Courtesy of Forbes

Mengenal Real-World AI: Masa Depan Cerdas Perangkat IoT dan Edge Computing

Memperkenalkan konsep Real-World AI (RWAI) yang menggunakan data real-time dari perangkat IoT untuk menciptakan sistem AI yang adaptif, kontekstual, dan efisien dengan arsitektur layered intelligence agar bisa mengatasi keterbatasan model AI tradisional yang hanya mengandalkan data statis.

11 Nov 2025, 00.30 WIB

66 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

RWAI menciptakan sistem AI yang lebih responsif dengan menggunakan data real-time.
IoT berkembang menjadi entitas cerdas yang tidak hanya mengumpulkan data tetapi juga mengambil keputusan.
Kerangka LIAI mengintegrasikan model mikro dan LLM untuk meningkatkan efisiensi operasional.

tidak disebutkan, global - Kebanyakan model AI yang ada saat ini masih menggunakan data lama yang tidak selalu akurat atau relevan dengan kondisi saat ini, sehingga seringkali mereka membuat kesalahan atau terlambat dalam memberikan prediksi. Contohnya adalah pabrik pintar yang menggunakan AI untuk prediksi perawatan mesin, tetapi data yang digunakan kadang sudah usang, menyebabkan masalah dapat terdeteksi terlalu lambat dan berdampak pada produksi.

Konsep Real-World AI atau RWAI hadir untuk mengatasi keterbatasan tersebut dengan mengandalkan data langsung dari dunia fisik yang dihasilkan oleh sensor, perangkat wearable, dan alat IoT lainnya secara real-time. Data ini membantu AI untuk terus belajar dan menyesuaikan diri dengan kondisi lingkungan yang berubah-ubah sehingga hasilnya lebih akurat dan kontekstual.

Salah satu cara RWAI direalisasikan adalah dengan menggunakan model AI kecil yang ada di perangkat IoT itu sendiri, yang disebut mikro-model. Mikro-model ini mengolah data lokal secara cepat tanpa harus mengirimkan semuanya ke server pusat, sehingga mengurangi waktu tunda dan pemakaian bandwidth, serta menjaga privasi data pengguna.

Selain itu, ada lapisan interpretasi yang dijalankan oleh model bahasa besar (LLM) di cloud yang menerima ringkasan data dari banyak perangkat IoT. LLM ini membantu mengolah data tersebut menjadi wawasan yang lebih dalam, misalnya dengan memprediksi masalah dan memberikan rekomendasi tindakan, sehingga membuat sistem AI menjadi lebih pintar dan adaptif dalam mengambil keputusan.

Meskipun sangat menjanjikan, RWAI masih menghadapi berbagai tantangan seperti ketersediaan dan kualitas data, masalah keamanan dan privasi, serta keterbatasan sumber daya perangkat IoT. Namun, dengan tata kelola yang baik dan pengembangan teknologi tepat guna, RWAI dapat menjadi kunci penting dalam mengembangkan AI generasi berikutnya yang sangat berguna dan efisien di dunia nyata.

Referensi:
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/11/10/the-dawn-of-real-world-ai-ushering-iot-into-an-agentic-era/

Analisis Ahli

Andrew Ng

"Mendorong AI untuk lebih terintegrasi dengan data dunia nyata adalah kebutuhan mendesak agar AI tidak hanya pintar secara teoretis tapi juga aplikatif secara praktis."

Fei-Fei Li

"Pemanfaatan edge AI dan federated learning membuka jalan bagi AI yang lebih pribadi dan responsif terhadap konteks lokal, namun masalah privasi dan bias harus menjadi perhatian utama."

Analisis Kami

"RWAI adalah evolusi yang krusial bagi AI untuk tetap relevan dalam dunia yang semakin cepat dan kompleks dengan memanfaatkan data nyata dari lingkungan fisik. Namun, keberhasilan implementasinya sangat bergantung pada pengelolaan data yang aman dan efisien serta inovasi teknologi mikro-model yang mampu beradaptasi pada perangkat IoT dengan sumber daya terbatas."

Prediksi Kami

Pasar edge AI akan tumbuh pesat mencapai lebih dari $140 miliar pada tahun 2034, dengan adopsi luas RWAI yang mengubah perangkat IoT menjadi agen cerdas yang mampu mengoptimalkan berbagai sektor industri secara real-time.