Tulisan Terbaru
Wawasan baru maupun tips
Alexandr Wang Dan Inisiatif Membangun Scale AI
Apa yang bisa dilakukan pemrograman untuk memperbaiki kualitas hidup dan pekerjaan kita? Untuk menjawab ini, kita bisa melihat apa yang dilakukan Alexandr Wang, pendiri dan pengembang di balik perusahaan Scale AI. Alexandr Wang menjadi salah satu pendiri Scale AI pada tahun 2016 ketika usianya baru 19 tahun. Pada awalnya, perusahaan ini hanya memiliki tiga karyawan dan dinamai sebagai lelucon, mencerminkan ketidakskalabilitasnya pada saat itu.
Scale AI sejak itu mengalami pertumbuhan yang signifikan, dengan sekitar 300 karyawan dan valuasi sebesar $3,5 miliar. Wang keluar dari MIT dan bergabung dengan Y Combinator pada musim semi 2016 tanpa memiliki ide yang jelas tentang startup yang ingin ia buat. Ia menyadari bahwa banyak perusahaan ingin mengintegrasikan pembelajaran mesin tetapi kurang memiliki alat dan sumber daya yang tersedia bagi perusahaan teknologi besar untuk proyek AI internal mereka. Kesadaran ini memunculkan ide untuk Scale AI, yang menyediakan infrastruktur AI bagi pengembang.
Scale AI menjadi perusahaan unicorn dalam waktu tiga tahun dan telah mengumpulkan pendanaan hampir $300 juta. Klien-klien mereka berasal dari berbagai industri, termasuk OpenAI, Lyft, Nuro, Airbnb, Samsung, dan Pinterest. Wang meyakini bahwa AI akan diadopsi oleh setiap industri dalam beberapa tahun mendatang.
Misi Scale AI adalah membangun dasar data untuk masa depan AI. Perusahaan ini menawarkan infrastruktur dan alat yang memungkinkan organisasi mengembangkan kemampuan AI mereka. Mereka fokus pada pemecahan masalah bottleneck data dalam AI dengan menyediakan alat dan infrastruktur yang terstandarisasi untuk anotasi data, manajemen dataset, dan pembangunan model AI. Scale AI membedakan dirinya dari pesaing dengan menawarkan solusi komprehensif yang menangani beberapa aspek dalam membangun dasar data untuk AI.
Wang menekankan pentingnya data dalam AI dan melihatnya sebagai kode baru. Alih-alih secara manual menulis kode untuk setiap aspek sistem AI, data dapat digunakan untuk melatih algoritma, memungkinkan mereka belajar dan mengambil keputusan. Pendekatan ini lebih skalabel dan kuat.
Terkait masa depan pembelajaran mesin, Wang meyakini bahwa hal itu akan memiliki dampak transformasional pada berbagai industri. Ia membayangkan adanya layanan kesehatan yang lebih aman dan akurat berkat AI, pertanian yang berevolusi dengan peningkatan hasil panen dan pengurangan limbah, serta kemajuan dalam transportasi dengan mobil otonom dan robot pengiriman. Wang berharap AI akan mengubah kehidupan sehari-hari sebanyak, jika tidak lebih, daripada internet.
Dalam hal pertumbuhan dan tantangan Scale AI, Wang menyebutkan bahwa perusahaan mencapai keuntungan dengan fokus membangun model bisnis yang berkelanjutan sejak awal. Mereka memprioritaskan bermitra dengan perusahaan lain untuk mendukung upaya AI mereka, yang telah berkontribusi pada pertumbuhan mereka yang stabil. Scale AI baru-baru ini mengumpulkan pendanaan tambahan untuk lebih berinvestasi dalam produk mereka dan memperluas dasar data dan platform infrastruktur mereka.
Mengenai dampak pandemi terhadap Scale AI, seperti banyak perusahaan lainnya, mereka harus beradaptasi dengan kerja jarak jauh. Meskipun tantangan tersebut, mereka telah belajar beroperasi secara lebih efisien dan terus melayani karyawan dan pelanggan mereka.
Tantangan terbesar Wang sebagai pendiri termasuk mengembangkan perusahaan sambil menjaga lingkungan kerja yang baik bagi karyawan dan melayani basis pelanggan yang semakin berkembang. Ia juga menekankan perlunya untuk tetap berada di garis depan industri AI yang cepat berkembang dan memberikan solusi terdepan.
Meskipun menjadi pendiri memiliki tantangan tersendiri, Wang menganggapnya sebagai perjalanan yang memuaskan. Ia menyarankan para pendiri lainnya untuk berfokus pada menciptakan dampak dan mengaktifkan teknologi yang transformatif daripada terjebak dalam kesulitan di sepanjang jalan.
Scale AI adalah sebuah perusahaan teknologi yang fokus pada pengembangan kecerdasan buatan (AI). Mereka menyediakan platform yang memungkinkan perusahaan dan peneliti untuk melatih dan menguji algoritma AI dengan menggunakan data yang dikurasi dan diannotasi dengan baik.
Berikut adalah beberapa kegiatan yang dilakukan Scale AI untuk pengembangan AI:
- Anotasi Data: Scale AI memiliki tim yang terlatih untuk melakukan anotasi data dengan presisi tinggi. Mereka melakukan tugas seperti penandaan objek, segmentasi gambar, transkripsi teks, dan anotasi data lainnya. Data yang diannotasi ini digunakan untuk melatih dan menguji algoritma AI.
- Pelatihan Model AI: Scale AI menyediakan platform yang memungkinkan para pengembang untuk melatih model AI mereka menggunakan data yang telah diannotasi. Platform ini mendukung berbagai kerangka kerja AI populer seperti TensorFlow dan PyTorch. Pengembang dapat mengakses infrastruktur komputasi yang kuat untuk melatih model mereka dengan cepat.
- Pengujian dan Validasi: Setelah melatih model AI, Scale AI juga membantu dalam pengujian dan validasi model tersebut. Mereka dapat menguji model AI menggunakan data yang dikurasi dengan baik untuk memastikan kinerjanya yang baik dan mengidentifikasi kelemahan yang perlu diperbaiki.
- Iterasi dan Peningkatan: Scale AI memahami bahwa pengembangan AI adalah proses iteratif. Mereka bekerja sama dengan perusahaan dan peneliti untuk memahami masalah yang dihadapi dan membuat penyesuaian dalam anotasi data atau pelatihan model untuk meningkatkan performa AI.
- Kualitas Data yang Tinggi: Scale AI memberikan perhatian khusus pada kualitas data yang digunakan dalam pelatihan model AI. Mereka memiliki tim pengawas yang melacak kualitas anotasi dan melakukan verifikasi untuk memastikan keakuratan dan konsistensi data yang dihasilkan.
Dengan cara ini, Scale AI berkontribusi dalam pengembangan AI dengan menyediakan platform dan layanan yang membantu perusahaan dan peneliti untuk mengatasi tantangan dalam melatih dan menguji model AI.
Sumber: