DeepSeek Beri Gebrakan Teknologi, Apakah Akan Geser Lanskap AI Generatif?

DeepSeek Beri Gebrakan Teknologi, Apakah Akan Geser Lanskap AI Generatif?

by | Feb 14, 2025

DeepSeek, startup AI asal Tiongkok yang didirikan pada 2023 oleh Liang Wenfeng, kini menjadi sorotan global karena klaimnya menghasilkan model AI generatif yang efisien dan hemat biaya. 

Dengan biaya pelatihan yang dilaporkan hanya sekitar US$6 juta, jauh lebih rendah dibandingkan dengan GPT-4 yang diperkirakan menghabiskan lebih dari US$100 juta, atau model seperti Gemini dari Google yang biayanya bisa mencapai ratusan juta dolar, seperti dilansir dari Financial Times. 

Perbedaan signifikan ini menunjukkan bahwa DeepSeek mampu mengoptimalkan efisiensi pelatihan tanpa mengorbankan performa. Jika dibandingkan dengan ratusan juta hingga miliaran dolar yang dikeluarkan oleh raksasa AI di Amerika Serikat, DeepSeek menawarkan paradigma baru dalam pengembangan model AI.

Artikel ini mengulas secara mendalam tentang DeepSeek, inovasi teknologinya, serta potensi dan tantangan yang mungkin ditimbulkan oleh kehadirannya dalam persaingan global.

Perkembangan DeepSeek

DeepSeek lahir dari latar belakang hedge fund High-Flyer dan awalnya berfokus pada penerapan algoritma AI untuk perdagangan saham. Seiring waktu, perusahaan ini mengalihkan fokusnya ke pengembangan teknologi AI generatif tingkat dasar. 

Pendekatan yang ditempuh DeepSeek adalah dengan mengoptimalkan efisiensi komputasi melalui penggunaan arsitektur Mixture-of-Experts (MoE) dan teknik chain-of-thought pada modelnya, yang memungkinkan pemodelan penalaran seperti yang dilakukan oleh OpenAI dalam model O1 mereka.

DeepSeek terus bereksperimen dengan berbagai model, seperti DeepSeek-V2, yang berfokus pada peningkatan efisiensi inferensi dan pengurangan latensi, serta DeepSeek-V3, yang memperkenalkan arsitektur lebih kompleks dengan kapasitas pemrosesan yang lebih besar dan peningkatan pada pemahaman bahasa alami. Selain itu, model reasoning terbarunya, DeepSeek-R1, menawarkan peningkatan signifikan dalam penalaran logis dan pemecahan masalah dibandingkan versi sebelumnya. Dilansir dari Hugging Face, model-model ini dilatih dengan dataset besar yang mencakup triliunan token, dengan konteks panjang hingga 128K token, serta didukung oleh inovasi seperti pelatihan dengan reinforcement learning (RL) dan

DeepSeek

Inovasi Teknologi: Efisiensi di Balik DeepSeek

Arsitektur Mixture-of-Experts (MoE)

Salah satu kunci keberhasilan DeepSeek adalah penerapan arsitektur MoE. Teknik ini memungkinkan hanya sebagian parameter (misalnya, 37 miliar dari total 671 miliar parameter pada DeepSeek-V3) diaktifkan untuk setiap token yang diproses, sehingga mengurangi beban komputasi secara drastis tanpa mengorbankan performa, seperti dilansir dari Investopedia. Efisiensi ini berkontribusi pada pengurangan penggunaan GPU dan konsumsi daya, yang selama ini menjadi tantangan besar dalam pelatihan model AI generatif skala besar.

Chain-of-Thought dan Reinforcement Learning

DeepSeek-R1 mengadopsi teknik chain-of-thought, di mana model memaparkan alur berpikirnya sebelum memberikan jawaban akhir. Menurut laporan Analytics India, teknik ini telah terbukti meningkatkan keakuratan dan kualitas jawaban, terutama pada soal matematika dan logika. Selain itu, penggunaan reinforcement learning (RL) tanpa ketergantungan penuh pada data berlabel tradisional memungkinkan model untuk “berevolusi” secara mandiri dan mengoptimalkan proses penalaran secara iteratif.

Hemat Biaya dan Dampak Ekonomi

DeepSeek mengklaim bahwa pelatihan model mereka memerlukan sekitar 2.000 GPU terutama seri H800 dari Nvidia selama 55 hari, dengan total biaya sekitar US$5,6 juta. Angka ini sangat kontras dengan biaya pelatihan model-model AI Amerika Serikat yang mencapai ratusan juta hingga miliaran dolar. Dilansir dari Financial Times efisiensi biaya ini membuka peluang bagi perusahaan kecil dan negara-negara dengan sumber daya terbatas untuk ikut serta dalam pengembangan AI, serta dapat mendorong persaingan global yang lebih sehat.

