Penulis: Pendiri OORT & CEO, Profesor Universitas Columbia, Dr. Max Li
Data adalah dasar strategi bisnis modern dan juga bahan bakar untuk aplikasi AI, yang mendorong pengambilan keputusan, mengoptimalkan operasi, dan menciptakan pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi, memungkinkan perusahaan untuk tetap kompetitif dalam lingkungan digital yang berkembang cepat. Dalam beberapa tahun terakhir, AI terdesentralisasi (DeAI) telah menarik perhatian karena potensi solusinya terhadap masalah kekurangan data dan "masalah kotak hitam" yang dihadapi oleh sistem AI terpusat (yaitu, kurangnya transparansi dalam cara pengumpulan, pemrosesan, dan penggunaan data).
Untuk pengembangan AI, pengumpulan data adalah langkah pertama yang paling krusial. Artikel ini menyoroti tantangan dalam pengumpulan data dan membahas bagaimana menggunakan teknologi blockchain dan metode terdesentralisasi cryptocurrency untuk mengatasi tantangan tersebut.
Pengumpulan data berkualitas tinggi sangat penting untuk aplikasi AI.
Memanfaatkan data secara maksimal tidak hanya dapat meningkatkan operasi, tetapi juga membuka peluang bisnis baru. Dari mengembangkan aplikasi AI yang lebih cerdas hingga membangun ekosistem data terdesentralisasi, organisasi yang menghargai data dan AI memiliki keunggulan kepemimpinan di era transformasi digital.
Dari medis hingga keuangan, ritel hingga logistik, berbagai industri mengalami transformasi karena data. Dalam bidang medis, analisis data berbasis AI dapat meningkatkan diagnosis dan memprediksi hasil pasien; dalam keuangan, ini membantu deteksi penipuan dan perdagangan algoritmik; pengecer memanfaatkan data perilaku pelanggan untuk menciptakan pengalaman belanja yang dipersonalisasi; perusahaan logistik mengoptimalkan efisiensi rantai pasokan melalui wawasan data real-time.
Pengumpulan data berkualitas tinggi dapat diterapkan dalam berbagai skenario, seperti:
Layanan pelanggan: Solusi yang didorong AI memanfaatkan data untuk mendorong chatbot, respons otomatis, dan interaksi yang dipersonalisasi, meningkatkan kepuasan pelanggan dan mengurangi biaya.
Pemeliharaan prediktif: Perusahaan manufaktur dapat menggunakan data IoT untuk memprediksi kegagalan peralatan, mengambil tindakan lebih awal untuk mengurangi waktu henti dan menghemat biaya.
Analisis pasar: Perusahaan menganalisis tren pasar dan data perilaku konsumen untuk mendasari pengembangan produk dan keputusan strategi pemasaran.
Kota pintar: Data yang dikumpulkan melalui sensor dan perangkat mengoptimalkan infrastruktur kota, mengurangi kemacetan lalu lintas dan meningkatkan keselamatan publik.
Personalisasi konten: Platform media merekomendasikan konten berdasarkan model AI yang disesuaikan dengan preferensi pengguna, meningkatkan keterlibatan dan retensi pengguna.
Tantangan umum dalam pengumpulan data
Pengumpulan data adalah langkah kunci dalam pengembangan AI, tetapi juga disertai banyak tantangan dan bottleneck yang dapat mempengaruhi kualitas, efisiensi, dan keberhasilan model AI. Berikut adalah beberapa masalah umum:
Kualitas data:
Ketidaklengkapan: Nilai yang hilang atau data yang tidak lengkap dapat mempengaruhi akurasi model AI.
Ketidakkonsistenan: Data yang dikumpulkan dari berbagai sumber seringkali tidak cocok dalam format atau ada konflik.
Kebisingan: Data yang tidak relevan atau salah dapat mengaburkan wawasan yang berarti dan membingungkan model.
Bias: Data yang tidak mewakili populasi target dapat menyebabkan model bias, menimbulkan masalah etika dan praktis.
Skalabilitas:
Tantangan volume data: Mengumpulkan cukup data untuk melatih model kompleks bisa mahal dan memakan waktu.
Kebutuhan data real-time: Aplikasi seperti mobil otonom atau analisis prediktif membutuhkan aliran data yang stabil dan dapat diandalkan, yang sulit untuk dipertahankan dalam jangka panjang.
Penandaan manual: Dataset besar biasanya memerlukan penandaan manual, menyebabkan bottleneck waktu dan tenaga kerja.
Akses data dan privasi:
Pulau data: Organisasi mungkin menyimpan data di sistem yang terisolasi, membatasi akses dan integrasi.
Kepatuhan: Regulasi seperti GDPR, CCPA, dll. memberikan batasan pada praktik pengumpulan data, terutama di bidang sensitif seperti medis dan keuangan.
Masalah etika: Mengumpulkan data tanpa persetujuan pengguna atau kurangnya transparansi dapat menimbulkan risiko reputasi dan hukum.
