Mengatasi Tantangan Kualitas Data Tidak Terstruktur untuk Meningkatkan Penerapan AI Generatif

Perkembangan AI

Dalam beberapa tahun terakhir, kecerdasan buatan (AI) telah berkembang pesat dan menjadi bagian penting dari berbagai industri. Dari chatbot yang bisa menjawab pertanyaan pelanggan hingga sistem yang mampu menganalisis dokumen hukum, teknologi ini semakin banyak digunakan untuk menyelesaikan tugas-tugas kompleks. Namun, di balik semua kemampuan canggih tersebut, ada satu hal mendasar yang sering kali menjadi tantangan besar: kualitas data. Baru-baru ini, perusahaan teknologi Anomalo mengumumkan kerja samanya dengan Amazon Web Services (AWS) untuk membantu perusahaan mengatasi masalah kualitas data, khususnya data tidak terstruktur. Ini adalah kabar menarik bagi siapa pun yang mengikuti perkembangan AI karena menyentuh salah satu hambatan utama dalam penerapan teknologi ini secara luas.

Data Tidak Terstruktur

Sebagian besar data yang dimiliki perusahaan sebenarnya tidak tersusun rapi dalam tabel atau format standar. Data seperti transkrip panggilan telepon, laporan hasil scan, email pelanggan, hingga unggahan media sosial termasuk dalam kategori data tidak terstruktur. Meskipun jumlahnya sangat besar—bahkan diperkirakan mencapai lebih dari 80% dari total data perusahaan—data jenis ini sulit diolah secara otomatis. Di sinilah peran Anomalo menjadi penting. Dengan menggunakan layanan AWS sebagai fondasi teknologinya, Anomalo menawarkan solusi untuk memeriksa dan membersihkan data tidak terstruktur secara otomatis. Sistem mereka dapat mengenali teks yang rusak, mendeteksi informasi pribadi yang sensitif, serta memastikan bahwa hanya data berkualitas tinggi yang digunakan dalam pelatihan model AI.

Keunggulan Anomalo

Salah satu keunggulan pendekatan Anomalo adalah kemampuannya untuk bekerja dalam skala besar tanpa harus mengandalkan proses manual yang memakan waktu dan rentan kesalahan. Teknologi mereka dapat membaca berbagai jenis dokumen seperti PDF atau file Word, mengekstrak informasi penting secara otomatis, lalu mengevaluasi apakah data tersebut layak digunakan atau perlu diperbaiki. Selain itu, sistem ini juga dilengkapi dengan fitur pemantauan berkelanjutan sehingga tim TI bisa mengetahui jika ada lonjakan dokumen bermasalah atau perubahan pola dalam isi dokumen. Bagi tim keamanan dan kepatuhan perusahaan, fitur ini sangat membantu karena memungkinkan mereka menjaga privasi dan mematuhi regulasi seperti GDPR atau UU Perlindungan Data lainnya.

Tantangan Penerapan

Namun tentu saja, tidak ada solusi yang benar-benar sempurna. Meski Anomalo menawarkan kemudahan dan efisiensi tinggi, penerapannya tetap membutuhkan integrasi dengan sistem internal perusahaan serta pemahaman tentang alur kerja data masing-masing organisasi. Selain itu, meskipun prosesnya otomatis, tetap diperlukan pengawasan manusia untuk memastikan bahwa keputusan akhir—misalnya apakah suatu dokumen harus disimpan atau dihapus—sesuai dengan kebijakan bisnis dan hukum yang berlaku.

Arah Strategis Anomalo

Jika kita melihat ke belakang sejenak, langkah ini tampaknya merupakan kelanjutan alami dari arah strategis Anomalo selama beberapa tahun terakhir. Sejak awal berdiri, perusahaan ini memang fokus pada pemantauan kualitas data di lingkungan bisnis skala besar. Namun sebelumnya mereka lebih banyak menangani data terstruktur—seperti angka-angka penjualan atau catatan transaksi digital—yang relatif lebih mudah dikelola oleh sistem komputer. Kini dengan meningkatnya kebutuhan akan AI generatif (seperti model bahasa besar), perhatian mulai bergeser ke bagaimana cara mengelola data tidak terstruktur agar bisa dimanfaatkan secara maksimal oleh teknologi baru tersebut.

Kolaborasi Strategis

Dalam konteks ini, kolaborasi antara Anomalo dan AWS mencerminkan pergeseran fokus industri AI dari sekadar membangun model paling canggih menjadi bagaimana memastikan bahwa model-model tersebut dilatih dengan bahan baku (data) yang benar-benar berkualitas. Hal ini sejalan dengan tren terbaru di mana keberhasilan proyek AI bukan lagi ditentukan oleh ukuran model semata, melainkan oleh relevansi dan kebersihan datanya.

Gambaran Masa Depan AI

Secara keseluruhan, pengumuman ini memberikan gambaran menarik tentang bagaimana dunia AI terus berkembang ke arah yang lebih matang dan praktis. Solusi seperti milik Anomalo menunjukkan bahwa untuk mendapatkan hasil maksimal dari teknologi canggih sekalipun, kita tetap perlu memperhatikan dasar-dasarnya—dalam hal ini adalah kualitas data. Bagi perusahaan-perusahaan yang sedang mempertimbangkan penggunaan AI generatif dalam operasional mereka sehari-hari, kemampuan untuk memahami dan mengelola data tidak terstruktur bisa menjadi pembeda antara keberhasilan dan kegagalan proyek.

Persoalan Nyata

Dengan demikian, meskipun mungkin terdengar teknis di permukaan, kabar terbaru dari Anomalo sebenarnya menyentuh persoalan nyata yang dekat dengan banyak organisasi saat ini: bagaimana memanfaatkan tumpukan informasi lama agar bisa menghasilkan nilai baru lewat teknologi modern tanpa tersandung masalah privasi atau akurasi? Jawabannya mungkin belum sepenuhnya tuntas hari ini—tetapi langkah-langkah seperti inilah yang perlahan membawa kita ke sana.