Implikasi Global dan Geopolitik

Menurut laporan Time, kehadiran DeepSeek bukan hanya menguji model AI generatif dari segi teknis, tetapi juga memiliki dampak geopolitik yang signifikan. Di tengah kebijakan ekspor chip AS yang membatasi akses Tiongkok terhadap teknologi komputasi canggih, DeepSeek menunjukkan bahwa inovasi efisiensi dapat mengatasi kendala tersebut.

Beberapa analis pasar menilai bahwa meski DeepSeek berhasil mengurangi biaya pelatihan dan inferensi, perusahaan pesaing seperti OpenAI dan Google tetap mempertahankan keunggulan dalam hal skala dan akses terhadap sumber daya komputasi yang lebih luas. 

Seorang eksekutif dari Google DeepMind menyatakan bahwa efisiensi bukan satu-satunya faktor kunci dalam pengembangan AI generatif, melainkan juga kemampuan model dalam menangani tugas yang lebih kompleks dan beragam, seperti dilansir dari The Verge.

Kesimpulan

DeepSeek telah membuka lembaran baru dalam pengembangan AI generatif dengan menekankan efisiensi komputasi dan penghematan biaya tanpa mengorbankan performa. Dengan teknologi seperti Mixture-of-Experts, chain-of-thought, dan reinforcement learning, DeepSeek tidak hanya mampu menyaingi model AI dari raksasa teknologi Amerika, tetapi juga mendorong paradigma baru dalam persaingan global yang lebih hemat dan terjangkau.

Meskipun tantangan terkait skalabilitas, penerapan industri, dan isu-isu etis masih ada, keberhasilan DeepSeek dapat menjadi sinyal bahwa lanskap AI generatif akan mengalami pergeseran besar, membuka peluang bagi inovasi lebih luas dan pemerataan akses teknologi di tingkat global.

Tantangan dan Prospek ke Depan

Meskipun DeepSeek telah menorehkan prestasi gemilang dalam efisiensi dan biaya, beberapa tantangan tetap ada. Dilansir dari SF Chronicle, meski model-modelnya telah menunjukkan kemampuan penalaran yang kompetitif, penerapan pada skala industri misalnya di sektor kesehatan, keuangan, dan otomotif masih perlu dibuktikan secara konsisten.

Selain itu, sebagai model open-source, DeepSeek harus berhadapan dengan isu-isu seperti kontrol konten dan bias, terutama mengingat kecenderungan model AI Tiongkok untuk menampilkan pandangan yang selaras dengan kebijakan pemerintah.

Di sisi lain, pendekatan open-source DeepSeek berpotensi mendorong inovasi global. Dengan membagikan model-model mereka secara bebas, DeepSeek membuka peluang kolaborasi internasional dan menggeser paradigma dari model AI eksklusif milik perusahaan besar menuju ekosistem yang lebih terbuka dan inklusif.

Next Upcoming Event

Exclusive Class – Government Chief Information Officer (GCIO)

18 June 2025
- Inixindo Jogja
  • 27

    days

  • 1

    hour

  • 40

    minutes

  • 2

    seconds

EVENT DETAIL
AI Action Summit 2025 Digelar di Paris, Apa Saja yang Dibahas?

AI Action Summit 2025 Digelar di Paris, Apa Saja yang Dibahas?

by | Feb 13, 2025

Paris kembali menjadi pusat perhatian dunia dalam diskusi seputar kecerdasan buatan (AI). Pada tanggal 10–11 Februari 2025, Prancis menyelenggarakan AI Action Summit, sebuah pertemuan global yang mengumpulkan kepala negara, pembuat kebijakan, pemimpin industri, peneliti, dan perwakilan masyarakat sipil dari hampir 100 negara. Acara ini tidak hanya mencerminkan ambisi geopolitik dalam menguasai teknologi AI, tetapi juga menandai pergeseran paradigma dalam mengutamakan inovasi, regulasi, dan kolaborasi internasional demi kepentingan bersama.

Latar Belakang dan Konteks Global

Dalam beberapa tahun terakhir, dunia telah menyaksikan perkembangan pesat teknologi AI yang memicu perdebatan antara inovasi versus regulasi. Dilansir dari laporan Reuters, pertemuan perdana mengenai keamanan AI dilakukan di Bletchley Park, Inggris, mengusung tema keselamatan dan penanganan risiko eksistensial. Namun, pergeseran terjadi ketika pertemuan lanjutan di Seoul (2024) dan kini di Paris (2025) lebih menekankan pada peluang ekonomi dan investasi besar di sektor AI.

Contohnya, Prancis mengalokasikan dana sebesar 109 miliar euro untuk mendukung riset AI, termasuk program inkubasi startup teknologi serta pendanaan bagi pengembangan AI di sektor kesehatan dan energi terbarukan.Selain itu, sejumlah perusahaan multinasional seperti Google DeepMind dan Meta mengumumkan kemitraan strategis dengan laboratorium riset Eropa guna mempercepat inovasi AI yang berkelanjutan.

Di tengah dinamika global tersebut, terdapat perbedaan pendekatan yang mencolok. Amerika Serikat dan Inggris menolak menandatangani deklarasi yang menyerukan AI yang “inklusi, transparan, etis, dan berkelanjutan,” sebuah langkah yang semakin menyoroti perbedaan antara negara-negara besar dengan negara-negara lain yang mendukung tata kelola AI secara bersama. Sementara itu, negara seperti Prancis, China, dan India mendorong kerja sama internasional sebagai fondasi untuk mengatur dan mengembangkan AI demi manfaat umat manusia.

Sementara itu, kawasan Asia-Pasifik turut memainkan peran strategis dalam perdebatan ini. Jepang dan Korea Selatan menerapkan pendekatan regulasi yang lebih fleksibel untuk mendukung inovasi di sektor manufaktur dan robotika. Uni Eropa memiliki regulasi ketat seperti AI Act, yang membatasi penggunaan AI di sektor-sektor tertentu, berbeda dengan Amerika Serikat yang lebih berfokus pada pedoman etika dan transparansi tanpa regulasi federal yang mengikat.

Negara-negara seperti Singapura dan Indonesia mulai mengembangkan kebijakan AI nasional yang berorientasi pada perlindungan data dan penguatan infrastruktur digital untuk mendukung pertumbuhan ekonomi berbasis AI.

Tema Utama dan Agenda Konferensi

Inovasi dan Investasi

Salah satu sorotan utama konferensi adalah komitmen besar untuk mendongkrak investasi di bidang AI. Dilansir dari laporan BBC News, Presiden Emmanuel Macron menegaskan bahwa Eropa akan memangkas birokrasi agar para pelaku industri dapat berkembang tanpa hambatan regulasi yang berlebihan. Tak heran, rencana investasi swasta di sektor AI di Prancis mencapai angka fantastis, yakni 109 miliar euro, yang menunjukkan betapa seriusnya komitmen negara ini dalam mempertahankan posisinya sebagai pemain global di bidang teknologi.

Selain Prancis, Uni Eropa juga meluncurkan inisiatif baru yang berfokus pada riset dan pengembangan AI yang bertanggung jawab. Program pendanaan Horizon Europe AI Fund diperluas untuk mencakup lebih banyak startup dan institusi riset, memungkinkan inovasi yang lebih inklusif di seluruh kawasan.

Regulasi dan Tata Kelola AI

Meskipun ada desakan untuk mendorong inovasi, kekhawatiran mengenai risiko penyalahgunaan AI juga semakin mendesak. Deklarasi yang didukung oleh 60 negara menekankan pentingnya kerangka kerja internasional agar AI dikembangkan dan digunakan secara etis serta aman, seperti dilansir dari The Guardian.

Di samping itu, konferensi ini juga membahas langkah-langkah konkret untuk memastikan bahwa AI tidak hanya menguntungkan perusahaan besar, tetapi juga mendukung pengembangan ekonomi digital di negara-negara berkembang. Berdasarkan laporan Amnesty International, salah satu inisiatif utama yang diusulkan adalah program pendanaan global untuk startup AI di negara berkembang, yang bertujuan mempercepat adopsi teknologi di sektor pendidikan, kesehatan, dan pertanian. Selain itu, Uni Eropa mengajukan kebijakan yang mendorong transfer teknologi melalui kemitraan antara perusahaan multinasional dan bisnis lokal, guna memastikan bahwa manfaat AI dapat dirasakan lebih luas.

Kolaborasi Internasional dan Keterlibatan Masyarakat Sipil

AI Action Summit 2025 tidak hanya melibatkan pemerintah dan pelaku industri, tetapi juga membuka ruang bagi perwakilan masyarakat sipil dan akademisi. Meski demikian, beberapa kelompok seperti Amnesty International mengkritik kurangnya keterlibatan aktivis dalam agenda konferensi, dengan menyerukan agar suara komunitas terdampak lebih diakomodasi. Hal ini mengingatkan kita bahwa kemajuan teknologi harus berjalan seiring dengan perlindungan hak asasi manusia dan keadilan sosial.

Dalam sesi panel khusus, perwakilan organisasi non-pemerintah juga membahas bagaimana AI dapat dimanfaatkan untuk tujuan sosial, seperti mitigasi perubahan iklim, pengurangan ketimpangan, dan akses yang lebih luas terhadap layanan kesehatan.

Next Upcoming Event

Exclusive Class – Government Chief Information Officer (GCIO)

18 June 2025
- Inixindo Jogja
  • 27

    days

  • 1

    hour

  • 40

    minutes

  • 2

    seconds

EVENT DETAIL
Revolusi Analisis Data dengan Machine Learning

Revolusi Analisis Data dengan Machine Learning

by | Jan 31, 2025

Machine Learning (ML) telah menjadi elemen kunci dalam analisis data modern, menawarkan kemampuan untuk memproses dan menganalisis volume data yang besar dengan efisiensi dan akurasi tinggi. Dengan memanfaatkan algoritma canggih, ML memungkinkan sistem untuk belajar dari data historis, mengidentifikasi pola tersembunyi, dan membuat prediksi atau keputusan tanpa intervensi manusia secara langsung. 

Penerapan Machine Learning dalam Analisis Data

ML telah diterapkan di berbagai bidang untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi analisis data. Berikut adalah beberapa contoh penerapan ML dalam analisis data di berbagai sektor:

1. Sektor Keuangan

Di sektor keuangan, ML digunakan untuk mendeteksi aktivitas penipuan dengan menganalisis pola transaksi yang mencurigakan. Menurut PwC, ML dapat membantu mengurangi risiko, biaya, dan friksi pelanggan dengan meminimalkan positif palsu dan memblokir transaksi yang sah. Algoritma ML mampu mendeteksi pola penipuan yang tidak diketahui sebelumnya dan beradaptasi dengan perubahan pola penipuan secara efisien. Selain itu, ML juga diterapkan dalam sistem kredit scoring untuk menilai kelayakan kredit berdasarkan pola perilaku pelanggan, yang mempercepat proses persetujuan pinjaman dan mengurangi risiko gagal bayar.

2. Sektor Ritel

Perusahaan ritel menggunakan ML untuk menganalisis perilaku pelanggan dan mengoptimalkan strategi penetapan harga. McKinsey melaporkan bahwa ML menawarkan kemampuan analitis baru yang dapat mengubah cara perusahaan menetapkan harga produk dan layanan mereka, meningkatkan profitabilitas dan kepuasan pelanggan. Selain itu, ML juga digunakan dalam sistem rekomendasi produk untuk memberikan pengalaman belanja yang lebih personal, membantu meningkatkan penjualan dan loyalitas pelanggan.

3. Sektor Teknologi

Perusahaan teknologi terkemuka telah mengintegrasikan AI dan ML ke dalam operasi mereka untuk meningkatkan efisiensi dan inovasi. Teknologi ini digunakan untuk menganalisis data besar, mengotomatisasi proses, dan memberikan wawasan yang lebih mendalam kepada klien mereka. Contohnya termasuk aplikasi dalam pengembangan perangkat lunak yang dapat mendeteksi bug secara otomatis dan meningkatkan keamanan siber dengan menganalisis pola ancaman yang muncul.

4. Sektor Kesehatan

Di sektor kesehatan, ML digunakan untuk menganalisis data pasien dan membantu dalam diagnosis penyakit. Contohnya adalah penggunaan algoritma ML untuk mendeteksi kanker dari gambar radiologi dengan akurasi tinggi. Selain itu, ML juga diterapkan dalam pengembangan obat baru, di mana model dapat mensimulasikan efek dari berbagai senyawa kimia untuk mempercepat proses penelitian.

Manfaat Machine Learning dalam Analisis Data

Penerapan ML dalam analisis data menawarkan berbagai manfaat signifikan, antara lain:

1. Pengolahan Data dalam Jumlah Besar

ML mampu memproses dan menganalisis data dalam jumlah besar dengan cepat dan efisien. Hal ini memungkinkan perusahaan dan organisasi untuk menggali informasi berharga dari data yang sebelumnya sulit atau tidak mungkin dianalisis secara manual. Dengan adanya ML, analisis data besar dapat dilakukan secara real-time, memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat dan berbasis data.

2. Peningkatan Akurasi Prediksi

Dengan belajar dari data historis, model ML dapat membuat prediksi dengan tingkat akurasi yang tinggi. Misalnya, dalam analisis risiko keuangan, ML dapat mengidentifikasi pola yang menunjukkan potensi risiko, memungkinkan perusahaan untuk mengambil tindakan proaktif . Dalam sektor ritel, prediksi tren permintaan produk berdasarkan data penjualan historis memungkinkan perusahaan mengelola stok secara lebih efektif.

3. Otomatisasi Proses Analisis

ML memungkinkan otomatisasi dalam proses analisis data, mengurangi kebutuhan akan intervensi manusia dan meminimalkan kesalahan yang mungkin terjadi akibat faktor manusia. Ini sangat bermanfaat dalam situasi di mana kecepatan dan akurasi analisis sangat penting. Misalnya, dalam deteksi penipuan, algoritma ML dapat menganalisis ribuan transaksi per detik dan memberikan peringatan dalam waktu nyata.

4. Adaptasi terhadap Perubahan

ML memiliki kemampuan untuk beradaptasi dengan cepat terhadap perubahan dalam data atau pola. Sebagai contoh, dalam analisis pasar saham, algoritma ML dapat terus belajar dan menyesuaikan modelnya berdasarkan data terbaru, memastikan relevansi dan akurasi prediksi.

Tantangan dalam Penerapan Machine Learning untuk Analisis Data

Meskipun menawarkan berbagai manfaat, penerapan ML dalam analisis data juga menghadapi beberapa tantangan, antara lain:

1. Kualitas dan Ketersediaan Data

Kualitas data yang buruk atau data yang tidak representatif dapat mempengaruhi kinerja model ML. Selain itu, kurangnya data yang relevan dapat membatasi kemampuan model untuk belajar dan membuat prediksi yang akurat. Masalah ini sering terjadi di sektor yang memiliki data terbatas atau data yang sangat terfragmentasi.

2. Interpretabilitas Model

Beberapa algoritma ML, terutama yang kompleks seperti deep learning, sering dianggap sebagai “black box” karena sulit untuk diinterpretasikan. Hal ini dapat menjadi kendala dalam situasi di mana transparansi dan interpretabilitas model sangat penting. Pengembangan alat interpretabilitas model, seperti SHAP dan LIME, menjadi semakin relevan untuk mengatasi tantangan ini.

3. Overfitting dan Underfitting

Overfitting terjadi ketika model terlalu kompleks dan menyesuaikan diri terlalu dekat dengan data latih, sehingga kinerjanya buruk pada data uji. Sebaliknya, underfitting terjadi ketika model terlalu sederhana dan gagal menangkap pola dalam data. Kedua masalah ini dapat mempengaruhi akurasi prediksi model. Untuk mengatasinya, teknik seperti cross-validation dan regularisasi sering diterapkan.

4. Isu Etika dan Bias

ML dapat memperkuat bias yang ada dalam data, yang dapat menghasilkan hasil yang tidak adil atau diskriminatif. Oleh karena itu, penting untuk memastikan bahwa data yang digunakan untuk melatih model bebas dari bias, dan model dievaluasi secara rutin untuk mendeteksi potensi masalah etika.

Prospek Masa Depan Machine Learning dalam Analisis Data

Seiring dengan perkembangan teknologi dan peningkatan ketersediaan data, peran ML dalam analisis data diprediksi akan semakin penting. Beberapa tren yang diantisipasi meliputi:

1. Peningkatan Penggunaan Deep Learning

Deep learning, sebagai sub bidang dari ML, telah menunjukkan potensi besar dalam menganalisis data yang kompleks dan tidak terstruktur, seperti gambar dan teks. Penggunaan deep learning diperkirakan akan semakin meluas di berbagai aplikasi analisis data. Contohnya adalah pengenalan wajah untuk keamanan dan analisis sentimen di media sosial.

2. Integrasi dengan Teknologi Lain

ML akan semakin terintegrasi dengan teknologi lain, seperti Internet of Things (IoT) dan blockchain, untuk menciptakan solusi analisis data yang lebih canggih dan aman. Misalnya, data yang dikumpulkan dari perangkat IoT dapat dianalisis secara langsung menggunakan algoritma ML untuk memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dalam waktu nyata.

3. Fokus pada Etika dan Privasi Data

Dengan meningkatnya kekhawatiran tentang privasi data, akan ada fokus yang lebih besar pada pengembangan model ML yang etis dan menghormati privasi pengguna. Pendekatan seperti “privasi diferensial” dan “pembelajaran federatif” akan menjadi lebih umum untuk memastikan bahwa analisis data dilakukan dengan cara yang bertanggung jawab. Selain itu, regulasi seperti GDPR akan terus mendorong perusahaan untuk meningkatkan praktik privasi data mereka.

Secara keseluruhan, ML telah membawa transformasi signifikan dalam cara kita menganalisis data, menawarkan alat yang kuat untuk menggali wawasan dari data yang kompleks dan besar. Dengan terus berkembangnya teknologi dan metodologi, ML akan terus memainkan peran penting dalam analisis data di masa depan. Potensi penuh dari ML masih belum sepenuhnya terealisasi, tetapi inovasi yang sedang berlangsung menjanjikan masa depan yang menarik bagi dunia analisis data.

Next Upcoming Event

Exclusive Class – Government Chief Information Officer (GCIO)

18 June 2025
- Inixindo Jogja
  • 27

    days

  • 1

    hour

  • 40

    minutes

  • 2

    seconds

EVENT DETAIL
Tantangan Tata Kelola Data di Era Artificial Intelligence

Tantangan Tata Kelola Data di Era Artificial Intelligence

by | Jan 31, 2025

Di era Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence/AI), tata kelola data menjadi salah satu fondasi utama untuk memastikan implementasi AI yang efektif dan berkelanjutan. Namun, berbagai tantangan dalam tata kelola data muncul seiring dengan pesatnya perkembangan teknologi ini. Tata kelola data tidak hanya melibatkan aspek teknis, tetapi juga mencakup faktor manusia, keamanan, serta regulasi yang harus dipatuhi. Berikut adalah beberapa tantangan tata kelola di era AI:

1. Kualitas dan Kompetensi Data

Kualitas data yang rendah menjadi salah satu hambatan terbesar dalam implementasi AI. Data yang tidak akurat, tidak lengkap, atau tidak relevan dapat menghasilkan model AI yang bias dan tidak dapat diandalkan. 

Sebuah studi dari Gartner menunjukkan bahwa kualitas data yang buruk bertanggung jawab atas kegagalan proyek analitik dan AI hingga 40% di banyak perusahaan global. Hal ini menyoroti pentingnya validasi data yang ketat sebelum digunakan dalam pelatihan model AI. 

Sebagai contoh, sistem pengenalan wajah telah diketahui lebih akurat dalam mengidentifikasi individu berkulit terang dibandingkan dengan individu berkulit gelap, karena data pelatihan yang tidak mencakup berbagai keragaman ras.

Studi lain menunjukkan bahwa algoritma rekrutmen berbasis AI milik Amazon pernah cenderung mendiskriminasi kandidat wanita karena data historis yang digunakan untuk melatih model ini mencerminkan bias gender dalam perekrutan sebelumnya. 

Laporan dari PwC menunjukkan bahwa 72% perusahaan menghadapi tantangan terkait kualitas data mereka ketika mengadopsi AI. Selain itu, perusahaan seringkali kesulitan menentukan standar kualitas data yang seragam, terutama jika data berasal dari berbagai sumber yang berbeda.

2. Kesenjangan Keterampilan Digital

Kurangnya sumber daya manusia yang memiliki keahlian dalam tata kelola data dan teknologi AI menjadi kendala signifikan.Sebagai contoh, di sektor perbankan, beberapa lembaga keuangan melaporkan kesulitan dalam merekrut analis data yang mampu mengelola sistem berbasis AI. 

Laporan dari Bank Dunia juga menunjukkan bahwa institusi keuangan di negara berkembang sering kali kekurangan tenaga kerja yang mampu memahami konsep tata kelola data secara holistik, yang berdampak pada lambatnya proses digitalisasi. 

Studi IBM dan KORIKA mengungkapkan bahwa 47% perusahaan di Indonesia mengalami kesulitan menangani kesenjangan keterampilan digital. 

Ketidakmampuan perusahaan untuk merekrut dan melatih tenaga kerja yang memiliki keterampilan terkait AI membuat adopsi teknologi ini berjalan lebih lambat. Tantangan ini juga terkait dengan minimnya akses ke pelatihan teknologi yang relevan, terutama di negara-negara berkembang. Dengan meningkatnya kebutuhan akan keahlian seperti analitik data, pemrograman, dan pemahaman etika AI, kesenjangan ini harus segera diatasi.

3. Tata Kelola Data Internal

Banyak perusahaan belum memiliki sistem tata kelola data yang terpadu, menyebabkan data tersebar di berbagai sistem yang tidak saling terintegrasi. Sebagai contoh, sebuah perusahaan logistik global berhasil mengatasi tantangan ini dengan mengimplementasikan middleware untuk menyatukan data dari berbagai platform seperti sistem manajemen gudang, pengiriman, dan penagihan.

 Solusi ini memungkinkan mereka untuk mengelola data secara real-time dan mengurangi redundansi data, sehingga meningkatkan efisiensi operasional. Teknologi seperti data warehouse, data lake, atau middleware dapat menjadi solusi untuk membantu menyatukan data dari berbagai sumber sehingga pengelolaan dan analisis data dapat dilakukan dengan lebih efisien. 

Penelitian menunjukkan bahwa 40% perusahaan di Indonesia menghadapi tantangan ini, yang menghambat implementasi AI secara efektif. Ketidakmampuan dalam membangun arsitektur data yang terstandar mengakibatkan inefisiensi operasional. Data sering kali berada dalam “silo” yang tidak dapat diakses oleh tim atau departemen lain, yang pada akhirnya mengurangi nilai strategis data tersebut.

ilustrasi data

4. Keamanan dan Privasi Data

Pengumpulan dan pemrosesan data dalam jumlah besar untuk melatih model AI sering kali menimbulkan risiko keamanan dan privasi. Jika data tidak dikelola dengan baik, risiko kebocoran atau penyalahgunaan data meningkat. 

Sebuah laporan dari IBM Security mencatat bahwa rata-rata kerugian finansial akibat kebocoran data global mencapai USD 4,35 juta per insiden pada tahun 2022. Selain kerugian finansial, dampak reputasi perusahaan juga menjadi salah satu konsekuensi serius.

Selain itu, regulasi yang semakin ketat terkait perlindungan data pribadi, seperti GDPR di Uni Eropa dan UU PDP di Indonesia, memaksa perusahaan untuk mengadopsi langkah-langkah perlindungan yang lebih komprehensif. Namun, banyak perusahaan yang masih berjuang untuk mematuhi regulasi ini, terutama dalam mengelola data pelanggan lintas batas negara.

5. Pertimbangan Etis

Tantangan etis dalam penggunaan AI, seperti bias algoritma, privasi, dan dampak terhadap tenaga kerja, juga menjadi perhatian utama. Sebagai contoh, bias algoritma dapat memengaruhi kelompok tertentu secara negatif, seperti dalam kasus sistem rekrutmen otomatis yang secara tidak sengaja mendiskriminasi kandidat wanita karena data pelatihan yang didominasi oleh laki-laki.

Situasi serupa terjadi dalam sistem kredit skor di mana algoritma cenderung memberikan skor lebih rendah pada komunitas minoritas karena data historis yang tidak seimbang. Hal ini menunjukkan bahwa pengelolaan data yang inklusif dan representatif sangat penting untuk meminimalkan dampak bias algoritma.

Pemerintah Indonesia melalui Kementerian Komunikasi dan Digital (Kemenkomdigi) telah mengeluarkan pedoman etika AI untuk memastikan teknologi ini digunakan secara bertanggung jawab. Namun, implementasi pedoman ini masih menjadi tantangan tersendiri.

Solusi untuk Mengatasi Tantangan

Menghadapi tantangan ini membutuhkan pendekatan yang komprehensif, antara lain:

  • Peningkatan Kualitas Data: Menerapkan standar tata kelola data untuk memastikan data yang digunakan memiliki kualitas tinggi. Langkah ini mencakup proses pembersihan data, validasi, dan pemantauan kualitas data secara terus-menerus.
  • Pelatihan dan Pengembangan SDM: Memberikan pelatihan kepada tenaga kerja untuk mengatasi kesenjangan keterampilan digital. Kolaborasi dengan universitas dan institusi pendidikan dapat membantu menciptakan talenta baru di bidang AI dan data.
  • Integrasi Sistem Data: Membangun infrastruktur data yang memungkinkan integrasi antar-sistem. Investasi dalam teknologi seperti data lake dan platform manajemen data dapat membantu perusahaan mengelola data dengan lebih efektif.
  • Keamanan Data yang Ketat: Menggunakan teknologi enkripsi dan sistem keamanan yang canggih untuk melindungi data. Audit keamanan secara berkala diperlukan untuk memastikan sistem tetap aman dari ancaman baru.
  • Kebijakan dan Regulasi: Mengadopsi kebijakan yang mendorong tata kelola data dan penggunaan AI secara etis. Pemerintah dan sektor swasta perlu bekerja sama untuk menciptakan ekosistem yang mendukung inovasi sekaligus menjaga kepentingan publik.
5 Pekerjaan Baru yang Muncul Berkat Adanya Artificial Intelligence

5 Pekerjaan Baru yang Muncul Berkat Adanya Artificial Intelligence

by | Jan 22, 2025

Perkembangan teknologi Artificial Intelligence (AI) telah membawa dampak signifikan terhadap lanskap dunia kerja. Selain menggantikan beberapa jenis pekerjaan konvensional, AI juga menciptakan peluang kerja baru yang menuntut keterampilan unik. 

Berdasarkan laporan terbaru dari World Economic Forum, permintaan tenaga kerja di bidang AI meningkat hingga 74% dalam lima tahun terakhir, menunjukkan tren global dalam transformasi digital yang mendorong kebutuhan akan keahlian baru.

Hal ini menandakan peran penting AI dalam berbagai sektor seperti teknologi informasi, kesehatan, pendidikan, dan manufaktur. AI tidak hanya meningkatkan efisiensi tetapi juga mendorong terciptanya inovasi yang sebelumnya dianggap mustahil.

Berikut adalah lima pekerjaan baru yang lahir atau menjadi semakin relevan berkat kemajuan teknologi AI:

1. AI Trainer

AI Trainer bertanggung jawab melatih model AI agar dapat bekerja sesuai kebutuhan spesifik pengguna. Tugas utama mereka meliputi memberikan data pelatihan, menguji model, serta memberikan umpan balik untuk memastikan AI memahami konteks yang diinginkan. Contohnya, melabeli data untuk pembelajaran mesin atau melatih chatbot agar memberikan respons yang natural dan relevan.

Dalam industri perbankan, misalnya, AI Trainer membantu model memproses data transaksi untuk mendeteksi aktivitas penipuan. Di sektor kesehatan, mereka melatih AI untuk mengenali pola dalam citra medis guna membantu diagnosis penyakit. 

Dengan semakin kompleksnya aplikasi AI di berbagai industri, peran AI Trainer terus berkembang dan membutuhkan spesialisasi yang lebih dalam. Menurut laporan Glassdoor, gaji rata-rata AI Trainer di Amerika Serikat mencapai $80.000 per tahun, mencerminkan tingginya permintaan untuk profesi ini.

2. AI Ethicist

Seiring dengan adopsi AI yang semakin luas, isu etika menjadi perhatian utama. AI Ethicist berperan memastikan bahwa teknologi AI digunakan sesuai dengan prinsip moral, hukum, dan hak asasi manusia. Mereka memonitor potensi bias algoritma, transparansi data, serta dampak sosial yang mungkin timbul. 

Profesi ini memerlukan kolaborasi dengan akademisi, pengacara, dan pembuat kebijakan untuk merancang panduan etis yang komprehensif. Berdasarkan penelitian dari Forrester, hampir 48% perusahaan besar kini telah mempekerjakan AI Ethicist untuk memastikan teknologi mereka mematuhi standar etika yang ketat.

3. Data Annotation Specialist

Data Annotation Specialist memainkan peran penting dalam menyediakan data berkualitas tinggi untuk melatih model AI. Tugas mereka mencakup pelabelan objek pada gambar, memberikan konteks pada data teks, hingga anotasi suara. 

Keakuratan hasil kerja mereka sangat menentukan performa model AI yang akan digunakan. Menurut laporan MarketsandMarkets, pasar data annotation diproyeksikan tumbuh hingga mencapai $3,5 miliar pada tahun 2025, mencerminkan pentingnya peran ini dalam ekosistem AI. 

Iustrasi prompt engineering

4. Prompt Engineer

Prompt engineer adalah profesi baru yang muncul seiring dengan berkembangnya model AI generatif seperti ChatGPT dan DALL·E. Profesi ini fokus pada pembuatan dan pengoptimalan prompt (instruksi) agar AI menghasilkan output sesuai kebutuhan. 

Selain memahami teknis model AI, prompt engineer sering kali harus kreatif dalam merancang skenario penggunaan yang kompleks. Menurut Financial Times, permintaan untuk posisi ini meningkat pesat, dengan beberapa ahli memperoleh gaji hingga $200.000 per tahun. 

Kesimpulan

AI telah menciptakan berbagai peluang kerja baru yang tidak hanya inovatif tetapi juga menuntut keterampilan spesifik yang belum ada sebelumnya. Bagi individu yang ingin tetap relevan di era ini, penting untuk terus belajar dan menyesuaikan diri dengan kebutuhan pasar.

Sementara itu, perusahaan harus berinvestasi dalam pelatihan dan pengembangan tenaga kerja agar dapat bersaing di pasar global.

5. Digital Twin Engineer

Digital Twin Engineer bertugas membuat replika digital dari objek fisik atau sistem nyata. Replika ini digunakan untuk memantau, menganalisis, dan mengoptimalkan performa sistem berdasarkan data real-time. 

Di industri manufaktur misalnya, digital twin memungkinkan simulasi proses produksi sebelum pelaksanaan aktual, sehingga mengurangi risiko kesalahan dan biaya. Gartner memperkirakan bahwa adopsi teknologi digital twin akan tumbuh sebesar 36% di sektor industri pada tahun 2024. 

KELAS TATA KELOLA IT DAN AI

Executive Class kembali dengan IT Governance + AI Strategies and Policies! Klik Disini untuk dapatkan Promonya!

00Days
:
00Hours
:
00Mins
:
00Secs