docker MCP Catalog menyediakan akses ke berbagai alat dan layanan bertenaga AI, memungkinkan pengembang untuk memanfaatkan kemajuan terbaru dalam AI.

Mengatasi Masalah Keamanan

Seperti halnya teknologi baru yang muncul, keamanan adalah perhatian utama. MCP, dalam bentuk awalnya, tidak memiliki kontrol akses tingkat perusahaan yang komprehensif, menimbulkan kekhawatiran tentang potensi kerentanan. Docker telah mengatasi masalah ini dengan menggabungkan fitur keamanan yang kuat ke dalam Docker MCP Toolkit-nya, termasuk kontrol manajemen akses registri dan gambar. Kontrol ini memastikan bahwa hanya pengguna yang berwenang yang dapat mengakses dan memodifikasi agen dan data AI, mengurangi risiko akses tidak sah dan pelanggaran data.

Masa Depan MCP dan AI Agentik

MCP masih dalam tahap awal pengembangan, tetapi ia memiliki potensi luar biasa untuk masa depan AI. Saat protokol matang dan mendapatkan adopsi yang lebih luas, ia kemungkinan akan menjadi landasan AI agentik, memungkinkan pengembang untuk membuat aplikasi yang semakin cerdas dan otonom.

Komitmen Docker terhadap MCP adalah bukti visinya untuk masa depan pengembangan perangkat lunak. Dengan merangkul protokol ini, Docker memberdayakan pengembang untuk memanfaatkan kekuatan AI dan menciptakan solusi inovatif yang mengatasi tantangan dunia nyata.

Lanskap Kompetitif dan Strategi Docker

Dalam lanskap AI dan komputasi awan yang berkembang pesat, integrasi Docker terhadap Model Context Protocol (MCP) menandai langkah strategis untuk mempertahankan relevansi dan daya tariknya bagi pengembang. Untuk sepenuhnya menghargai signifikansi dari keputusan ini, sangat penting untuk menganalisis dinamika kompetitif yang berperan dan bagaimana Docker memposisikan dirinya di dalam ekosistem yang kompleks ini.

Pemain Kunci dan Strategi Mereka

• Anthropic: Sebagai pencetus MCP, Anthropic mendorong standardisasi interaksi agen AI. Fokus mereka adalah menciptakan kerangka kerja terpadu yang menyederhanakan integrasi dan mempromosikan interoperabilitas.
• OpenAI, Microsoft, dan Google: Raksasa teknologi ini secara aktif mendukung MCP, menyadari potensinya untuk mempercepat adopsi agen AI. Mereka mengintegrasikan MCP ke dalam platform dan layanan masing-masing, semakin memperkuat posisinya sebagai standar.
• Cloudflare, Stytch, dan Auth0: Perusahaan-perusahaan ini menyediakan solusi manajemen identitas dan akses untuk MCP, mengatasi masalah keamanan awal dan memungkinkan kontrol akses tingkat perusahaan.

Proposisi Nilai Unik Docker

Integrasi MCP Docker membedakan dirinya melalui beberapa fitur utama:

• Katalog MCP Docker: Katalog yang dikurasi ini menawarkan repositori terpusat dari server MCP, sehingga memudahkan pengembang untuk menemukan dan mengintegrasikan kemampuan bertenaga AI ke dalam aplikasi mereka.
• Toolkit MCP Docker: Toolkit ini menyediakan pengembang dengan alat yang diperlukan untuk membangun, menyebarkan, dan mengelola server MCP di dalam ekosistem Docker, termasuk kontrol keamanan yang kuat.
• Eksekusi Kode Terisolasi: Server MCP Docker menjalankan kode terisolasi dalam kontainer Docker, memastikan dukungan untuk skrip multibahasa, manajemen dependensi, penanganan kesalahan, dan operasi siklus hidup kontainer.

Keunggulan Strategis Docker

• Pemanfaatan Ekosistem: Ekosistem pengembang dan mitra Docker yang luas memberikan fondasi yang kuat untuk adopsi MCP. Dengan mengintegrasikan MCP ke dalam Docker Desktop dan Docker Hub, Docker mempermudah pengembang untuk mengakses dan memanfaatkan agen AI.
• Fokus Keamanan: Penekanan Docker pada keamanan, khususnya melalui Docker MCP Toolkit, mengatasi masalah kritis di ruang AI. Dengan menyediakan kontrol keamanan yang kuat, Docker membangun kepercayaan dan mendorong adopsi MCP.
• Pengalaman Pengembang: Komitmen Docker untuk menyederhanakan pengalaman pengembang terlihat dalam integrasi MCP-nya. Dengan menyediakan katalog yang dikurasi, toolkit komprehensif, dan eksekusi kode terisolasi, Docker mempermudah pengembang untuk membangun dan menyebarkan aplikasi bertenaga AI.

