Suatu malam, saya membuka Netflix. Tanpa berpikir panjang, karena hari Rabu, saya memilih film yang direkomendasikan di halaman utama: “Because you watched First Lady” — atau “Because you watched Romantics Anonymous.”
Rabu adalah hari episode baru bagi serial _First Lady_. Film itu ternyata pas sekali dengan suasana hati saya.
Ceritanya lembut, meski politis, romantis meski terkadang getir, menghadirkan dilema antara cinta dan kekuasaan yang begitu manusiawi, dan penuh refleksi, seolah Netflix benar-benar tahu apa yang saya butuhkan malam itu.
Hal serupa terjadi ketika Anda membuka Amazon. Setelah membeli smartphone baru, toko digital itu langsung menyarankan casing, earphone, dan pelindung layar.
Tapi kini, ada sesuatu yang berbeda: Amazon menjelaskan _mengapa_ rekomendasi itu muncul lewat fitur “Why Recommended.”
Anda diberi tahu bahwa produk itu disarankan karena pengguna lain dengan selera serupa juga membelinya, atau karena barang itu melengkapi pembelian Anda sebelumnya.
Dua raksasa digital ini — Netflix dan Amazon — sedang menunjukkan arah baru dalam evolusi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI).
Mereka tidak hanya ingin AI menjadi pintar, tapi juga dapat menjelaskan dirinya sendiri. Inilah dunia baru bernama Explainable Artificial Intelligence (XAI) — kecerdasan buatan yang tidak hanya tahu, tapi juga bisa menjelaskan, mengapa ia tahu.
Selama ini, sistem AI bekerja seperti kotak hitam, menghasilkan keputusan yang akurat, tapi sulit dimengerti. AI tahu apa yang kita inginkan, tapi tak bisa menjelaskan alasannya.
Dalam konteks bisnis digital, hal ini menjadi masalah besar. Tanpa penjelasan, rekomendasi terasa misterius, bahkan mencurigakan.
Bayangkan jika sistem pinjaman online menolak aplikasi Anda tanpa alasan yang jelas. Atau jika rekomendasi produk terasa terlalu personal, hingga menimbulkan rasa “diawasi.” Tanpa transparansi, keajaiban AI bisa berubah menjadi sumber kecemasan.
Itulah mengapa Explainable AI menjadi kunci. XAI berusaha mengubah AI dari sistem tertutup menjadi sistem yang terbuka dan dapat dipahami. Ia memberikan ruang bagi pengguna untuk bertanya dan bagi mesin untuk menjawab dengan jujur.
Dalam dunia e-commerce, kepercayaan adalah aset paling berharga. Menurut Loveleen Gaur dan Ajith Abraham dalam buku Role of Explainable Artificial Intelligence in E-Commerce (Springer, 2024), XAI berperan penting dalam membangun hubungan emosional antara konsumen dan platform digital.
Netflix dan Amazon mempraktikkan hal ini dengan cerdas. Label seperti “Because you watched…” atau “Why Recommended”_ bukan hanya fitur keren, tetapi strategi komunikasi yang memperkuat rasa percaya.
Pengguna merasa dilibatkan, bukan dimanipulasi. Mereka paham mengapa sistem membuat rekomendasi tertentu, dan itu membuat mereka lebih nyaman dan loyal.
Penelitian dalam buku tersebut bahkan menunjukkan bahwa kejelasan penjelasan rekomendasi meningkatkan kepuasan pengguna dan waktu interaksi hingga 30%. Dengan kata lain, ketika AI jujur, manusia lebih terlibat.
Sekarang, bayangkan Anda memesan kopi lewat aplikasi Starbucks. Chatbot menyapa dan merekomendasikan minuman baru: “Bagaimana dengan Vanilla Sweet Cream Cold Brew? Berdasarkan pesanan Anda minggu lalu, ini mungkin cocok dengan selera Anda.”
Atau ketika chatbot Sephora menyarankan lipstik tertentu dan menjelaskan alasannya: “Warna ini sesuai dengan tone kulit Anda dan sedang tren di musim ini.”
Inilah kekuatan XAI dalam dunia layanan pelanggan chatbot yang bukan sekadar menjawab, tapi juga menjelaskan alasan di balik jawabannya.
Perusahaan seperti Starbucks, H&M, Sephora, dan Bank of America telah menggunakan chatbot berbasis XAI untuk menciptakan pengalaman digital yang lebih manusiawi. Chatbot seperti ini tidak lagi terasa seperti mesin, tapi seperti asisten pribadi yang memahami dan menghargai penggunanya.
Etika dan Keadilan di Balik Algoritma
Namun, di balik pesona kecerdasan buatan, tersimpan tantangan besar: keadilan dan etika algoritma.
Dalam dunia finansial, AI sering digunakan untuk menilai kelayakan pinjaman. Tapi bagaimana jika data pelatihan mengandung bias terhadap kelompok tertentu? Tanpa penjelasan, sistem bisa saja memperkuat ketidakadilan sosial tanpa disadari.
Di sinilah XAI berperan penting. Melalui metode seperti SHAP dan LIME, perusahaan dapat menelusuri alasan di balik keputusan algoritmik memastikan bahwa model tidak diskriminatif dan sesuai regulasi seperti GDPR di Eropa. Dengan XAI, keadilan menjadi sesuatu yang bisa diukur dan dijelaskan.
Perjalanan menuju AI yang transparan memang tidak mudah. Terlalu banyak penjelasan bisa membingungkan, terlalu sedikit bisa menimbulkan curiga. Selain itu, keterbukaan sering berbenturan dengan privasi dan rahasia bisnis. Namun, arah masa depan sudah jelas: AI tidak cukup hanya cerdas ia juga harus dapat dipercaya.
E-commerce kini memasuki era baru. Dari algoritma yang tak terlihat, kita menuju sistem yang bisa berbicara dengan jujur dan terbuka. Netflix dan Amazon telah membuktikan bahwa transparansi adalah bentuk tertinggi dari inovasi.
Seperti yang dikatakan Loveleen Gaur, “Explainability is not about simplifying AI, but about amplifying human understanding.”
Di masa depan, mungkin AI bukan hanya tahu apa yang kita inginkan, tapi juga bisa menjelaskan dengan lembut mengapa dan di situlah kecerdasan sejatinya bermula.
Penulis: Edy Aruman
RUJUKAN
Chaudhary, M., Gaur, L., Singh, G., & Afaq, A. (2024). Introduction to Explainable AI (XAI) in E-Commerce. In L. Gaur & A. Abraham (Eds.), _Role of Explainable Artificial Intelligence in E-Commerce_ (pp. 1–15). Springer Nature Switzerland. https://doi.org/10.1007/978-3-031-55615-9_1
Tidak ada komentar:
Posting Komentar