Vineet Sawant telah menghabiskan dua tahun terakhir menjelajahi jalanan Mumbai dengan skuter sebagai kurir pengantar.
“Berkendara di jalan selalu sangat menegangkan, terutama di kota seperti Mumbai,” ujarnya.
Tapi saat memulai, hambatan bahasa menjadi masalah tambahan.
Bahasa ibunya adalah Marathi dan Pak Sawant hanya bisa berbicara sedikit bahasa Inggris. “Saya mengerti tapi sangat sulit membacanya,” jelasnya.
Ini menimbulkan masalah di pekerjaan barunya.
Dia berkata: “Awalnya susah. Semua dalam bahasa Inggris, saya bisa paham sebagian, tapi lebih nyaman pakai Marathi. Sering minta bantuan kurir lain untuk mengerti instruksinya.”
Perusahaannya, Zepto, menjanjikan “Pengiriman Bahan Pokok Online Tercepat di India”. Jadi, jika supir kesulitan memahami petunjuk pengantaran, tentu tidak ideal.
Untuk mempermudah proses ini setahun lalu, Zepto bekerja sama dengan Reverie Language Technologies memperkenalkan layanan terjemahan AI untuk para supirnya.
Sejak itu, kurirnya bisa memilih enam bahasa di aplikasi Zepto.
“Saya tak perlu nebak-nebak lagi,” kata Pak Sawant.
“Dulu perlu waktu lebih lama untuk baca dan terkadang salah. Sekarang kalau pelanggan tulis ‘tekan bel’, saya dapat instruksinya dalam Marathi. Jadi tidak perlu tanya atau cek ulang. Semua jelas.”
India punya 22 bahasa resmi dan ratusan dialek [Getty Images]
Kesulitan Pak Sawant sangat umum.
“India memiliki 22 bahasa resmi dan ratusan dialek,” kata Profesor Pushpak Bhattacharyya dari IIT Mumbai, salah satu pakar terkemuka dalam pemanfaatan AI untuk bahasa-bahasa India.
“Tanpa teknologi yang memahami dan berbicara bahasa-bahasa ini, jutaan orang akan tertinggal dalam revolusi digital—khususnya di bidang pendidikan, pemerintahan, kesehatan, dan perbankan,” tegasnya.
Hadirnya sistem AI generatif baru seperti ChatGPT membuat tugas ini semakin mendesak.
AI dilatih dengan data dalam jumlah besar seperti laman web, buku, atau transkrip video.
Untuk bahasa populer seperti Hindi dan Inggris, datanya relatif mudah didapat, tapi tidak untuk bahasa lain.
“Tantangan utama menciptakan model bahasa India adalah ketersediaan data. Maksud saya data yang sudah diolah. Data mentah sebenarnya ada.”
**Profesor Bhattacharyya** mengatakan, “Tapi data itu tidak terlalu berkualitas tinggi, perlu disaring.”
“Masalahnya di India, untuk banyak bahasa India, terutama dialek suku dan regional, data ini sama sekali tidak ada atau belum didigitalkan.”
**Reverie Language Technologies** kini menerapkan teknologi terjemahan berbasis AI untuk berbagai perusahaan India.
Salah satu pendirinya, **Vivekananda Pani**, menyatakan bahwa meski teknologi terjemahan mempermudah komunikasi, ada “potensi dialek yang kurang umum tersingkir.”
“Tantangannya adalah memastikan manfaat luar biasa dari kemajuan bahasa berbasis AI tidak secara tak sengaja mengurangi keragaman kaya bahasa manusia.”
Untuk mengatasi masalah ini, Profesor Bhattacharyya telah berkontribusi pada **Bhashini**, proyek pemerintah untuk mengembangkan kumpulan data berkualitas tinggi yang diperlukan untuk melatih AI.
Selain dataset, Bhashini telah membangun model bahasa AI dan layanan terjemahan dalam **22 bahasa**.
Dimulai pada **2022**, ini adalah upaya besar, tapi sudah mencapai banyak kemajuan.
Saat ini, Bhashini memiliki **350 model bahasa berbasis AI** yang telah memproses lebih dari **satu miliar tugas**.
Lebih dari **50 departemen pemerintah** bekerja sama dengan Bhashini, termasuk **25 pemerintah negara bagian**.
Misalnya, teknologi Bhashini digunakan dalam **chatbot multibahasa** untuk layanan publik dan menerjemahkan skema pemerintah ke bahasa daerah.
**Amitabh Nag**, CEO **Digital India, Divisi Bhashini**, mengatakan, “Bhashini memastikan representasi linguistik dan budaya India dengan membangun model AI khusus India, bukan bergantung pada platform global.”
Ia berharap dalam **2-3 tahun ke depan**, pengguna pedesaan dapat mengakses layanan pemerintah, alat keuangan, dan sistem informasi dalam bahasa ibu mereka **dengan suara**.
Dataset berfokus India ini diharapkan suatu hari memberi pengembang model berbasis AI alat untuk menyesuaikannya dengan seluruh populasi.
Saat ini, merancang program AI untuk proses kompleks seperti **kesehatan** sangat menantang.
**Kshitij Jadhav**, profesor di **Koita Centre for Digital Health, IIT Mumbai**, sedang mengembangkan program AI untuk membantu orang berhenti merokok.
Ia menjelaskan, orang di tahap berbeda memerlukan nasihat berbeda dan biasanya membutuhkan **ahli terlatih** untuk menilai.
Namun, jumlah praktisi yang bisa membantu, terutama yang bisa beroperasi dalam **multibahasa**, terbatas. Jadhav berharap model AI-nya bisa menjembatani kesenjangan ini.
AI ini “akan mengidentifikasi jenis percakapan yang dibutuhkan, lalu merangkai pertanyaan, menunjukkan empati, emosi,” ujar Jadhav.
Semua itu, diharapkan, suatu hari bisa dilakukan dalam **22 bahasa**. Eksperimen awal sedang berjalan dalam **Bahasa Inggris dan Hindi**.
“Ini akan sangat dikustomisasi, bukan sekadar produk siap pakai,” katanya.
Kembali ke jalanan kota, **Vineet Sawant** meningkatkan paket yang diantarnya dari **10 menjadi 30 per hari**, sebagian berkat fungsi terjemahan di aplikasi pengiriman.
Ia yakin ini akan membantu lebih banyak orang sepertinya.
“Ini membuat kami merasa diterima. Tidak semua orang paham Inggris. Saat aplikasi berbicara bahasa kami, kami lebih percaya diri dan bekerja lebih baik.”
### **Lebih Banyak Bisnis Teknologi**