KoranMandala.com -Menurut Gartner, pada tahun 2030, data sintetik akan sepenuhnya menggantikan data asli dalam pelatihan model AI. Tren ini membuka peluang besar dan mendefinisikan ulang cara kerja banyak industri, termasuk desain.
Apa artinya ini bagi desainer? Dan kenapa data sintetik menjadi hal yang penting? Mari kita bahas lebih jauh dan lihat bagaimana data sintetik membawa perubahan besar yang bisa kita manfaatkan.
Kenapa Data Sintetik?
Mungkin kamu bertanya-tanya, kenapa harus repot-repot menciptakan data sintetik kalau data asli sudah ada? Ternyata, ada beberapa alasan kuat:
Kenapa Aku Nggak Akan Pakai AI Lagi Buat Nulis: Pelajaran Pahit yang Harus Aku Hadapi
- Data aslinya belum tersedia. Misalnya, kamu ingin menguji sistem yang belum dideploy atau masih sulit diakses.
- Regulasi atau batasan arsitektur. Ini sering terjadi di bidang seperti kesehatan dan keuangan.
- Data tidak cukup banyak. Bisa jadi dataset-nya terlalu kecil atau tidak cukup variatif.
- Dataset tidak seimbang. Beberapa kategori mungkin lebih dominan dibanding lainnya, bikin analisis kurang akurat.
Menurut Gartner, hanya 3% pemimpin IT dan Data Analytics yang tidak menghadapi tantangan dengan data asli. Sebagian besar yang sudah mengadopsi data sintetik melakukannya karena kendala aksesibilitas (60%), kompleksitas (57%), atau ketersediaan data (51%).
Pasar yang Sedang Berkembang Pesat
Pasar data sintetik memang masih kecil sekarang, hanya sekitar $300 juta di tahun 2024. Tapi, angka ini diproyeksikan melesat menjadi $2,1 miliar dalam lima tahun ke depan (Gartner).
Adopsinya masih rendah, baru mencapai 1–5% dari potensi pasarnya. Artinya, lebih dari 95% perusahaan yang bisa memanfaatkan data sintetik belum menyentuh teknologi ini. Dengan peluang sebesar itu, sekarang adalah waktu yang tepat untuk masuk ke tren ini.
Kenapa Data Sintetik Penting?
Bayangkan sebuah perusahaan keuangan ingin membuat model pendeteksi penipuan. Untuk melatih model ini, mereka butuh banyak contoh transaksi penipuan. Tapi masalahnya, kasus penipuan jarang terjadi. Kalau hanya mengandalkan data asli, proses ini akan butuh waktu lama.
Solusinya? Data sintetik.
Data sintetik memungkinkan perusahaan menciptakan data penipuan yang menyerupai kasus nyata. Dengan cara ini, model bisa dilatih lebih cepat dan lebih efektif, tanpa harus menunggu data asli.
Selain itu, data sintetik juga bisa mengurangi bias dalam model AI. Misalnya, model pengenalan wajah seringkali lebih akurat untuk wajah pria kulit putih, karena data latihannya kurang merepresentasikan kelompok minoritas. Dengan menciptakan lebih banyak data yang mewakili kelompok ini, kita bisa menciptakan pengalaman yang lebih adil.
