Dengan CES 2026 sudah di depan mata dan ada yang memprediksi bahwa robot rumah pertama yang terjangkau akan memulai perlombaan teknologi ke pasar tahun ini, orang-orang yang berjalan di area konferensi di Las Vegas minggu ini bisa mengharapkan demo robot yang seru dan janji-janji besar yang sudah kita dengar sejak tahun 1960-an. Ledakan AI telah membuat mesin hype robot rumah humanoid berjalan sangat kencang, dan sejujurnya, revolusi AI di rumah memang sedang berlangsung.
Walaupun kita sudah menggunakan Roomba, termostat pintar, dan sistem keamanan bertenaga AI seperti bel pintu Ring selama bertahun-tahun, masalah besar tetap ada. Misalnya ketersediaan data, privasi, dan penerimaan sosial, sebelum kita bisa dapatkan asisten seperti di era Jetson. Asisten ini nantinya tidak hanya akan melipat cucian dan membantu merawat anak serta orang tua yang sudah lanjut usia, tapi juga bisa dipercaya untuk melakukan itu.
Karena mobil kita terus menjadi lebih mandiri, sepertinya saatnya sudah tepat untuk robot rumah. Lagipula, jika AI, sensor, perangkat keras komputasi, dan komponen lain yang dibutuhkan untuk kemandirian sudah menjadi cukup kuat dan aman untuk di jalan, kenapa tidak bisa mereka mengatasi urusan rumah?
Saya sudah berkecimpung dengan komputer sejak kecil waktu mendapat Commodore 64. Sekarang, sebagai seorang profesor AI dan robotika serta pendiri startup AI, saya meneliti bagaimana sistem berbasis komputer berinteraksi dengan dunia kita. Meski kita sudah maju, masih banyak kendala teknologi yang harus diatasi industri untuk menghadirkan robot humanoid yang sepenuhnya mandiri.
Mitos Kemandirian
Di tengah semua hype dan kemajuan dalam pemrograman AI, lebih dari 46 persen perusahaan gagal mengubah konsep bukti mereka yang menarik dan siap demo menjadi sesuatu yang bisa dipakai di dunia nyata. Sebagian karena sistem kekurangan data dan pengalaman untuk menyelesaikan pelatihan AI-nya. Di bidang robotika rumah, menjadi pengguna awal menempatkan sebagian besar beban pelatihan itu pada pengguna (yang justru membayar) sementara juga memunculkan masalah privasi dan keamanan yang lebih besar.
Seperti mobil otonom dan sistem di jalan, robot rumah harus berfungsi dengan aman dan efisien 99,999% dari waktu karena satu kesalahan bisa berakibat buruk. Misalnya kompor ditinggal menyala, lupa minum obat, atau jatuh di kamar mandi. Selain dilatih dengan data sangat banyak yang direkam kamera, sensor, dan eksperimen di dunia nyata, robot rumah juga harus siap untuk melihat, berpikir, dan bertindak saat menghadapi skenario yang tidak terduga.
Kemampuan untuk beradaptasi dengan situasi dunia nyata dan tak terduga ini telah menjadi masalah bagi mobil otonom di jalan (ingat bahwa mereka seharusnya tersedia tahun 2020). Walaupun data sintetis, simulasi, dan pengalaman membantu mengisi kekosongan ini, tim seperti Fleet Response milik Waymo juga tetap melibatkan manusia untuk membantu AI mengambil keputusan dan bertindak cepat saat menghadapi skenario yang membingungkan mereka.
Robot yang masuk ke rumah pribadi kita akan menemui jauh lebih banyak skenario tak terduga. Mulai dari peta fisik unik setiap bangunan hingga budaya – pola kehidupan – orang yang tinggal di sana. Tidak peduli berapa banyak pelatihan dilakukan di luar lokasi, menyiapkan dan terus melatih untuk lingkungan kita hari ini berarti mengirim data pribadi yang kaya ke cloud. Data tentang segalanya, dari kapan kita duduk makan hingga bagaimana kita menyelesaikan konflik dan mengasuh anak.
Di tengah masalah privasi seputar kamera pintu yang berlanjut dan penolakan terhadap raksasa media sosial yang memanfaatkan data pengguna untuk melatih model mereka sendiri, robot masa kini mengundang baik pengamat pasif maupun aktif ke rumah kita dan membuat data kita terbuka untuk pihak jahat.
Ikuti jalan kesuksesan otomotif dengan menyelesaikan satu masalah demi satu
Berusaha menyelesaikan masalah privasi ini adalah satu dari tantangan menarik yang dihadapi industri saat ini. Bahkan saat kita berusaha menemukan solusi di sini, pengembang dan pengguna awal yang sangat ingin robot rumah yang benar-benar bisa bekerja hari ini bisa belajar dari kesuksesan industri otomotif.
Sepuluh tahun lalu, mobil kita punya kendali jelajah dasar, dan hari ini, bantuan AI awal itu telah berkembang menjadi kendali jelajah adaptif, sistem pengikut lajur, dan lainnya. Mobil otonom sebenarnya adalah beberapa sistem AI yang bekerja bersama.
Sementara industri otomotif telah memecahkan masalah dan kasus penggunaan satu per satu, kita belum merajut kemajuan semacam ini ke dalam rumah. Lebih dari dua dekade setelah Roomba pertama masuk ke rumah kita, sebagian besar perangkat pintar kita – asisten Alexa, bel pintu Ring, dan chatbot AI – masih tidak berinteraksi fisik atau bergerak melalui dunia di sekitar kita.
Kulkas yang tepat mungkin memberi tahu kita ketika persediaan susu hampir habis dan bahkan membuat pesanan belanja untuk kita setujui, tapi tetap belum ada robot yang membongkar belanjaan, apalagi menyetrika atau menggantung pakaian kita – dua dari banyak janji yang ditampilkan di video prediksi BBC tahun 1960-an ini.
Naik? Penerimaan sosial penting dalam melangkahkan teknologi baru
Walaupun banyak dari kita akan senang menyerahkan pekerjaan rumah tangga dan bahkan, kadang-kadang, anak-anak kita kepada robot yang terpercaya, industri perlu melakukan lebih dari sekadar membuat mereka aman dan andal sementara menghormati ekspektasi sosial seputar privasi. Inovator juga harus meyakinkan kita untuk mempercayai mereka.
Hari ini, kita menganggap remeh lift penumpang, tetapi sebagai kendaraan otonom pertama, lift sangat radikal saat diperkenalkan pada abad ke-19. Manusia tiba-tiba bisa masuk ke sebuah kotak, mungkin mendengar suara gerigi, lalu keluar dari kotak di lantai berbeda – dan bahkan saat fitur keamanan ditemukan, itu menakutkan. Itulah kenapa ketika pencapaian luar biasa ini menjadi semudah menekan tombol, operator manusia tetap ada di dalam.
Operator lift sekarang adalah tanda prestise, tapi di awal-awal teknologi ini, kehadiran mereka penting untuk membangun kepercayaan dan penerimaan guna mengubah norma sosial.
Demikian juga, walaupun sulit menghindari cerita tentang penolakan terhadap AI sejak ChatGPT meledak, teknologi ini diam-diam telah membantu kita selama bertahun-tahun lewat layanan seperti deteksi penipuan kartu kredit. Perusahaan kartu kredit menerapkan algoritma pelindung tanpa mengiklankan fakta itu, dan menghindari penolakan dari pengguna dengan melibatkan kembali manusia ke dalam proses begitu transaksi ditandai untuk ditinjau.
Di rumah, manusia lain bukanlah jawabannya, yang membawa kita kembali ke bagian teka-teki yang paling menantang. Sementara industri robotika rumah bisa meraih sukses dengan mengatasi masalah yang lebih kecil yang membutuhkan lebih sedikit data dan komputasi, inovator juga harus memecahkan masalah yang jauh lebih besar tentang bagaimana memperoleh dan melindungi data yang akan memberi tenaga, melatih, dan memberi informasi kepada pembantu andal kita.
Kita mungkin tidak harus menunggu 50 tahun untuk menyamai Jetsons, tapi jalannya pasti lebih panjang dan lebih kompleks daripada demo robot rumah yang akan kamu lihat di CES. Saat berjalan di aula minggu ini, jangan abaikan pencuci jendela, bartender, atau mesin pembuang salju yang kurang menarik tapi berguna. Terinspirasilah oleh janji robot berjalan itu, bahkan saat kita fokus pada tantangan yang ada di depan.
Pendapat yang diungkapkan dalam tulisan komentar Fortune.com semata-mata adalah pandangan penulisnya dan tidak selalu mencerminkan pendapat dan keyakinan Fortune.