AI Trainer mengarahkan cara AI menjawab pertanyaan
Data Annotator menandai data sebelum dipakai sistem
Perbedaan job desk menentukan ritme kerja
Lowongan AI Trainer dan Data Annotator sering muncul bersamaan dan terlihat mirip satu sama lain. Keduanya sama-sama bekerja dengan data dan sistem AI, tetapi aktivitas yang dijalani sangat berbeda.
Banyak pelamar baru sadar perbedaannya setelah sudah masuk kerja. Padahal, memahami job desk sejak awal penting supaya tidak salah ekspektasi dan tidak merasa “salah ambil peran”. Berikut perbandingan gambaran kerja antara AI Trainer vs Data Annotator.
AI Trainer bekerja dengan hasil jawaban AI, bukan data mentah. Setiap hari, ia membaca jawaban AI atas pertanyaan pengguna lalu menilai apakah jawabannya benar-benar membantu. Jawaban yang dihasilkan bisa saja faktanya tepat, tetapi terasa berputar-putar atau tidak menjawab inti pertanyaan. Pada titik itu, AI Trainer memperbaiki jawaban agar lebih jelas dan relevan.
Contoh sederhananya, pengguna bertanya singkat tetapi AI menjawab panjang kemana-mana. Tugas AI Trainer memastikan jawaban dipangkas dan langsung ke inti. Jika kesalahan ini dibiarkan, gaya menjawab seperti itu akan muncul terus. Pekerjaan AI Trainer sangat berpengaruh pada kenyamanan pengguna, meski prosesnya jarang terlihat.
Data Annotator bekerja sebelum AI “belajar” apa pun. Tugas utamanya memberi label pada data supaya sistem tahu cara membaca informasi. Satu kalimat ulasan bisa diberi label positif, negatif, atau netral sesuai pedoman. Begitu juga gambar, suara, atau potongan teks lainnya.
Contohnya, kalimat bernada sarkastik harus diberi label sesuai maksud, bukan sekadar kata-katanya. Jika satu data salah label, ribuan data lain bisa ikut terbaca keliru. Data Annotator tidak menilai apakah jawaban AI enak dibaca atau tidak. Fokus pekerjaannya selesai saat data rapi dan siap diproses.
AI Trainer terbiasa membaca pertanyaan seperti yang diketik orang sehari-hari. Banyak pertanyaan tidak rapi, lompat-lompat, atau mengandung maksud tersirat. Dari situ, AI Trainer menilai apakah jawaban AI benar-benar menjawab kebutuhan pengguna.
Sering kali AI memberikan jawaban panjang, normatif, dan terasa seperti artikel, padahal pengguna hanya butuh satu paragraf ringkas. Di sinilah AI Trainer berperan. Tugasnya merapikan gaya jawab AI supaya terasa alami dan membantu. Jika gagal, pengguna akan merasa “dijawab tapi tidak membantu sama sekali”.
Data Annotator menjalani jenis keputusan yang serupa dari awal hingga akhir pekerjaan. Satu data yang masuk kategori tertentu harus diperlakukan sama, meski konteksnya terlihat sedikit berbeda. Pedoman kerja dibuat untuk menjaga keseragaman, bukan untuk ditafsirkan ulang.
Tantangan terbesarnya bukan pada kerumitan tugas, tetapi menjaga konsistensi dalam waktu lama. Kesalahan sering muncul saat fokus menurun. Meski hasil kerjanya jarang terlihat oleh pengguna, kekeliruan di tahap ini bisa merusak proses selanjutnya.
AI Trainer dan Data Annotator menawarkan ritme kerja yang berbeda. AI Trainer lebih banyak membaca, menilai, dan memperbaiki jawaban. Data Annotator lebih sering berhadapan dengan data dalam jumlah besar dan aturan tetap.
Pilihan peran tidak soal mana yang lebih bergengsi. Kecocokan justru terlihat dari aktivitas harian yang dijalani. Ada orang yang betah dengan tugas detail berulang, ada pula yang lebih nyaman menilai dan memperbaiki. Perbedaannya baru terasa setelah benar-benar dikerjakan.
AI Trainer vs Data Annotator sering terdengar mirip, tetapi job desk-nya berjalan di jalur yang berbeda. Satu peran berhadapan langsung dengan jawaban AI yang dibaca manusia, sementara peran lain memastikan data tidak salah sejak awal. Memahami perbedaannya membantu melihat dunia kerja AI secara lebih realistis. Setelah membaca gambaran kerjanya, pekerjaan mana yang terasa paling masuk akal untuk kamu coba geluti?