Courtesy of Forbes

Mengapa Rekayasa Data adalah Kunci Kepercayaan Sistem AI di Amazon

Menggambarkan pentingnya rekayasa data dan praktik terbaik dalam menjaga kejelasan, keandalan, dan kepercayaan pada sistem AI melalui pelacakan data dan kerja sama antar tim.

05 Des 2025, 04.26 WIB

183 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Pentingnya data yang berkualitas untuk membangun sistem AI yang dapat dipercaya.
Data lineage memberikan kemampuan untuk melacak kesalahan dan memahami keputusan model.
Kolaborasi antara tim produk, teknik data, dan kepatuhan sangat penting untuk mencapai explainability dalam AI.

Seattle, Amerika Serikat - Seringkali kesalahan dalam kecerdasan buatan (AI) dianggap berasal dari kesalahan model yang digunakan. Namun, Pallishree Panigrahi dari Amazon menunjukkan bahwa masalah sebenarnya biasanya muncul jauh sebelum model dilatih, yaitu dari data yang digunakan. Jika data tidak lengkap, salah label, atau tidak jelas, maka model tidak bisa memberikan prediksi yang dapat dipercaya atau dijelaskan dengan baik.

Untuk memastikan AI dapat dipercaya, kita harus melacak setiap hasil kembali ke asal data yang menghasilkannya. Ini termasuk bagaimana data dibuat, dibersihkan, dan diubah, serta siapa yang melakukan perubahan tersebut. Data lineage atau proses pelacakan asal data sangat penting untuk menghubungkan hasil teknis dengan tanggung jawab etika, memungkinkan tim menemukan kesalahan secara cepat dan tepat.

Lima praktik penting membuat AI dapat dijelaskan yakni: validasi skema yang ketat untuk mencegah input salah, penyimpanan versi dataset serta fitur untuk melacak perubahan, pemberian metadata jelas dan makna bisnis supaya data tidak sekadar angka, pengecekan otomatis terhadap bias dan data hilang, serta pipeline data yang dapat direproduksi untuk memastikan hasil selalu konsisten.

Peran data engineer semakin berkembang ke arah kesadaran konteks, etika, dan otomatisasi pengawasan data. Mereka harus bekerja erat dengan tim produk, ilmuwan data, dan compliance untuk membuat sistem AI yang tidak hanya cepat tapi juga adil, transparan, dan bertanggung jawab. Kolaborasi antar tim ini mencegah kegagalan dalam menjelaskan keputusan yang dibuat AI.

Dengan menginvestasi pada kontrak data yang jelas, dokumentasi lengkap, dan otomatisasi pemeriksaan kualitas data, perusahaan dapat membangun fondasi AI yang bisa diandalkan dan dipercaya. Panigrahi menekankan bahwa untuk AI yang etis dan efektif, kualitas data serta tata kelola adalah pondasi utama sebelum model itu sendiri.

Referensi:
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/12/04/how-do-we-trust-ai-the-hidden-architects-who-make-ai-explainable/

Analisis Ahli

Andrew Ng

"Data is the foundation of AI. Without trustworthy and well-understood data, even the best algorithms will fail to deliver reliable results."

Kate Crawford

"Ethical AI cannot emerge from models alone; it requires rigorous data governance and transparency in every step of the data pipeline."

Analisis Kami

"Perhatian mendalam pada kualitas data dan dokumentasi sangat penting untuk membangun kepercayaan pada sistem AI, bukan hanya fokus pada modelnya. Jika organisasi gagal memperkuat tata kelola data dan kolaborasi lintas fungsi, risiko kegagalan AI yang merugikan dan tidak etis akan semakin meningkat."

Prediksi Kami

Di masa depan, peran insinyur data akan semakin strategis dalam memastikan keadilan, transparansi, dan keandalan AI, dengan penerapan otomatisasi yang lebih luas untuk menangani pertumbuhan data dan kompleksitas sistem AI.

Pertanyaan Terkait

Apa yang dimaksud dengan data lineage?

Data lineage adalah cerita tentang bagaimana dataset terbentuk, termasuk sumber, langkah pembersihan, dan modifikasi.

Mengapa penting untuk memiliki data lineage dalam sistem AI?

Data lineage penting karena memungkinkan tim untuk melacak kesalahan dan memahami model serta prediksi yang dibuat.

Apa saja praktik untuk membuat explainability menjadi nyata?

Praktik untuk membuat explainability nyata termasuk validasi skema yang ketat, versioning dataset dan fitur, serta otomatisasi pemeriksaan untuk bias.

Bagaimana peran data engineer berubah dalam beberapa tahun terakhir?

Peran data engineer telah berubah dari fokus pada pipeline dan pekerjaan ETL menjadi mengutamakan kesadaran kontekstual dan otomatisasi tata kelola.

Apa yang harus dilakukan untuk memastikan keandalan dan transparansi dalam AI?

Untuk memastikan keandalan dan transparansi, penting untuk berinvestasi dalam kontrak data yang jelas, dokumentasi yang tidak bisa dinegosiasikan, dan otomatisasi.