Bottleneck umum lainnya termasuk kurangnya keberagaman dan data yang benar-benar global, biaya tinggi terkait infrastruktur data dan pemeliharaan, tantangan dalam mengolah data real-time dan dinamis, serta masalah terkait kepemilikan dan izin data.
Langkah-langkah untuk mengatasi tantangan pengumpulan data
Jika perusahaan menghadapi tantangan dalam mengumpulkan data berkualitas tinggi dan dapat dipercaya, mereka dapat mempertimbangkan proses optimalisasi berikut untuk akhirnya mengatasi masalah ini.
Menentukan kebutuhan data perusahaan
Mengidentifikasi kebutuhan data proyek AI:
Masalah apa yang sedang Anda selesaikan? Menentukan tantangan bisnis.
Jenis data apa yang dibutuhkan? Data terstruktur, tidak terstruktur, atau data real-time?
Dari mana data dapat diperoleh? Sistem internal, penyedia pihak ketiga, perangkat IoT, atau sumber data publik?
Investasi untuk meningkatkan kualitas data
Data berkualitas tinggi sangat penting untuk keluaran AI yang dapat diandalkan:
Menggunakan alat seperti OpenRefine untuk membersihkan dan memproses dataset.
Verifikasi akurasi dan kelengkapan data melalui audit rutin.
Diversifikasi sumber data untuk mengurangi bias dan meningkatkan universalitas model.
Memanfaatkan otomatisasi dan alat integrasi
Menyederhanakan proses pengumpulan data melalui otomatisasi:
Menggunakan platform seperti MuleSoft atau Apache NiFi untuk mengintegrasikan data dari berbagai sistem.
Mengotomatiskan saluran data untuk pengumpulan, pemrosesan, dan penyimpanan secara real-time.
Fokus pada kepatuhan dan keamanan
Memastikan kepatuhan terhadap hukum privasi dan melindungi data sensitif:
Menggunakan alat seperti OneTrust untuk menerapkan manajemen persetujuan.
Menggunakan teknologi enkripsi dan anonimisasi untuk melindungi data.
Pertimbangkan solusi terdesentralisasi
Pengumpulan data terdesentralisasi menawarkan pendekatan transformasional untuk mengatasi banyak bottleneck tradisional.
Memulai pengumpulan data terdesentralisasi
Dalam sistem terpusat, sumber data yang digunakan seringkali tidak transparan, dan proses untuk mengubah data menjadi wawasan atau keputusan yang dapat ditindaklanjuti sering kali tersembunyi. Kurangnya visibilitas ini mengurangi kepercayaan dan memicu kekhawatiran tentang kualitas data, privasi, dan potensi bias. AI terdesentralisasi mengatasi masalah ini dengan memanfaatkan jaringan terdesentralisasi, membuat pengumpulan dan pemrosesan data lebih transparan, bertanggung jawab, dan aman.
Bagaimana cara kerjanya? Solusi AI terdesentralisasi biasanya dibangun di atas infrastruktur pengumpulan data berbasis teknologi blockchain - dapat dianggap sebagai internet yang lebih terbuka dan transparan. Di blockchain, semua data yang dikumpulkan serta cara pemrosesan dan penggunaannya akan dicatat secara tidak dapat diubah, memastikan transparansi dan keamanan. Berdasarkan kebutuhan data spesifik pelanggan (misalnya, melatih layanan pelanggan suara AI untuk mengenali aksen bahasa Inggris yang berbeda, atau menyediakan data gambar untuk mengoptimalkan kamera deteksi keselamatan di lokasi konstruksi), platform AI terdesentralisasi dapat mendistribusikan tugas yang disesuaikan ini secara global, mengundang peserta untuk menyumbangkan data, seperti mengambil foto dari adegan tertentu atau merekam pesan suara pendek. Pembayaran cryptocurrency berfungsi di sini, sebagai pembayaran kecil lintas batas, menginspirasi kontributor data, mengatasi bottleneck yang tidak dapat dilakukan oleh bank tradisional.
Jika perusahaan berkeinginan untuk memulai pengumpulan data terdesentralisasi, mereka dapat memulai dengan langkah-langkah berikut:
Menilai kebutuhan data saat ini: Mengidentifikasi bottleneck dalam pengumpulan dan manajemen data yang ada.
Menjelajahi platform terdesentralisasi: Menilai solusi AI terdesentralisasi yang menawarkan infrastruktur yang dapat diskalakan, aman, dan biaya-efektif.
Mulai dari pilot: Menerapkan pengumpulan data terdesentralisasi untuk kasus penggunaan tertentu untuk menilai efektifitasnya.
Mengintegrasikan dengan proyek AI: Menggunakan data terdesentralisasi untuk pelatihan model AI untuk memastikan wawasan dan prediksi yang lebih berkualitas.
Pengumpulan data adalah pintu gerbang untuk membuka potensi transformasi AI, dan AI terdesentralisasi pasti akan menjadi tren masa depan karena meningkatkan dan mengoptimalkan transparansi, keberagaman, efisiensi biaya, skalabilitas, dan ketahanan. Semakin cepat perusahaan bertindak, semakin menguntungkan posisi mereka di masa depan pengembangan AI yang cepat berubah dan semakin kompleks.