AMD Perkenalkan Ross, AI Agentik untuk Mempercepat Pengembangan Sistem Embedded

Ditujukan untuk Meningkatkan Produktivitas

AMD menilai penggunaan AI agentik dapat membantu tim mempercepat pembuatan prototipe dengan mengotomatiskan sejumlah workflow. Pengembang juga dapat mengurangi waktu yang diperlukan untuk debugging dan optimalisasi melalui panduan berbasis dokumentasi serta metodologi yang telah disiapkan.

Selain pekerjaan teknis, pendekatan ini berpotensi digunakan untuk mempercepat proses onboarding engineer baru. Workflow yang sebelumnya membutuhkan pengalaman dari engineer senior dapat didokumentasikan dan digunakan kembali sebagai agent skills.

Dengan demikian, pengetahuan engineering tidak hanya tersimpan dalam pengalaman individu, tetapi dapat diakses oleh lebih banyak anggota tim melalui sistem AI.

Associate Director, FPGA SOM BU, iWave Global, Geetha Govindaraj, mengatakan AMD Ross membantu timnya dalam proses identifikasi dan penyelesaian masalah.

“Asisten AI agentik AMD Ross telah menjadi tambahan yang sangat berharga dalam workflow pengembangan kami. AMD Ross membantu kami mengidentifikasi dan mengatasi masalah dengan lebih efisien, sehingga mengurangi waktu dan upaya yang diperlukan selama tahap debugging dan bring-up,” kata Geetha.

AI Tetap Memiliki Batasan

Meski dapat menjalankan lebih banyak tugas dibandingkan asisten AI generatif konvensional, AI agentik tetap memiliki keterbatasan. Kemampuan sistem sangat bergantung pada kualitas model, data yang menjadi sumber pengetahuan, tools yang dapat diakses, serta konteks yang diberikan pengguna.

AI juga dapat menghasilkan rekomendasi yang keliru atau tidak sesuai dengan kondisi perangkat keras dan perangkat lunak yang sebenarnya. Dalam pengembangan embedded, kesalahan kecil pada konfigurasi, timing, konsumsi daya, desain papan, atau kode dapat berdampak pada kinerja sistem secara keseluruhan.

Karena itu, otomatisasi tidak serta-merta menghilangkan kebutuhan terhadap engineer. Hasil analisis, kode, perubahan desain, maupun perintah yang diusulkan AI tetap perlu diperiksa dan diuji sebelum diterapkan, terutama pada sistem yang memiliki persyaratan keselamatan, keandalan, atau keamanan yang ketat.

Risiko lain berkaitan dengan keamanan dan kerahasiaan data. Ketika AI terhubung dengan tools dan lingkungan pengembangan, organisasi perlu mengatur hak akses serta menentukan data apa saja yang boleh diproses oleh sistem. Hal ini menjadi semakin penting jika workflow pengembangan melibatkan desain produk yang belum dipublikasikan, source code, atau informasi teknis milik perusahaan.

Kemampuan AI agent untuk menjalankan perintah juga membuat mekanisme pengawasan menjadi penting. Semakin luas akses yang diberikan kepada agent, semakin besar pula kebutuhan untuk memastikan setiap tindakan dapat dilacak, dibatasi berdasarkan izin, dan dikonfirmasi manusia ketika memiliki konsekuensi signifikan.

Dalam materi pengenalannya, AMD sendiri menyatakan pengguna tetap bertanggung jawab untuk meninjau output, rekomendasi, dan tindakan yang diusulkan sebelum mengandalkannya atau menerapkannya. AMD juga mengingatkan agar pengguna tidak memasukkan data rahasia, pribadi, atau data yang diatur secara khusus kecuali penggunaan tersebut telah mendapat otorisasi dan didukung konfigurasi yang sesuai.