Artificial Intelligence (AI) atau yang juga dikenal dengan sebutan kecerdasan buatan, saat ini sedang memasuki kehidupan sehari-hari. Namun ternyata, penggunaan AI sepanjang siklus hidup API belum ditingkatkan. Selama beberapa dekade, API mengandalkan pekerjaan manual yang cenderung membosankan. Tugas-tugas seperti desain API, dokumentasi API, penemuan, kontrak, dan integrasi API sebagian besar masih bersifat manual.
Sebetulnya API dapat memanfaatkan AI, dan AI dapat memanfaatkan API secara signifikan. Lantas, seperti apa penerapan AI dalam API?
Menggunakan AI di dalam API
Menggunakan AI atau ML dapat meningkatkan masa pakai developer, meningkatkan efisiensi, dan menghasilkan aplikasi yang lebih baik dan waktu pengiriman yang lebih singkat. Berikut ini adalah adalah beberapa contoh penggunaan AI dalam pengiriman dan konsumsi API. Mari simak ulasannya satu per satu!
1. Klien AI dan Kode-Gen Server
Penggunaan AI atau ML yang paling mudah adalah untuk menghasilkan panggilan API atau kode server atas nama programmer.
2. Desain API AI
Desain API yang baik adalah fungsi dari pengalaman pengembang dan efisiensi operasional, di mana desain API yang dipandu algoritma dapat meningkatkan tata letak sumber daya yang efisien.
Selain itu, AI juga dapat membantu dalam merancang API dari bawah ke atas, memetakan kasus penggunaan ke dalam semantik gaya atau protokol API yang benar.
3. Integrasi API AI
Pendekatan kebalikan dari desain API yang dipandu AI adalah algoritma dapat menyimpulkan operasi apa yang akan dijalankan, apa parameternya, dan bagaimana memetakannya dari input pengguna ke hasil yang diharapkan. Algoritma ini bisa menggunakan kasus bisnis untuk API dan dokumentasi API sebagai input dan mengetahui komunikasi API yang diperlukan untuk menyelesaikan kasus penggunaan.
4. Keamanan API AI
Saat ini, area yang paling matang menggunakan algoritma AI atau ML untuk menganalisis informasi berharga dari lalu lintas API. Misalnya, algoritma dapat memeriksa apakah ada data sensitif dalam lalu lintas atau saat pola komunikasi jahat mengancam sistem Anda. Alat yang ada sudah membantu tim keamanan, dan kepatuhan dalam pekerjaan mereka.
Baca juga: Peran Penting Verifikasi Biometrik di Berbagai Bidang Industri
Bagaimana Cara Menerapkan AI dalam API?
Selain membantu pengembang dalam mengirimkan atau menggunakan API, kecerdasan buatan juga bisa sangat menguntungkan. Begini cara API mengaktifkan kecerdasan buatan secara bertahap:
1. API sebagai Antarmuka ke AI
API sangat penting dalam membuat AI dan infrastrukturnya dapat diakses oleh aplikasi lain. Ada banyak model dan algoritme AI/ML bersifat eksklusif (OpenAI) atau menghabiskan sumber daya, sehingga tidak dapat di-hosting sendiri oleh penggunanya. API adalah cara yang standar untuk membuat kecerdasan buatan tersedia dalam kasus ini. Hal yang sama berlaku untuk AI/ML dan infrastruktur ilmu data, tempat pengguna dapat mengembangkan dan menjalankan model mereka.
2. Aplikasi yang Terintegrasi Sendiri
Aplikasi yang terintegrasi sendiri merupakan langkah revolusioner dalam sistem terdistribusi. Ini memungkinkan aplikasi untuk berintegrasi tanpa perlu campur tangan manusia, di mana integrasi ini dapat langsung antara dua aplikasi atau melalui perantara atau platform integrasi.
Platform integrasi tingkat lanjut bisa menyimpulkan pola integrasi umum, dan saat aplikasi baru memasuki lanskap organisasi, aplikasi tersebut dapat secara otomatis dihubungkan ke aplikasi yang ada.
3. Aplikasi Otonom
Aplikasi otonom bisa menavigasi dan membuat keputusan dalam lanskapnya, tidak seperti aplikasi yang terintegrasi sendiri, aplikasi otonom ini dapat memutuskan API mana yang akan dihubungkan dan kapan.
Perbedaan penting untuk klien API saat ini adalah bahwa aplikasi otonom diprogram secara khusus untuk suatu pekerjaan, bukan bagaimana pekerjaan dijalankan dengan API tertentu pada waktu tertentu.
4. Integrasi Bisnis Otonom
Integrasi bisnis otonom akan membawa konsep aplikasi otonom ke tingkat berikutnya, di mana aplikasi dapat menemukan dan terhubung ke API tanpa campur tangan manusia, tetapi juga dapat memasukkan kontrak bisnis atas nama penggunanya. Integrasi bisnis otonom akan sepenuhnya membuka pembuatan bisnis digital di mana perangkat lunak dapat mengevaluasi, memasukkan, atau memenuhi kontrak.
5. Aplikasi AI
Puncak antarmuka untuk AI yaitu sistem di mana tugas-tugasnya tidak di-hard-code dalam aplikasi. Sebagai gantinya, aplikasi dapat menyimpulkan tugas apa yang akan dieksekusi, API yang tersedia dalam lanskapnya untuk memenuhi tugas, dan mana yang akan digunakan. Langkah ini akan membuka AI penalaran yang akan mampu bernavigasi di alam semesta kemampuan manusia.
Baca juga: Bagaimana Liveness Check Dapat Meningkatkan Level Keamanan?
Anda bisa menemukan berbagai produk handal yang disediakan oleh Verihubs untuk keperluan verifikasi dengan penerapan AI. Dengan berbagai produk verifikasinya, Verihubs siap menjadi partner terbaik untuk bisnis Anda.
Verihubs menyediakan proses verifikasi yang cepat, akurat, dan efektif, yang tentunya bisa Anda pilih dan sesuaikan dengan kebutuhan. Kemudahan penyetelan sistemnya, akan membantu Anda dalam membangun proses onboarding yang mampu memberikan pengalaman terbaik bagi para pelanggan, sehingga prosesnya tidak akan sulit. Proses onboarding juga akan menjadi lebih cepat, di mana ribuan data identitas dapat diverifikasi hanya dalam hitungan detik.
Langsung saja hubungi layanan pelanggan Verihubs untuk mendapatkan informasi lengkap mengenai setiap produk dari Verihubs untuk bisnis Anda!
