AI untuk Indonesia Emas 2045: Menentukan Lapisan yang Tepat untuk Dikejar

Oleh: Arki Rifazka (Direktur Eksekutif APJII)

Seperti halnya model OSI Layer dalam jaringan komputer yang memiliki beberapa lapisan untuk memastikan komunikasi data yang efisien, ekosistem AI juga terdiri dari berbagai lapisan yang bekerja bersama untuk menciptakan solusi cerdas dan adaptif.

Lapisan-lapisan ini terdiri dari Hardware (Base Layer), Libraries and Frameworks, Pre-Trained Models, Training and Fine-Tuning, AI Applications & Services, Adaptive Applications, dan Collaborative AI System / Interconnected AI Application (Top Layer). Oleh karena banyaknya lapisan AI, penting bagi Indonesia untuk memutuskan lapisan mana yang strategis untuk pembangunan dan pencapaian Indonesia Emas 2045.

Dalam pengembangan AI di Indonesia, terdapat beberapa tantangan utama. Pertama, ketimpangan infrastruktur telekomunikasi di berbagai wilayah Indonesia. Meskipun wilayah perkotaan seperti Jakarta dan Surabaya memiliki akses yang baik terhadap teknologi digital, banyak daerah terpencil masih menghadapi keterbatasan akses internet dan perangkat keras. Kedua, kesiapan sumber daya manusia dalam mengadopsi dan mengembangkan teknologi AI masih terbatas.

Kurangnya pelatihan dan pendidikan di bidang AI mengakibatkan rendahnya kemampuan tenaga kerja untuk memanfaatkan teknologi ini secara optimal. Ketiga, regulasi dan kebijakan yang mendukung pengembangan AI masih perlu diperkuat untuk memastikan penggunaan data yang etis dan aman.

Sebagai negara yang memiliki visi untuk menjadi pemimpin dalam ekonomi digital, Indonesia perlu menentukan lapisan AI yang strategis untuk pembangunan nasionalnya. Berdasarkan Visi Indonesia Emas 2045 yang menekankan peningkatan kualitas layanan publik, pengembangan ekonomi digital, dan peningkatan efisiensi pemerintahan, Indonesia dapat fokus pada pengembangan tiga lapisan strategis AI yaitu AI Applications & Services, Collaborative AI System/Interconnected AI Application, serta Training and Fine-Tuning.

Lapisan pertama yang paling strategis untuk dikembangkan adalah AI Applications & Services. Lapisan ini mencakup aplikasi praktis dan layanan yang didukung oleh AI, seperti Virtual Assistants, Content recommendation systems, Machine translation, Computer vision applications (e.g., facial recognition), dan Natural language processing applications.

Implementasi dari lapisan ini meliputi membangun aplikasi AI untuk layanan publik seperti asisten virtual untuk pelayanan masyarakat, sistem rekomendasi konten pendidikan, terjemahan otomatis untuk dokumen resmi, dan sistem pengenalan wajah untuk keamanan publik.

Lapisan kedua yang strategis adalah Collaborative AI System/Interconnected AI Application. Lapisan ini mencakup konsep sistem AI kolaboratif yang saling terhubung, memungkinkan integrasi data dan analisis lintas sektor untuk pengambilan keputusan yang lebih baik.

Implementasi sistem AI yang saling terhubung dapat meningkatkan sinergi antar Kementerian/Lembaga, mendukung kebijakan berbasis data, dan menciptakan ekosistem pemerintahan yang lebih efisien dan terkoordinasi.

Lapisan ketiga yang juga penting adalah Training and Fine-Tuning. Lapisan ini melibatkan proses pelatihan model AI menggunakan berbagai teknik pembelajaran seperti supervised learning, unsupervised learning, dan transfer learning. 

Supervised learning adalah metode pembelajaran mesin di mana model dilatih menggunakan dataset yang terdiri dari pasangan input-output yang telah diberi label. Setelah dilatih, model dapat memprediksi output untuk data baru berdasarkan pola yang telah dipelajari.

Unsupervised learning adalah metode pembelajaran mesin di mana model dilatih menggunakan data yang tidak berlabel. Tujuan utama adalah menemukan struktur atau pola tersembunyi dalam data.

Transfer learning adalah metode di mana model yang telah dilatih pada satu tugas digunakan kembali sebagai titik awal untuk model lain pada tugas yang berbeda tetapi terkait. Ini memungkinkan pemanfaatan pengetahuan yang telah diperoleh dari dataset besar untuk diterapkan pada dataset yang lebih kecil atau tugas yang baru.

Pelatihan dan penyempurnaan model AI dengan data pemerintah yang spesifik memungkinkan AI untuk menyesuaikan dengan kebutuhan unik Indonesia, meningkatkan akurasi dan relevansi model AI untuk aplikasi tertentu seperti prediksi ekonomi, analisis cuaca, dan optimasi logistik.

Tahapan Menuju Pengembangan AI pada Tiga Lapisan Strategis

Untuk mengembangkan AI pada tiga lapisan strategis di atas, berikut adalah tahapan yang dapat diambil oleh Indonesia:

1. Pengembangan Infrastruktur dan Kapasitas
   • Meningkatkan infrastruktur komputasi nasional dengan pusat data yang kuat dan akses luas ke hardware komputasi.
   • Meningkatkan konektivitas internet dan jaringan untuk mendukung ekosistem digital.
   • Menyediakan program pendidikan dan pelatihan AI di berbagai tingkat pendidikan, serta memberikan insentif untuk pengembangan talenta AI melalui beasiswa, kompetisi, dan kolaborasi dengan universitas internasional dan perusahaan teknologi.
   • Membuat kebijakan yang mendukung pengembangan dan adopsi AI, termasuk regulasi data yang memungkinkan akses dan penggunaan data yang etis dan aman.
2. Implementasi dan Pengembangan AI Applications & Services
   • Meluncurkan proyek percontohan di berbagai sektor seperti kesehatan, pendidikan, transportasi, dan keamanan untuk menunjukkan manfaat langsung dari AI.
   • Menggunakan hasil dari proyek percontohan untuk menarik investasi dan dukungan lebih lanjut.
   • Mengembangkan aplikasi AI yang sesuai dengan kebutuhan lokal dan meningkatkan adopsi aplikasi AI dengan mengintegrasikannya ke dalam layanan publik yang ada serta melakukan kampanye edukasi kepada masyarakat.
3. Membangun Collaborative AI System / Interconnected AI Application
   • Membangun platform AI yang terintegrasi untuk menghubungkan berbagai departemen pemerintahan dan memungkinkan berbagi data serta analisis yang terpadu.
   • Mengimplementasikan standar interoperabilitas untuk memastikan sistem-sistem yang berbeda dapat bekerja sama secara efektif.
   • Menciptakan lingkungan kolaboratif di mana pemerintah, akademisi, dan industri dapat bekerja sama dalam proyek-proyek AI, serta mengadakan hackathon, konferensi, dan forum diskusi untuk mendorong kolaborasi dan inovasi.
4. Training and Fine-Tuning
   • Mengumpulkan dan menyempurnakan data yang relevan dari berbagai sektor pemerintahan.
   • Menyediakan data publik yang dapat digunakan untuk penelitian dan pengembangan AI dengan memperhatikan privasi dan keamanan data.
   • Melatih dan menyempurnakan model AI menggunakan data lokal untuk meningkatkan akurasi dan relevansi.
   • Mendorong penelitian dan inovasi dalam teknik pelatihan AI, serta membangun kolaborasi dengan institusi riset dan perusahaan teknologi global untuk mengadopsi praktik terbaik dalam pelatihan dan penyempurnaan AI.
5. Monitoring dan Evaluasi
   • Menetapkan mekanisme monitoring dan evaluasi untuk mengukur keberhasilan implementasi sistem AI dan menilai dampaknya terhadap efisiensi dan layanan publik.
   • Menggunakan hasil evaluasi untuk melakukan perbaikan berkelanjutan dan menyesuaikan strategi AI sesuai kebutuhan.

Penutup

Pengembangan tiga lapisan strategis AI—AI Applications & Services, Collaborative AI System/Interconnected AI Application, dan Training and Fine-Tuning—dapat mendukung pencapaian visi Indonesia Emas 2045 dengan meningkatkan kualitas layanan publik, mengembangkan ekonomi digital, dan meningkatkan efisiensi pemerintahan. 

Harapan besar terletak pada kemampuan Indonesia untuk berinovasi dan beradaptasi dengan cepat dalam mengadopsi teknologi AI ini. Indonesia dapat memanfaatkan teknologi AI untuk menciptakan bangsa yang lebih maju, sejahtera, dan berdaya saing di tingkat global dengan investasi dalam infrastruktur, pengembangan talenta AI, dan kolaborasi multi-sektor.

Sebagai rekomendasi, pemerintah dan pemangku kepentingan lainnya perlu terus berkomitmen dalam membangun ekosistem AI yang inklusif dan berkelanjutan. Upaya ini mencakup penguatan regulasi, pengembangan pendidikan dan pelatihan yang relevan, serta memastikan akses yang merata terhadap teknologi digital di seluruh wilayah Indonesia. Kolaborasi yang erat antara sektor publik dan swasta juga sangat penting untuk memaksimalkan potensi AI dalam mencapai tujuan nasional.

---