Sebuah artikel Harvard Business Review baru-baru ini menyoroti masalah kritis: AI generalis sering berjuang dalam perawatan kesehatan karena melewatkan konteks, nuansa, dan pengetahuan khusus. Model dapat membaca grafik, tetapi masih salah menafsirkan apa arti sinyal kunci sebenarnya dalam praktiknya. Kesimpulannya jelas: AI tidak hanya membutuhkan lebih banyak data, tetapi juga membutuhkan data berkualitas tinggi, tervalidasi, dan sadar domain. Tanpa infrastruktur data yang kuat, bahkan model yang kuat pun dapat menghasilkan kesalahan berbahaya. Di sinilah lapisan infrastruktur baru penting. Ekosistem terdistribusi seperti Perceptron bertujuan untuk mendukung lingkungan di mana data, model, dan output dapat terus dievaluasi, divalidasi, dan ditingkatkan. Masa depan AI tidak akan ditentukan oleh akses ke model saja, tetapi oleh kualitas data di baliknya dan sistem yang digunakan untuk memverifikasinya. 🔗Sumber: