Persimpangan AI, Data Besar atau Data Berkualitas Tinggi

Kecerdasan Buatan (AI) saat ini dihadapkan pada pilihan penting: apakah akan terus mengumpulkan data dalam jumlah besar yang seringkali bermasalah, atau beralih ke sumber data yang lebih berkualitas dan terfokus untuk mencapai hasil yang lebih baik. Banyak proyek AI mengalami kegagalan, dengan lebih dari 80% di antaranya tidak berhasil. Oleh karena itu, semakin banyak organisasi yang mencari cara alternatif dengan memprioritaskan kualitas data, seperti menggunakan survei konsumen yang mematuhi privasi. Dengan menggunakan data berkualitas tinggi, organisasi dapat mengurangi kebutuhan akan infrastruktur server yang besar, sehingga membuat inisiatif AI lebih berkelanjutan dan hemat biaya. Pendekatan ini tidak hanya meningkatkan akurasi model AI, tetapi juga mengurangi dampak lingkungan dari penyimpanan dan pemrosesan data yang besar. Organisasi yang memilih untuk fokus pada data berkualitas tinggi mungkin akan lebih siap menghadapi tantangan dalam implementasi AI dan mencapai hasil yang lebih berarti dan berkelanjutan.