TLDR
Masalah utama dalam AI bukanlah pada model, tetapi pada cara kita mengukurnya. Model-model komersial memiliki tingkat hallucinate yang tinggi, antara 15% hingga 52%. 99% organisasi mengalami kerugian finansial akibat risiko terkait AI, yang menunjukkan pentingnya pengukuran yang tepat. Pomodo.id - Dalam dunia kecerdasan buatan (AI), perhatian sering kali tertuju pada kecanggihan model-model canggih yang muncul, namun realitas yang lebih mendalam mengenai penggunaan AI menunjukkan adanya risiko yang menyembunyikan potensi bencana. Saat ini, titik buta yang paling mahal di dalam AI perusahaan bukanlah pada model yang digunakan, namun pada metode yang diterapkan untuk mengukurnya. Dengan banyaknya model AI yang mencapai standar kecakapan yang semakin tinggi tiap kuartal, penting untuk menyoroti metrik yang benar-benar relevan bagi suatu bisnis. Metrik yang perlu diperhatikan adalah kemampuan model untuk mengetahui apa yang tidak diketahuinya, tetap akurat pada dokumen spesifik, serta menolak memberikan jawaban ketika seharusnya. Menurut laporan, banyak model AI berbasis komersial ternyata mengeluarkan informasi yang tidak benar antara 15% hingga 52% tergantung pada tugas yang dihadapi.Sebanyak 99% organisasi menurut survei Responsible AI 2025 dari EY melaporkan kerugian finansial akibat risiko yang terkait dengan AI, dengan rata-rata biaya mencapai $4,4 juta per perusahaan. Angka tersebut memberi gambaran jelas bahwa permasalahan tidak terletak pada model AI itu sendiri, melainkan pada kelemahan dalam sistem pengukuran yang diterapkan. Dalam konteks ini, yang harus direspons oleh setiap eksekutif yang menerapkan AI dalam bisnis mereka adalah perlunya peningkatan dalam cara mereka menilai dan menggunakan teknologi ini, agar dampaknya tidak merugikan.[Bisa card: Metrik AI]Metrik dalam konteks AI adalah statistik yang digunakan untuk mengukur efektivitas dan akurasi sistem AI. Banyak yang mengira bahwa metrik ini hanya berkaitan dengan seberapa baik teknologi tersebut beroperasi, namun metrik yang benar-benar berpengaruh lebih berfokus pada relevansi dan keandalan hasil yang dikeluarkan oleh model AI. Misalnya, metrik seperti tingkat ketepatan atau relevansi dalam penyajian data untuk kasus-kasus spesifik jauh lebih penting daripada sekadar mempertimbangkan kemampuan teknis luas model tersebut.Bagi generasi muda Indonesia, perkembangan ini mengindikasikan pentingnya memiliki keterampilan yang lebih cerdas dalam bekerja dengan AI, dan kemampuan untuk menilai serta beradaptasi dengan metrik yang tepat akan menjadi aspek penting dalam dunia kerja. Di periode mendatang, Indonesia perlu bersaing dalam ekosistem global yang semakin mengandalkan AI. Hal ini menciptakan tren di mana mahasiswa dan profesional muda harus meningkatkan pemahaman mereka tidak hanya tentang penggunaan teknis AI, tetapi juga tentang bagaimana mengevaluasi efektivitas alat tersebut dalam konteks bisnis yang lebih luas. Ini berarti bahwa pengetahuan di bidang seperti evaluasi sistem dan pengukuran efektif akan semakin diperhitungkan dalam dunia kerja.Dengan memperhatikan situasi Indonesia, investasi dalam pengembangan AI dan kemampuan tersebut menjadi tidak terelakkan, mengingat potensi pertumbuhan ekonomi yang dapat dihasilkan. Metrik yang lebih baik dalam penggunaan AI akan memperkuat posisi Indonesia dalam peta global teknologi, dan mengurangi risiko kerugian finansial yang saat ini dihadapi perusahaan-perusahaan di dalam negeri. Masyarakat, terutama yang berusia muda, harus bersiap untuk menyongsong masa depan di mana penguasaan atas AI dan pemahaman tentang pengukuran yang efektif menjadi kunci kesuksesan di beragam bidang kerja.---
Diterbitkan oleh Pomodo · Redaksi Pomodo
Terbit: 6 Nov 2026, 00.07 WIB
Ditulis dengan bantuan AI dan diperiksa akurasinya terhadap sumber.
Menemukan kesalahan? Hubungi redaksi → [pomodo.id/contact](https://pomodo.id/contact)