Tantangan dan Peluang

• Ekosistem Mitra: Seperti yang dicatat oleh Andy Thurai, ekosistem mitra Docker untuk MCP masih relatif lemah. Memperluas ekosistem ini sangat penting untuk mendorong adopsi MCP dan memastikan keberhasilan jangka panjangnya.
• Edukasi Pasar: Banyak pengembang mungkin tidak terbiasa dengan MCP dan manfaatnya. Docker perlu mengedukasi pasar tentang nilai MCP dan bagaimana ia dapat menyederhanakan pengembangan aplikasi bertenaga AI.
• Tata Kelola Sumber Terbuka: Potensi sumbangan Anthropic dari MCP ke yayasan sumber terbuka dapat semakin mempercepat adopsinya dan mempromosikan kolaborasi di dalam komunitas AI.

Dasar Teknis Implementasi MCP Docker

Untuk sepenuhnya memahami signifikansi integrasi Model Context Protocol (MCP) Docker, penting untuk mempelajari detail teknis yang mendasari implementasinya. Memahami aspek teknis ini akan memberikan gambaran yang lebih jelas tentang bagaimana Docker meningkatkan keamanan, menyederhanakan pengembangan, dan mendorong inovasi di bidang AI.

Kontainer Docker dan Eksekusi Terisolasi

Jantung dari implementasi MCP Docker terletak pada konsep kontainerisasi. Kontainer Docker menyediakan lingkungan yang ringan, portabel, dan terisolasi untuk menjalankan aplikasi. Setiap kontainer merangkum semua dependensi, pustaka, dan konfigurasi yang diperlukan agar aplikasi dapat berjalan dengan lancar di berbagai lingkungan.

Dalam konteks MCP, kontainer Docker memainkan peran penting dalam menyediakan lingkungan yang aman dan terisolasi untuk menjalankan agen AI. Dengan menjalankan setiap agen AI di dalam kontainernya sendiri, Docker memastikan bahwa ia tidak dapat mengganggu agen lain atau sistem host. Isolasi ini sangat penting ketika berurusan dengan kode yang tidak tepercaya atau eksperimental, karena mengurangi risiko pelanggaran keamanan dan ketidakstabilan sistem.

Docker Hub dan Katalog MCP

Docker Hub berfungsi sebagai repositori pusat untuk gambar Docker, yang pada dasarnya adalah snapshot dari kontainer Docker. Docker MCP Catalog, yang dihosting di Docker Hub, menyediakan koleksi server MCP yang dikurasi, masing-masing dikemas sebagai gambar Docker.

Katalog ini menyederhanakan proses menemukan dan mengintegrasikan agen AI ke dalam aplikasi. Pengembang dapat dengan mudah menjelajahi katalog, menemukan agen AI yang memenuhi kebutuhan mereka, dan mengunduh gambar Docker yang sesuai. Setelah diunduh, gambar-gambar ini dapat dengan mudah disebarkan dan dijalankan di dalam kontainer Docker.

Toolkit MCP Docker dan Kontrol Keamanan

Docker MCP Toolkit menyediakan pengembang dengan serangkaian alat komprehensif untuk membangun, menyebarkan, dan mengelola server MCP di dalam ekosistem Docker. Komponen kunci dari toolkit ini adalah kontrol keamanannya yang kuat.

Kontrol ini termasuk:

• Manajemen Akses Registri: Fitur ini memungkinkan administrator untuk mengontrol pengguna dan grup mana yang memiliki akses ke registri Docker, mencegah akses tidak sah ke agen AI sensitif.
• Manajemen Akses Gambar: Fitur ini memungkinkan administrator untuk mengontrol pengguna dan grup mana yang dapat menarik dan menjalankan gambar Docker, memastikan bahwa hanya agen yang berwenang yang disebarkan.
• Integrasi Manajemen Rahasia: Docker MCP Toolkit terintegrasi dengan alat manajemen rahasia populer seperti HashiCorp Vault, memungkinkan pengembang untuk menyimpan dan mengelola kredensial sensitif dan kunci API secara aman.

Dukungan Multi-Bahasa dan Manajemen Dependensi

Implementasi MCP Docker mendukung berbagai bahasa pemrograman dan alat manajemen dependensi. Fleksibilitas ini memungkinkan pengembang untuk menggunakan bahasa dan alat yang paling mereka kuasai, tanpa dibatasi oleh keterbatasan protokol MCP.

Kontainer Docker memastikan bahwa semua dependensi yang diperlukan untuk agen AI disertakan di dalam kontainer, menghilangkan risiko konflik dependensi dan memastikan bahwa agen berjalan dengan benar di lingkungan mana pun.

Penanganan Kesalahan dan Operasi Siklus Hidup Kontainer

Docker menyediakan penanganan kesalahan yang kuat dan kemampuan manajemen siklus hidup kontainer. Jika agen AI menemui kesalahan, Docker dapat secara otomatis memulai ulang kontainer, memastikan bahwa agen tetap tersedia.

Docker juga menyediakan alat untuk mengelola siklus hidup kontainer, termasuk membuat, memulai, menghentikan, dan menghapus kontainer. Ini memungkinkan pengembang untuk dengan mudah mengelola dan menskalakan penyebaran agen AI mereka.

Implikasi bagi Pengembang Perusahaan

Integrasi Model Context Protocol (MCP) Docker memiliki implikasi mendalam bagi pengembang perusahaan, merampingkan alur kerja, meningkatkan keamanan, dan membuka kemungkinan baru dalam aplikasi bertenaga AI. Mari kita periksa cara-cara utama integrasi ini memengaruhi praktik pengembangan perusahaan.

Integrasi AI yang Disederhanakan

• Alur Kerja yang Disederhanakan: MCP menyederhanakan integrasi agen AI ke dalam aplikasi yang ada. Pengembang dapat dengan mudah menggabungkan model dan fungsionalitas AI yang telah dibuat sebelumnya tanpa bergumul dengan konfigurasi rumit atau masalah kompatibilitas.
• Katalog Terpusat: Docker MCP Catalog berfungsi sebagai hub terpusat untuk menemukan dan mengakses agen AI. Repositori yang dikurasi ini menghilangkan kebutuhan untuk menjelajahi sumber-sumber yang berbeda, menghemat waktu dan upaya berharga pengembang.
• Lingkungan yang Konsisten: Kontainer Docker menjamin lingkungan eksekusi yang konsisten untuk agen AI, terlepas dari infrastruktur yang mendasarinya. Ini menghilangkan masalah ‘berfungsi di mesin saya’ dan memastikan kinerja yang andal di seluruh lingkungan pengembangan, pengujian, dan produksi.

Postur Keamanan yang Ditingkatkan

• Eksekusi Terisolasi: Kontainer Docker menyediakan lingkungan eksekusi terisolasi untuk agen AI, mencegah mereka mengganggu aplikasi lain atau mengakses data sensitif. Isolasi ini sangat penting untuk mengurangi risiko keamanan dan memastikan privasi data.
• Kontrol Akses: Mekanisme kontrol akses Docker memungkinkan perusahaan untuk membatasi akses ke agen AI berdasarkan peran dan izin. Ini mencegah pengguna yang tidak berwenang mengakses atau memodifikasi model atau data AI sensitif.
• Manajemen Rahasia: Integrasi dengan alat manajemen rahasia seperti HashiCorp Vault memungkinkan pengembang untuk menyimpan dan mengelola kredensial sensitif dan kunci API secara aman. Ini mencegah pengkodean keras rahasia dalam kode, mengurangi risiko paparan.

Siklus Pengembangan yang Dipercepat

• Kompleksitas yang Dikurangi: MCP menyederhanakan proses membangun dan menyebarkan aplikasi bertenaga AI, mengurangi kompleksitas dan waktu yang dibutuhkan untuk pengembangan.
• Penggunaan Kembali: Gambar Docker dapat dengan mudah digunakan kembali di berbagai proyek dan lingkungan, mempromosikan penggunaan kembali kode dan mempercepat siklus pengembangan.
• Kolaborasi: Docker memfasilitasi kolaborasi di antara pengembang dengan menyediakan platform bersama untuk membangun, menguji, dan menyebarkan agen AI.

Peningkatan Skalabilitas dan Keandalan

• Skalabilitas: Kontainer Docker dapat dengan mudah ditingkatkan atau diturunkan untuk memenuhi perubahan permintaan, memastikan bahwa aplikasi bertenaga AI dapat menangani beban puncak.
• Ketahanan: Kemampuan penyembuhan diri Docker secara otomatis memulai ulang kontainer jika terjadi kegagalan, memastikan ketersediaan dan ketahanan yang tinggi.
• Optimalisasi Sumber Daya: Docker mengoptimalkan pemanfaatan sumber daya dengan memungkinkan beberapa kontainer untuk berbagi infrastruktur yang mendasarinya yang sama, mengurangi biaya dan meningkatkan efisiensi.

