Tren kalangan pengembang teknologi yang diprediksikan akan terus memuncak di tahun 2016 adalah solusi Machine Learning (ML). Pemain di bidang tersebut terus bertumbuh, tak hanya di kancah korporasi, namun startup digital sudah banyak yang mencoba melahirkan teknologi untuk automasi sistem komputer tersebut.
Shivon Zilis dalam laman pribadinya menerbitkan sebuah infografis yang memetakan pemain pengembang solusi ML di berbagai bidang.
Dari infografis di atas terlihat jelas bagaimana teknologi ML mulai memasuki berbagai bidang.
Dari pengamatan yang dilakukan VersionOne terhadap para startup digital pengembang solusi ML, terdapat satu paradigma yang kurang pas. Kesempatan besar untuk mengembangkan solusi berbasis ML mengalihkan fokus pengembang. Banyak pengembang yang begitu getol menemukan algoritma baru untuk terciptanya sebuah platform ML terkini, padahal algoritma tersebut pada dasarnya sudah menjadi komodias umum di lanskap teknologi dunia.
Kunci sebuah teknologi ML adalah data
Bagi korporasi sekelas Google, Facebook, Amazon atau Microsoft, mendapatkan beragam akses data bukan menjadi masalah yang sulit, karena basis pengguna mereka yang sudah besar dengan berbagai perilaku yang sudah berhasil direkam. Bagi pengembang di level startup data bisa menjadi tantangan terberat untuk mampu menjadikan solusi ML yang dikembangkan menjadi bermakna.
Tak ada cara lain selain harus meyakinkan orang untuk mau berbagi data. Karena sebuah layanan ML tidak akan memiliki fungsionalitas tanpa adanya asupan data untuk dianalisis. Namun di era keterbukaan yang berhasil dijembatani internet ini seharusnya startup tidak lagi kesulitan dalam mendapatkan data. Beberapa data bisa didapatkan secara terbuka, namun untuk kebutuhan spesifik mau tak mau memang harus melakukan penghimpunan secara mandiri.
Dari perilaku masyarakat banyak data yang bisa dimanfaatkan, untuk memecahkan masalah bisnis atau personal dalam kehidupan sehari-hari. Oleh karenanya algoritma dalam sebuah ML biasanya mengacu pada pemecahan masalah tertentu, dan membutuhkan asupan data yang sesuai.
“Data Trap”
Untuk memenuhi kebutuhan data ini, seorang punggawa venture capital asal New York, Matt Turck, menyampaikan sebuah konsep yang disebut dengan “Data Trap”.
Dalam publikasinya yang berjudul “The Power of Data Network Effect” Turck menjelaskan kenyamanan masyarakat terhadap solusi digital dapat dioptimalkan menjadi sumber data yang menguntungkan dengan menghadirkan sebuah layanan yang kuat, sehingga digunakan oleh banyak orang. Beberapa pengembang solusi ML dan Big Data dunia telah melakukan pendekatan ini.
Salah satunya perusahaan pengembang solusi Artificial intellifence (AI) bernama Clarifai. Basis bisnis utama Clarifai adalah mengembangkan sebuah recognition API yang didasarkan pada analisis perilaku pengguna. Untuk mendapatkan data pengguna yang akan dianalisis tersebut Clarifai mengembankan sebuah aplikasi foto bernama Forevery Photo. Apliakasi tersebut dibuat gratis, dengan fitur yang mumpuni di platform yang memasyarakat, sehingga banyak orang yang menggunakan.
Jadi ketika orang bertanya-tanya dari mana sumber pendapatan aplikasi bagus yang diberikan secara cuma-cuma, tanpa ada embel-embel iklan ataupun paket freemium, maka mungkin mereka berfungsi sama dengan Forevery, yakni digunakan sebagai aplikasi pengumpul basis pengguna. Sah-sah saja selama data yang dihimpun pada proposisi yang sesuai dan juga menyampaikan kepada pengguna sebagai pemilik data. Hal tersebut juga yang dilakukan oleh Mint.com dan beberapa pengembang digital lainnya.
Langkah-langkah untuk menciptakan solusi berbasis ML
Secara garis besar untuk kesuksesan pengembang dalam menciptakan solusi berbasis ML atau analisis data maka terdapat beberapa langkah yang bisa diperhatikan, yakni:
- Pikirkan strategi akuisisi data dengan memanfaatkan kanal atau sumber daya yang ada.
- Mengkomunikasikan nilai proposisi data untuk kebutuhan analisis.
- Pastikan solusi dari algoritma yang dikembangkan berfokus untuk memberikan manfaat nyata bagi bisnis ataupun sasaran pengguna.
Banyak pihak yang membutuhkan solusi berbasis ML. Bagi startup ataupun pengembang lainnya membangun set data ekslusif menjadi misi besar dalam menyukseskan sepak terjangnya. Tak mudah memang untuk mampu mendapatkan akuisisi pengguna, tapi setidaknya Internet mampu diandalkan untuk banyak hal.
