Diyetekno.com- Amazon, raksasa e-commerce global, bersiap meluncurkan lebih dari 20.000 unit kacamata pintar berbasis kecerdasan buatan (AI) kepada para pengemudi pengirimannya hingga akhir tahun 2027. Langkah ini menyusul uji coba ekstensif selama 18 bulan yang melibatkan lebih dari 500 pengemudi, berhasil menyelesaikan lebih dari 275.000 pengiriman. Meskipun Amazon mengklaim perangkat ini bersifat sukarela dan dirancang berdasarkan masukan pengemudi, implementasi teknologi ini memicu perdebatan luas, terutama terkait privasi dan dampak yang lebih besar dari otomatisasi yang tak terlihat.
Kacamata pintar ini dirancang untuk meningkatkan efisiensi pengiriman. Begitu pengemudi memarkir kendaraannya, kacamata akan aktif, menggunakan visi komputer untuk menampilkan navigasi, detail paket, dan peringatan bahaya langsung di garis pandang pengemudi. Tujuannya adalah agar pengemudi tidak perlu lagi terus-menerus menunduk melihat ponsel. Namun, di balik kemudahan ini, muncul kekhawatiran serius. Kacamata ini mengambil gambar diam secara berkala saat pengemudi berjalan kaki, dan Amazon belum mempertimbangkan opsi bagi pelanggan yang rumahnya terekam dalam gambar tersebut untuk menolak.
Namun, fokus pada kacamata AI ini mungkin justru mengaburkan gambaran yang lebih besar. Kacamata tersebut hanyalah antarmuka terbaru, bagian yang paling terlihat dari sistem otomatisasi masif yang telah lama beroperasi di Amazon. Jauh sebelum sebuah paket sampai ke tangan pengemudi, AI telah memainkan peran krusial dalam setiap tahapan, mulai dari penempatan produk di gudang, pergerakannya melalui pusat pemenuhan pesanan, hingga rute pengiriman ke rumah Anda.
Amazon menggunakan model fondasi berbasis AI untuk memprediksi permintaan, menentukan lokasi penyimpanan inventaris. Klaim perusahaan, model ini telah meningkatkan akurasi perkiraan regional untuk jutaan item populer hingga 20%, memungkinkan produk disimpan lebih dekat ke pelanggan yang kemungkinan besar akan memesannya. Begitu barang tiba di pusat pemenuhan pesanan, ia memasuki ekosistem di mana manusia, robot, visi komputer, dan sistem pembelajaran mesin beroperasi sebagai satu jaringan terpadu.
Pada tahun 2025, Amazon telah mengerahkan robot ke-1 juta mereka, tersebar di lebih dari 300 fasilitas di seluruh dunia. Robot-robot ini memiliki beragam fungsi. Model Hercules mampu mengangkat rak-rak inventaris seberat hingga 1.250 pon. Sparrow, dengan visi komputer dan AI-nya, dapat mengenali dan mengambil item individual dengan berbagai bentuk dan ukuran. Sementara itu, Proteus bergerak secara otonom di sekitar karyawan di lantai gudang. Sistem Sequoia, yang menggabungkan robot bergerak, visi komputer, dan AI, dapat mengidentifikasi dan menyimpan inventaris masuk hingga 75% lebih cepat dari metode sebelumnya.
Tak hanya menambah jumlah robot, Amazon juga menggunakan AI untuk mengoordinasikannya. Model fondasi DeepFleet berfungsi layaknya sistem lalu lintas cerdas untuk kota yang padat, merencanakan jalur yang lebih efisien bagi armada robot dan mengurangi kemacetan. Amazon memproyeksikan bahwa ini akan memangkas waktu perjalanan armada sekitar 10%. Penghematan 10% mungkin terdengar kecil, tetapi jika diterapkan pada lebih dari satu juta robot yang bergerak di ratusan gedung, akumulasinya menghasilkan operasi yang jauh lebih cepat secara keseluruhan.
Amazon juga mengintegrasikan AI agen ke dalam manajemen pusat pemenuhan pesanan mereka melalui Project Eluna. Dipilotkan di Tennessee, sistem ini menganalisis data operasional real-time dan historis untuk membantu manajer mengidentifikasi hambatan tanpa harus menelusuri puluhan dasbor. Eluna dirancang untuk bertindak dengan tingkat otonomi, menalar masalah operasional, dan merekomendasikan tindakan kepada operator, yang dapat mengajukan pertanyaan dalam bahasa alami. Meskipun keputusan akhir tetap ada di tangan manusia, sistem ini sudah membentuk keputusan yang sebelumnya sangat bergantung pada penilaian manusia, termasuk keputusan tentang penempatan karyawan.
Perkembangan robotika juga menunjukkan kemajuan signifikan. Vulcan, robot pertama Amazon yang dilengkapi indra peraba, mampu mendeteksi kontak dan tekanan, memungkinkannya mengambil dan menyimpan barang di kompartemen yang padat. Amazon menyatakan Vulcan dapat menangani sekitar 75% jenis item yang disimpan di pusat pemenuhan pesanan mereka dengan kecepatan yang sebanding dengan pekerja manusia. Ini adalah bagian dari pola yang lebih besar: robot Amazon yang awalnya hanya memindahkan rak, kini dapat memindahkan paket, mengenali objek, dan bahkan merasakan apa yang disentuhnya, sementara AI belajar mengoordinasikan mesin-mesin ini dan menganalisis lingkungan kerja mereka.
Setelah paket meninggalkan gudang, AI tetap terlibat. Teknologi pemetaan Wellspring Amazon belajar dari setiap perjalanan ke suatu lokasi, membangun model detail dunia fisik. Sejak 2024, Wellspring telah mengidentifikasi 202 juta lokasi parkir, memetakan 2,8 juta pintu masuk gedung, dan mengkatalogkan 85.000 ruang surat dan loker. Sistem perutean AI juga menyesuaikan diri dengan kondisi seperti visibilitas yang berkurang setelah matahari terbenam atau waktu ekstra yang dibutuhkan untuk menemukan parkir di pusat kota saat jam makan siang.
Kacamata AI ini terhubung langsung ke sistem tersebut. Mereka menempatkan panduan Wellspring di depan mata pengemudi, dan gambar yang mereka tangkap selama perjalanan juga dapat dimasukkan kembali ke Wellspring. Ini berarti pengemudi yang mengenakannya tidak hanya mengikuti instruksi sistem tetapi juga membantu melatihnya. Oleh karena itu, kacamata ini tidak lagi mengejutkan, melainkan hanya menampakkan sesuatu yang telah terjadi di seluruh operasi Amazon selama bertahun-tahun.
Pertanyaan yang seharusnya kita ajukan bukan hanya tentang kacamata itu sendiri, tetapi tentang siapa yang diuntungkan ketika sistem membuat pekerja lebih cepat. Menghemat 20 detik bagi pengemudi di setiap pemberhentian bisa berarti shift yang lebih mudah, atau bisa juga berarti sistem mengidentifikasi bahwa ada ruang untuk satu pemberhentian lagi dalam sehari. Amazon memperkirakan kacamata ini dapat menghemat waktu pengemudi hingga 30 menit per shift, namun belum ada data yang menunjukkan apakah ini mengurangi kesalahan atau mempercepat pengiriman, apalagi siapa yang mendapatkan kembali 30 menit tersebut.
Pada akhirnya, kacamata AI ini adalah puncak gunung es dari sistem AI Amazon yang jauh lebih besar. Mereka bertumpu pada model perkiraan yang menentukan lokasi produk, robot dan perangkat lunak armada yang menentukan pergerakan, sistem agen yang menyarankan penempatan pekerja, dan platform pemetaan yang memberi tahu pengemudi tempat parkir dan pintu yang harus digunakan. Jika percakapan hanya berhenti pada kamera di wajah pengemudi, kita akan kehilangan hampir semua hal di bawahnya yang sebenarnya menentukan bagaimana pekerjaan dilakukan.