Peningkatan Inovasi

• Eksperimen: Docker menyediakan lingkungan yang aman dan terisolasi untuk bereksperimen dengan model dan teknologi AI baru. Ini mendorong pengembang untuk menjelajahi solusi inovatif tanpa takut mengganggu sistem yang ada.
• Ekosistem: Ekosistem Docker menyediakan akses ke berbagai alat dan sumber daya untuk membangun dan menyebarkan aplikasi bertenaga AI. Ini mendorong inovasi dan memungkinkan pengembang untuk membuat solusi mutakhir.
• Komunitas: Komunitas Docker menyediakan lingkungan yang mendukung bagi pengembang untuk berbagi pengetahuan, berkolaborasi dalam proyek, dan belajar satu sama lain.

Tren dan Implikasi Masa Depan

Penerimaan Model Context Protocol (MCP) oleh Docker menandakan perubahan penting dalam lanskap pengembangan aplikasi yang digerakkan oleh AI. Saat kita melihat ke depan, beberapa tren dan implikasi utama muncul, membentuk masa depan bagaimana perusahaan membangun, menyebarkan, dan mengelola solusi cerdas.

Kebangkitan AI Agentik

• Agen Otonom: MCP meletakkan dasar bagi AI agentik, di mana agen AI beroperasi secara otonom untuk melakukan tugas dan alur kerja yang kompleks. Tren ini akan mengarah pada aplikasi yang lebih cerdas dan mengelola diri sendiri.
• Kecerdasan Terdesentralisasi: Agen AI akan didistribusikan di berbagai lingkungan, dari awan ke tepi, memungkinkan kecerdasan terdesentralisasi dan pengambilan keputusan real-time.
• Kolaborasi Manusia-AI: Agen AI akan menambah kemampuan manusia, mengotomatiskan tugas-tugas berulang dan memberikan wawasan untuk meningkatkan pengambilan keputusan.

Peningkatan Keamanan dan Kepercayaan

• Keamanan Zero-Trust: Kerangka kerja keamanan seperti model zero-trust akan menjadi penting untuk mengamankan agen dan data AI.
• AI yang Dapat Dijelaskan: Teknik AI yang Dapat Dijelaskan (XAI) akan sangat penting untuk membangun kepercayaan pada agen AI dengan memberikan wawasan tentang proses pengambilan keputusan mereka.
• Privasi Data: Peraturan privasi data akan mendorong kebutuhan akan teknik AI yang menjaga privasi, seperti pembelajaran federasi dan privasi diferensial.

Demokratisasi AI

• AI Low-Code/No-Code: Platform low-code/no-code akan memberdayakan pengembang warga untuk membangun dan menyebarkan aplikasi bertenaga AI tanpa keahlian pengkodean yang ekstensif.
• AI-sebagai-Layanan: Layanan AI berbasis cloud akan menyediakan akses ke model dan alat AI yang telah dilatih sebelumnya, membuat AI lebih mudah diakses oleh bisnis dari semua ukuran.
• AI Sumber Terbuka: Kerangka kerja dan alat AI sumber terbuka akan terus mendorong inovasi dan kolaborasi di komunitas AI.

Integrasi AI Tepi dan IoT

• Komputasi Tepi: Agen AI akan disebarkan di perangkat tepi, memungkinkan pemrosesan data dan pengambilan keputusan real-time lebih dekat ke sumbernya.
• Integrasi IoT: AI akan diintegrasikan dengan Internet of Things (IoT), memungkinkan otomatisasi cerdas dan pengoptimalan perangkat dan sistem IoT.
• Kota Cerdas: Solusi bertenaga AI akan mengubah lingkungan perkotaan, meningkatkan manajemen lalu lintas, efisiensi energi, dan keselamatan publik.

Peran Pengembang yang Berkembang

• Pengembangan yang Ditambah AI: Alat AI akan membantu pengembang dalam berbagai tugas, seperti pembuatan kode, pengujian, dan debugging.
• Manajemen Model AI: Pengembang perlu mengelola siklus hidup model AI, termasuk pelatihan, penyebaran, dan pemantauan.
• AI Etis: Pengembang perlu mempertimbangkan implikasi etis dari AI dan memastikan bahwa sistem AI adil, transparan, dan bertanggung jawab.