Find Us On Social Media :

Cloudera & CrewAI Hadirkan Multi-Agen AI, Apa Contoh Implementasinya?

By Liana Threestayanti, Kamis, 19 Desember 2024 | 09:00 WIB

Bergabung dalam Cloudera Enterprise AI Ecosystem, CrewAI akan memperkuat alur kerja multi-agen yang otonom dan cerdas.

Bergabung dalam Cloudera Enterprise AI Ecosystem, CrewAI akan memperkuat alur kerja multi-agen yang otonom dan cerdas.  

CrewAI bergabung dengan sejumlah perusahaan AI lainnya, seperti Anthropic, Google Cloud, Snowflake, NVIDIA, AWS, dan Pinecone, yang telah bermitra dengan Cloudera.

Kolaborasi strategis Cloudera dan CrewAI ini bertujuan memaksimalkan nilai data perusahaan melalui proses otomatis dan real-time yang dapat beradaptasi dan belajar secara mandiri.

Sementara bagi Cloudera sendiri, penambahan CrewAI dalam ekosistemnya merupakan penguatan komitmen untuk menyediakan kemampuan AI yang mutakhir, yang mengubah raw data (data mentah) menjadi insight yang dapat diimplementasikan dan mengotomatisasi proses pengambilan keputusan.

Inilah beberapa use case teknis dari kemitraan Cloudera dan CrewAI: 

Penggunaan agen-agen AI untuk mengambil, memproses, dan memuat data (ETL), agentic ETL, dalam skenario yang rumit, serta melakukan inferensi/ menarik kesimpulan dari data tersebut.

Pembuatan laporan yang dinamis yang pada saat runtime oleh sistem multi agen AI yang bisa memahami dan membuat query struktur data.

Penerapan agen-agen AI di seluruh bagian perusahaan untuk menggunakan data dalam membuat keputusan, mengambil tindakan, dan menghasilkan laporan yang lebih baik.

Dan inilah contoh implementasinya di beberapa sektor: 

Layanan kesehatan: Mengotomatiskan alur kerja yang kompleks, seperti analisis rekam medis, triase pasien, mereview image diagnosa, dan monitoring kesehatan secara real time untuk mengurangi biaya administrasi dan meningkatkan outcome pasien.

Layanan keuangan: Menyederhanakan proses-proses seperti pendeteksian penipuan, pengawasan kepatuhan pada regulasi, personalisasi penawaran produk, dan pendaftaran nasabah dengan mengotomatiskan tugas-tugas repetitif dan menerapkan insight secara real time.

Industri: Meningkatkan alur kerja maintenance prediktif, mengoptimalkan kontrol kualitas, dan memastikan manajemen inventory yang tepat waktu.