Dalam bidang kecerdasan buatan, sebuah fakta yang sering diabaikan adalah: kinerja model sangat bergantung pada kualitas data yang diterimanya. Bahkan pada model AI yang sama, ketika memasukkan dataset yang berbeda, hasil keluaran yang dihasilkan bisa sangat bervariasi.

Fenomena ini sangat jelas di pasar keuangan. Misalkan kita memberikan informasi harga yang tertinggal atau snapshot pasar yang tidak lengkap kepada model AI, maka lingkungan pasar yang 'dipersepsikan' AI hanya akan menjadi bayangan kabur dari dunia nyata, selalu tertinggal dari dinamika pasar yang sebenarnya. Dalam hal ini, keputusan yang diambil AI kemungkinan besar sudah ketinggalan zaman dan tidak dapat beradaptasi dengan lingkungan pasar yang berubah dengan cepat.

Kualitas keputusan AI pada dasarnya bergantung pada dimensi pasar yang dapat 'dilihat' olehnya. Data yang berkualitas tinggi dan real-time memungkinkan AI untuk memahami kondisi pasar saat ini dengan akurat, bahkan mungkin memprediksi tren masa depan. Sebaliknya, data yang berkualitas rendah atau usang dapat secara serius membatasi kemampuan pengambilan keputusan AI.

Oleh karena itu, dalam mengembangkan dan menerapkan sistem AI, kita tidak hanya harus memperhatikan optimasi algoritma dan model, tetapi juga harus menghargai kualitas dan ketepatan waktu data. Hanya dengan memastikan AI dapat menerima informasi pasar yang komprehensif, akurat, dan real-time, baru dapat memaksimalkan potensinya untuk membuat keputusan yang lebih tepat dan bernilai.

Di era yang didorong data ini, pernyataan 'data adalah raja' sangat terlihat di bidang AI. Pentingnya data berkualitas tidak bisa diabaikan, karena itu adalah kunci agar sistem AI dapat 'melihat' saat ini dan 'meramalkan' masa depan.