jhnhp

Menulis untuk mengingat

recent posts

about

  • Apakah Harus Jago Ngoding untuk Menjadi AI Trainer?

    Apakah Harus Jago Ngoding untuk Menjadi AI Trainer?

    Ketika menyebutkan bahwa pekerjaan saya adalah AI Trainer, mayoritas orang berpikiran bahwa pekerjaan utama saya adalah coding. Ini jelas sebah miskonsepsi yang bisa menghilangkan kesempatanmu untuk mendapatkan pendapatan tambahan ribuan dollar per bulan. Kenapa?

    Dunia AI saat ini sedang bergeser dari sekadar generative AI menuju AI Agent dan Agentic AI. AI Agent dirancang spesifik untuk tujuan tertentu. Tugasnya adalah memahami sebuah tujuan lalu mencari cara untuk mencapainya. Karena itu, AI Agent sering dituntut memiliki kemampuan setara expert di bidangnya. Saat ini mungkin AI Agent di bidang coding yang paling terlihat matang, tetapi sebenarnya pengembangan AI Agent sudah meluas ke banyak domain lain. Mulai dari sains, riset, finansial, medis, linguistik, manufaktur, telekomunikasi, customer service, retail, lingkungan, politik, komunikasi, psikologi, hukum, hingga bidang yang saya geluti: geospasial.

    Membuat AI Agent dengan kemampuan setara expert tentu membutuhkan keterlibatan expert di dunia nyata. Mereka berperan melatih model agar mampu meniru cara berpikir dan cara kerja seorang ahli. Di sinilah miskonsepsi sering muncul. Banyak orang mengira bahwa melatih AI pasti membutuhkan kemampuan coding. Anggapan itu mungkin benar jika AI yang dilatih memang AI untuk coding. Namun tidak semua AI Agent ditujukan untuk pemrograman. Sama seperti melatih manusia, yang dibutuhkan sebenarnya hanya dua hal: keahlian di bidang tertentu dan kemampuan menjelaskan pengetahuan tersebut. Bedanya, ketika melatih manusia kita banyak menggunakan komunikasi lisan, sedangkan ketika melatih AI kita lebih banyak menggunakan komunikasi tertulis.

    Kembali ke pertanyaan utama: Apakah harus bisa coding untuk menjadi AI Trainer? Jawabannya sama seperti menjadi trainer untuk manusia: tergantung apa yang ingin dilatih. Jika ingin melatih coding, tentu perlu. Namun jika melatih bidang lain, yang dibutuhkan adalah expertise di bidang tersebut. Saya sendiri memiliki latar belakang software engineering dan machine learning. Namun selama bekerja sebagai AI Trainer di bidang geospasial, pemahaman statistika justru jauh lebih berguna dibandingkan kemampuan coding Python. Bahkan kemampuan reasoning dan menulis juga lebih berguna daripada kemampuan coding JavaScript.

    Jadi, kalau kamu memiliki keahlian di bidang tertentu, jangan sampai kamu ragu mencoba mendaftar sebagai AI Trainer hanya karena merasa tidak bisa coding. Seiring berkembangnya AI Agent di berbagai domain, demand terhadap peran ini akan terus meningkat. Untuk expert dengan spesialisasi niche, bayaran yang ditawarkan bahkan bisa berada di kisaran $20–$200 per jam. Dengan rate segitu, cukup dengan 10-20 jam per minggu sudah bisa menghasilkan ribuan dollar per bulan.

    Ilustrasi Ouroboros di bidang AI

    AI Trainer termasuk salah satu pekerjaan yang tidak mungkin digantikan oleh AI. Karena bagaimanapun, AI yang baik tetap membutuhkan sentuhan manusia. Apabila AI dilatih oleh AI lain, ini bisa dibilang kanibalisme, dan diistilahkan seperti ouroboros di dunia teknologi. Hal ini sangat dihindari oleh perusahaan-perusahaan pengembang AI.

    Jadi, jangan sampai kamu melewatkan peluang hanya karena miskonsepsi bahwa AI Trainer harus bisa coding.

