Courtesy of TechCrunch

Mengapa Perusahaan AI Kini Bayar Mahal untuk Data Berkualitas Tinggi

Artikel ini bertujuan mengungkap bagaimana perusahaan AI mulai meningkatkan kualitas dan keberagaman data pelatihan melalui pengumpulan data manual dan terkendali untuk mengembangkan model AI yang lebih canggih, terutama dalam memahami aksi dan proses yang dilakukan secara berurutan dan praktis oleh manusia.

17 Okt 2025, 02.08 WIB

248 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Pengumpulan data berkualitas tinggi sangat penting untuk pelatihan model AI yang efektif.
Data manual yang dikumpulkan dari berbagai profesional dapat meningkatkan keberagaman dalam dataset.
Kualitas data lebih berpengaruh daripada kuantitas dalam mencapai kinerja model yang optimal.

Pada musim panas, Taylor dan temannya memakai kamera GoPro yang dipasang di dahi mereka setiap hari untuk merekam aktivitas sehari-hari mereka, mulai dari memasak, membersihkan sampai membuat karya seni. Tujuan dari kegiatan tersebut adalah untuk mengumpulkan data video yang terkoneksi secara waktu guna melatih model AI agar bisa memahami tindakan manusia secara detail.

Taylor bekerja untuk Turing Labs, sebuah perusahaan AI yang bertujuan melatih model visi yang mampu memahami proses problem solving dan reasoning visual secara berurutan melalui data video. Turing Labs tidak hanya mengambil data secara acak, tapi memilih berbagai jenis pekerja dengan tangan terampil agar dataset yang dihasilkan sangat beragam.

Pendekatan baru ini menunjukkan pergeseran dari pengumpulan data yang dilakukan secara massal dan seringkali berkualitas rendah menjadi proses pengambilan data khusus dengan bayaran tinggi, demi menjaga kualitas dan efektivitas pelatihan model AI. Perusahaan seperti Fyxer juga mengadopsi strategi pelatihan dengan kualitas data yang ketat, bahkan menggunakan tenaga ahli di bidang tertentu untuk membantu pelatihan model.

Keberhasilan pelatihan dengan data manual berkualitas ini memungkinkan model AI untuk lebih memahami konteks manusiawi pada tugas yang rumit, seperti merespon email atau melakukan pekerjaan manual. Turing Labs menggabungkan data asli dengan data sintetis, dengan proporsi data sintetis mencapai 75-80 persen, namun menekankan bahwa kualitas data asli adalah kunci utama.

Dengan meningkatnya ketatnya persaingan di bidang AI, perusahaan kini menjadikan proses pengumpulan data manual berkualitas tinggi sebagai salah satu keunggulan kompetitifnya. Metode ini diyakini akan menjadi standar baru dalam pelatihan AI karena memberikan hasil yang lebih efektif dan realistis dibandingkan data yang dikumpulkan secara sembarangan.

Referensi:
[1] https://techcrunch.com/2025/10/16/why-ai-startups-are-taking-data-into-their-own-hands/

Analisis Ahli

Sudarshan Sivaraman

"Menyatakan pentingnya data berkualitas tinggi dalam memastikan model AI yang dilatih, terutama dengan proporsi besar data sintetis yang dibuat berdasarkan dataset asli."

Richard Hollingsworth

"Menegaskan bahwa kualitas data lebih menentukan performa AI daripada kuantitas dan bahwa pengumpulan data manual dengan tenaga ahli adalah kunci keberhasilan produk berbasis AI."

Analisis Kami

"Pendekatan Turing dan Fyxer menunjukkan bahwa masa depan AI tidak hanya soal kekuatan komputasi melainkan juga kecermatan dalam mengumpulkan dan memilih data pelatihan yang bermutu tinggi. Ini akan memaksa banyak perusahaan untuk menginvestasikan lebih banyak dalam riset dan tenaga ahli demi mendapatkan keunggulan kompetitif melalui data, bukan hanya model dasar."

Prediksi Kami

Ke depan, strategi pengumpulan dan pelatihan data manual yang cermat ini akan menjadi standar industri AI, menjadikan perusahaan yang mampu mengelola data berkualitas sebagai pemimpin pasar sekaligus menghasilkan model AI yang lebih adaptif dan unggul dalam berbagai tugas dunia nyata.

Pertanyaan Terkait

Apa yang dilakukan Taylor dan rekannya selama seminggu?

Taylor dan rekannya mengenakan kamera GoPro di kepala mereka untuk merekam aktivitas seperti melukis dan membersihkan rumah untuk melatih model visi AI.

Apa tujuan dari proyek Turing Labs?

Tujuan dari proyek Turing Labs adalah untuk melatih model visi AI agar dapat memahami keterampilan abstrak seperti pemecahan masalah berurutan dan penalaran visual.

Mengapa Turing Labs memilih untuk mengumpulkan data manual?

Turing Labs memilih untuk mengumpulkan data manual karena diperlukan dataset yang beragam untuk pelatihan model yang efektif.

Apa yang ditemukan Richard Hollingsworth tentang data dalam proyeknya?

Richard Hollingsworth menemukan bahwa kualitas data, bukan kuantitas, yang benar-benar menentukan kinerja model AI.

Mengapa kualitas data menjadi kunci dalam pelatihan model AI?

Kualitas data menjadi kunci karena jika data pelatihan tidak berkualitas baik, hasil model yang dihasilkan juga tidak akan berkualitas.