Hitachi Vantara Perkuat Hitachi iQ, Dorong Implementasi Agentic AI yang Aman dan Siap Produksi

Hitachi Vantara memperluas kapabilitas portofolio Hitachi iQ untuk mempercepat adopsi agentic AI di lingkungan enterprise, dengan fokus pada keamanan, kontrol data, dan kesiapan implementasi skala produksi.

Penguatan ini mencakup pengembangan AI blueprints, koordinasi multi-agent di Hitachi iQ Studio, perluasan dukungan infrastruktur NVIDIA, serta integrasi data yang lebih cerdas. 

Seluruh pembaruan ini dirancang untuk membantu perusahaan beralih dari tahap eksperimen menuju implementasi AI yang matang dan terkelola.

Langkah ini hadir di tengah tantangan yang semakin kompleks dalam pengelolaan data dan tata kelola AI. Seiring AI mulai digunakan secara luas dalam operasional bisnis, kebutuhan terhadap infrastruktur yang aman dan sistem data yang solid menjadi faktor pembeda utama.

“AI berkembang ke tahap produksi lebih cepat dibanding kesiapan fondasi data organisasi. Melalui pembaruan ini, kami menghadirkan fleksibilitas dan kontrol lebih besar untuk membantu pelanggan mengimplementasikan agentic AI secara optimal,” ujar Chief Product Officer Hitachi Vantara, Octavian Tanase. 

Hitachi iQ kini mendukung berbagai opsi komputasi berbasis GPU terbaru dari NVIDIA, termasuk arsitektur Blackwell, yang memungkinkan perusahaan menyesuaikan kebutuhan komputasi sesuai beban kerja AI, mulai dari pengembangan model hingga aplikasi berbasis agen.

Platform ini juga dirancang untuk mengintegrasikan komputasi, jaringan, dan penyimpanan dalam satu ekosistem, sehingga data dapat diproses lebih dekat dengan sumbernya. Pendekatan ini dinilai mampu meningkatkan efisiensi sekaligus menjaga performa dalam pengolahan data berskala besar.

Di sisi perangkat lunak, Hitachi iQ Studio menghadirkan pendekatan baru dalam pengelolaan AI melalui sistem multi-agent. 

Dalam skema ini, AI dibagi menjadi agen-agen dengan peran spesifik—seperti agen pelaksana dan agen pengawas—yang bekerja secara terkoordinasi untuk menjalankan proses kompleks secara otomatis, namun tetap terkontrol.

Selain itu, dukungan terhadap model bahasa besar NVIDIA Nemotron dan kemampuan analisis data historis juga ditingkatkan. Fitur ini memungkinkan sistem AI memahami konteks data jangka panjang, yang penting untuk pengambilan keputusan berbasis tren.

Vice President of Storage Technologies NVIDIA Jason Hardy menekankan pentingnya integrasi menyeluruh antara komputasi, perangkat lunak, dan data dalam implementasi AI skala besar.

“Untuk mendukung AI di level enterprise, organisasi membutuhkan infrastruktur yang tidak hanya cepat, tetapi juga konsisten, aman, dan dapat diandalkan,” ujarnya.

Penguatan lain juga dilakukan melalui integrasi dengan Hammerspace yang memungkinkan akses data terdistribusi secara langsung tanpa perlu pemindahan data. 

Teknologi ini membantu mempercepat proses kerja AI sekaligus menjaga keamanan dan ketersediaan data.