    Kalau kamu tertarik untuk menjadi AI Trainer, silahkan coba daftar menggunakan link referral dari saya di beberapa website ini:

    1. Alignerr

    Platform ini berfokus pada proyek pelatihan AI berbasis evaluasi output model, penulisan, reasoning, dan penilaian kualitas respons AI. Sistem kerjanya fleksibel dan berbasis proyek sehingga banyak digunakan sebagai sumber penghasilan tambahan oleh professional dari berbagai bidang.

    Contoh role yang tersedia: Indonesian Language Expert, Map & Location Specialist, Video Annotation Specialist, Software Engineer

    Daftar di sini: https://app.alignerr.com/signin?referral-code=2aac0af0-c7e0-4493-a310-f2313b1401cc

    2. SME Careers

    SME Careers adalah platform yang menghubungkan subject-matter expert dengan proyek pelatihan AI yang membutuhkan keahlian domain spesifik. Fokus utamanya bukan crowd task, melainkan kontribusi berbasis expertise profesional.

    Contoh role yang tersedia: Translator, Physicist, Chemist, Biologist, Software Engineer

    Daftar di sini: https://sme.careers/apply?referral=rp–861775

    3. Mercor

    Mercor adalah marketplace talenta global untuk proyek AI yang menargetkan kandidat dengan kemampuan profesional tingkat tinggi. Platform ini dikenal selektif karena biasanya digunakan oleh perusahaan AI dan lab riset yang membutuhkan expert domain.

    Contoh role yang tersedia: Physics Expert, Biologist, Teacher, Generalist Writer, Indonesian Language Expert, Software Engineering Expert

    Daftar di sini: https://t.mercor.com/Pfsk1

    4. Invisible Technologies

    Invisible Technologies adalah perusahaan data-operations untuk AI yang mengelola jaringan global expert guna membantu melatih dan mengevaluasi model AI. Proyeknya biasanya berskala besar dan melibatkan standar kualitas tinggi.

    Contoh role yang tersedia: Geospatial Reasonng Specialist, Nulear Expert, Radiology Expert, Medical Specalist, Coding Expert, Indonesian Language Specialist, STEM Specialist, dan Science Specialist.

    Tidak ada link referral

    5. Micro1

    Micro1 berfokus pada penyediaan expert domain untuk menghasilkan dataset berkualitas tinggi bagi pelatihan model AI. Platform ini biasanya mencari kandidat dengan latar belakang akademik atau profesional kuat di bidang tertentu.

    Contoh role yang tersedia: Physics Expert, Nuclear Expert, Voice Over Specialist, Video Editing Expert

    Daftar di sini: https://refer.micro1.ai/referral/jobs?referralCode=23bcc567-8c09-48c2-b9c9-364daecfd813&utm_source=referral&utm_medium=share&utm_campaign=job_referral

    6. Atlas Capture

    Atlas Capture adalah platform data collection untuk training AI yang relatif mudah diakses dan hampir tidak memiliki barrier to entry. Cocok untuk pemula yang ingin mencoba masuk ke industri AI training sebelum beralih ke platform expert-level. Role utamanya adalah video/data annotator dengan tugas sederhana seperti recording atau labeling data. Daftar di sini: https://audit.atlascapture.io/?ref_id=693f11ebdf151d6ae816b72f

  • Masih pentingkah belajar ngoding di era AI?

    Masih pentingkah belajar ngoding di era AI?

    Belakangan ini kita sering dengar dua kubu ekstrem mengenai bagaimana AI akan menggantikan para programmer.

    Satu bilang, “Sekarang mah tinggal pakai AI, ngapain belajar coding?”

    Satu lagi bilang, “Kalau tidak bisa ngoding, siap-siap tergilas zaman.”

    Dua-duanya tidak sepenuhnya benar. Dan seperti biasa, situasinya tidak sesimpel itu.

    Belajar coding itu penting. Tapi di era AI, ada satu hal yang lebih penting dari sekadar bisa ngoding, yaitu cara berpikir konseptual.

    Ngoding Itu Seperti Menggoreng

    Menggoreng itu skill teknis. Ada tekniknya. Api harus pas, minyak panas, jangan terlalu sering dibalik. Kalau sering latihan, siapa pun bisa jadi jago goreng. Sama seperti coding. Dengan latihan, siapa pun bisa jago bikin fungsi, API, atau query database.

    Tapi pertanyaannya satu: untuk apa kamu menggoreng?

    Kalau kamu cuma jago menggoreng, tapi tidak tahu mau masak apa, ya cuma bisa asal goreng aja. Padahal yang menentukan masakan itu berharga atau tidak bukan cuma teknik masaknya, tapi konsep hidangannya.

    Konsep Itu Seperti Menu, Bumbu, dan Gizi

    Orang yang benar-benar memasak akan mikir:

    • Mau masak apa hari ini?
    • Untuk siapa?
    • Gizinya cukup atau tidak?
    • Bumbunya seberapa banyak?
    • Proteinnya dari mana?

    Ini semua wilayah konseptual, bukan teknis. Di dunia kerja modern, ini setara dengan:

    • Masalah apa yang mau diselesaikan?
    • Untuk siapa produk ini?
    • Dampaknya apa bagi sosial dan lingkungan?
    • Skalanya bagaimana?
    • Etis atau tidak?

    AI hari ini sudah bisa membantu banyak urusan teknis: menulis kode, debugging, desain awal, analisis data. Artinya, peran “menggoreng”-nya makin mudah diotomatisasi. Tapi AI tidak tahu menu apa yang ingin kita hidangkan untuk masyarakat. Itu tetap akan menjadi tugas manusia.

    Data yang mendukung

    Dalam laporan Future of Jobs Report dari World Economic Forum, skill yang paling dibutuhkan di masa depan bukan skill teknis semata, melainkan:

    • Analytical thinking
    • Creative thinking
    • Problem solving
    • Systems thinking

    Artinya, dunia kerja justru makin mencari orang yang kuat di cara berpikir, bukan cuma di eksekusi teknis.

    Sementara itu, riset dari McKinsey Global Institute menunjukkan bahwa sekitar 60–70 persen pekerjaan di masa depan akan mengalami otomatisasi sebagian, bukan hilang total. Yang berubah bukan manusianya, tetapi perannya bergeser dari pelaku teknis menjadi pengarah keputusan, perancang sistem, dan penentu strategi.

    Di bidang pendidikan, UNESCO menegaskan bahwa AI seharusnya memperkuat kapasitas berpikir manusia, bukan menggantikannya. AI diposisikan sebagai alat bantu berpikir, bukan otak pengganti manusia.

    Masalah Sebenarnya Bukan AI, Tapi Cara Kita Belajar

    Bahaya terbesar hari ini bukan AI menggantikan manusia, tetapi manusia yang sejak awal hanya dilatih jadi tukang eksekusi tanpa diajak berpikir tentang:

    • Untuk apa pekerjaannya
    • Dampaknya apa
    • Arahnya ke mana

    Kalau dari awal kita hanya dikejar:

    • “Yang penting bisa”
    • “Yang penting cepat”
    • “Yang penting jadi”

    Tanpa pernah diajak bertanya “kenapa” dan “ke mana”, maka saat AI datang dengan perkembangannya yang pesat, kita panik sendiri. Padahal yang tergeser bukan manusianya, tetapi peran yang terlalu sempit.

    Jadi, Masih Perlu Belajar Coding?

    Jawabannya: iya, tapi jangan berhenti di situ.

    Belajar coding itu seperti belajar menggoreng, memotong, merebus, memanggang. Semua itu penting sebagai alat. Tapi yang lebih menentukan adalah kemampuan:

    • Menyusun menu
    • Menakar bumbu
    • Mengatur nilai gizi
    • Menentukan tujuan masakan

    Di era AI, yang paling bernilai bukan lagi “siapa yang paling cepat mengetik”, tapi siapa yang paling jernih menentukan arah.

    AI adalah kompor yang sangat canggih. Tapi tetap manusia yang menentukan: mau masak apa untuk dunia.