Tanpa Sadar Ini 4 Contoh AI dalam Keseharian!

Kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) bukan lagi teknologi masa depan, AI kini sudah hidup berdampingan dengan kita setiap hari. Bahkan, kita mungkin sering memanfaatkannya tanpa sadar. Mulai dari saat membuka aplikasi kesehatan, streaming, mencari arah di Google Maps, hingga ketika mengetik pesan di smartphone, AI bekerja di balik layar untuk membuat hidup kita lebih mudah, cepat, dan personal. Namun, seberapa banyak dari kita yang benar-benar memahami bagaimana AI bekerja di balik aktivitas-aktivitas harian tersebut? Yuk, kita kupas bersama!

1. Rekomendasi Film dan Musik: Netflix & Spotify Paham Selera Kita

Salah satu bentuk AI paling akrab dengan pengguna saat ini adalah sistem rekomendasi. Ketika kamu membuka Netflix dan langsung disuguhkan film yang “kamu banget”, atau ketika Spotify membuat playlist yang seolah tahu isi hati kamu, itu adalah hasil kerja sistem machine learning berbasis AI.

Menurut laporan Netflix Technology Blog, lebih dari 80% waktu yang dihabiskan pengguna di Netflix berasal dari konten yang direkomendasikan algoritma, bukan hasil pencarian manual. Spotify pun melaporkan bahwa fitur seperti Discover Weekly dan Release Radar meningkatkan waktu dengar pengguna hingga 60% (Spotify Engineering Blog, 2023). Artinya, AI berperan penting dalam mempertahankan engagement dan mempersonalisasi pengalaman pengguna.

Sistem ini bekerja dengan pendekatan collaborative filtering dan content-based filtering. Secara sederhana, AI menganalisis perilaku pengguna, apa saja yang ditonton, didengarkan, dilewati, disukai, bahkan berapa lama seseorang menonton film tertentu. Data tersebut diolah untuk mencari pola dan menebak apa yang kamu mungkin suka di masa depan.

Meski terlihat magis, sistem ini punya kelemahan seperti filter bubble, dimana pengguna hanya terekspos pada konten yang serupa, sehingga berpotensi mempersempit cakrawala. Ini penting dipahami, agar kita tetap kritis dalam mengonsumsi konten digital.

2. Navigasi dan Perjalanan: Google Maps dan Ride-Hailing Lebih Cerdas

Saat kita menggunakan Google Maps atau aplikasi ojek online seperti Gojek dan Grab, kita sebenarnya sedang berinteraksi dengan AI. Mulai dari estimasi waktu tiba, rekomendasi rute tercepat, hingga prediksi lokasi kemacetan, semua itu bukan hasil kerja manual, melainkan sistem berbasis AI dan data real-time.

Menurut Google AI Blog, sistem AI di Google Maps mengolah data dari lebih dari 20 juta kilometer jalan dan 1 miliar perjalanan per hari. Hal ini memungkinkan AI untuk memprediksi kemacetan hingga 97% akurat di beberapa wilayah kota besar (Google AI, 2022). Efisiensi perjalanan pun meningkat, sekaligus menghemat waktu dan energi.

AI menggabungkan data GPS, sensor kendaraan, laporan lalu lintas, dan kebiasaan pengguna lain. Model prediksi lalu lintas yang digunakan, seperti Graph Neural Network (GNN), mampu mengenali pola lalu lintas kompleks yang berubah secara dinamis.

AI dalam navigasi sangat bergantung pada data real-time. Jika banyak pengguna tidak mengaktifkan GPS atau berbagi lokasi, akurasi bisa menurun. Maka dari itu, kolaborasi pengguna juga menjadi bagian penting dalam “melatih” AI.

Baca juga: Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner

3. AI di Smartphone: Asisten Virtual dan Keyboard Prediktif

Smartphone masa kini sudah seperti sahabat digital yang memahami penggunanya. Ketika kamu berbicara ke Google Assistant atau mengetik “selamat…” dan langsung muncul saran “pagi” atau “ulang tahun” di keyboard, itu adalah bentuk AI natural language processing (NLP).

Menurut laporan internal DQLab (2024), 65% pengguna di Asia Tenggara menggunakan fitur prediksi teks dan voice command secara rutin, terutama saat multitasking. Ini meningkatkan efisiensi komunikasi dan mengurangi waktu mengetik hingga 30%.

AI mempelajari gaya bahasa, kosakata yang sering digunakan, bahkan konteks dari pesan-pesan sebelumnya. Semakin sering digunakan, sistem semakin akurat. NLP yang digunakan dikembangkan dengan model seperti Gemini atau ChatGPT, yang dirancang untuk memahami bahasa manusia dengan lebih baik.

Privasi adalah isu penting di sini. AI keyboard dan voice assistant sering kali mengakses data pribadi. Maka dari itu, penting untuk mengatur permission dengan bijak dan memastikan perangkat menggunakan sistem enkripsi data terbaru.

Baca juga: Machine Learning Specialist, Karir Hot Sampai 2025

4. Algoritma Sosial Media: Konten Viral dan Feed yang Personal

Pernah merasa bahwa Instagram tahu persis jenis konten yang bikin kamu betah scroll? Atau TikTok tahu video mana yang bisa bikin kamu tertawa dalam 10 detik pertama? Inilah AI recommendation engine yang bekerja di balik feed media sosial.

Menurut survei Tech in Asia (2025), 80% pengguna Gen Z di Indonesia menghabiskan waktu lebih dari 3 jam per hari di media sosial, dan sebagian besar konten yang mereka konsumsi adalah hasil rekomendasi algoritma. Ini menunjukkan betapa besarnya pengaruh AI terhadap preferensi digital, bahkan opini publik.

AI menganalisis engagement rate, waktu tonton, komentar, likes, hingga riwayat pencarian. Dengan reinforcement learning, algoritma akan terus menyesuaikan feed sesuai perilaku pengguna. Semakin kamu “interaktif”, semakin tajam prediksi algoritmanya.

Meski memberikan kenyamanan, algoritma ini bisa membentuk echo chamber, lingkungan digital yang memperkuat satu perspektif dan mengabaikan sudut pandang lain. Penting bagi pengguna untuk sesekali mengeksplorasi konten di luar kebiasaannya agar tidak terjebak pada algoritma.

FAQ

Q: Apakah semua fitur AI ini memerlukan koneksi internet?
A: Mayoritas fitur AI modern berbasis cloud, jadi ya, koneksi internet dibutuhkan untuk mengakses data secara real-time.

Q: Apakah AI di smartphone bisa beroperasi secara offline?
A: Beberapa fitur dasar seperti prediksi teks atau voice assistant bisa bekerja offline, namun kemampuannya terbatas.

Q: Apakah AI bisa menggantikan semua fungsi manusia di masa depan?
A: Tidak sepenuhnya. AI dirancang untuk mendukung, bukan menggantikan manusia. Keputusan akhir tetap membutuhkan kecerdasan emosional dan etika yang belum bisa ditiru AI.

Jadi gimana? Ingin mulai belajar AI dan Big Data dari dasar hingga mahir di era teknologi ini? Yuk, coba kursus online dari DQLab yang bisa diakses kapan saja, termasuk modul AI, machine learning, dan big data analysis!

Kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari