Oleh: Mark Koh, CEO di Supahands

Pengenalan gigeconomy telah memberi pekerja kontrol, fleksibilitas, dan peluang yang belum pernah terjadi sebelumnya. Dimungkinkan melalui berbagai aplikasi dan platform digital, ekonomi pertunjukan memungkinkan pekerja lepas untuk melakukan berbagai tugas dan pekerjaan di seluruh dunia. Bisnis dan pencari kerja sama-sama dapat memperoleh manfaat dari pengaturan semacam itu, memungkinkan organisasi untuk meningkatkan dan mendukung operasi sambil menyediakan pekerja dengan metode yang fleksibel untuk mencapai pendapatan.

Pertunjukan Dunia Nyata dan Pertunjukan Digital

Banyak pekerja pertunjukan asosiasi memiliki pertunjukan layanan langsung, seperti kurir dan pengemudi berbagi tumpangan. Mengantarkan paket, mengawal Grabpassengers, dan mengambil pesanan makanan adalah beberapa pekerjaan gigeconomy yang paling dapat diidentifikasi yang diadakan saat ini.

Ekonomi pertunjukan juga memungkinkan pekerja untuk melakukan tugas secara online, menyediakan berbagai layanan dari jarak jauh. Dari penulis lepas hingga seniman pengisi suara, pekerja pertunjukan digital menikmati jenis fleksibilitas yang sama dengan yang dinikmati pekerja pertunjukan fisik, memungkinkan mereka menyesuaikan beban kerja dan jam kerja untuk mengakomodasi kebutuhan dan jadwal mereka sendiri.

Pekerja Digital Gig untuk Machine Learning

Salah satu komponen kunci dari kecerdasan buatan (AI) adalah data pelatihan yang bersih dan akurat, yang memungkinkan model untuk belajar melihat dunia sebagai manusia. Mengenali pola dalam audio, video, foto, dan teks sangat penting bagi AI untuk membuat keputusan cerdas. Tanpa informasi berkualitas tinggi, solusi AI dan ML menghasilkan hasil yang kurang ideal.

Berikut adalah beberapa AI dan MLmicrotasks umum yang dilakukan oleh pekerja gig digital:

• Anotasi gambar, yang mendefinisikan area gambar untuk klasifikasi. Misalnya, menggambar kotak pembatas di sekitar area gambar tertentu memungkinkan aplikasi AI bagi pengecer untuk mengenali barang-barang tertentu di rak-rak toko.
• Transkripsi data, yang menghasilkan transkrip teks dari file audio, video, dan gambar. Misalnya, transkripsi gambar-ke-teks dapat meningkatkan kinerja sistem pengenalan karakter optik.
• Penandaan dan kategorisasi, yang membersihkan kumpulan data mentah melalui penambahan tag, kata kunci, dan kategori yang relevan. Misalnya, menambahkan kata kunci yang relevan atau atribut data tertentu meningkatkan akurasi mesin rekomendasi.

Secara bersama-sama, ketiga jenis microtasks ini membantu meningkatkan kecerdasan aplikasi AI secara keseluruhan. Sementara solusi otomatis ada untuk membantu melaksanakan banyak tugas ini, mereka sering kekurangan akurasi dan sentuhan manusia yang diperlukan untuk menentukan apakah data berkualitas tinggi.

Fleksibilitas yang Saling Menguntungkan

Ekonomi pertunjukan telah memungkinkan bisnis dan pekerja pertunjukan untuk berkolaborasi dalam solusi positif. Pekerja gig digital juga diberikan kesempatan untuk bekerja kapan saja, di mana saja, melalui kontinensia komputer pribadi mereka sendiri. Ketika dunia menjadi lebih terhubung dan gagasan tradisional tentang pekerjaan semakin terdesentralisasi, pekerja pertunjukan akan terus memainkan peran penting dan saling menguntungkan.