Uber sedang menyiapkan peran baru bagi mobil para mitranya. Kendaraan yang selama ini hanya dipakai untuk mengantar penumpang itu diarahkan menjadi sumber data jalan raya yang dapat membantu melatih sistem AI untuk mobil otonom.
Gagasan tersebut datang dari Chief Technology Officer Uber, Praveen Neppalli Naga, dalam wawancara di acara StrictlyVC milik TechCrunch di San Francisco. Ia menilai arah ini menarik, tetapi Uber masih harus memahami sistem sensor dengan lebih baik sambil menyelesaikan urusan privasi, pembagian data, dan aturan di tingkat negara bagian.
Nilai utama dari rencana itu ada pada data berkendara di dunia nyata. Industri kendaraan tanpa pengemudi membutuhkan contoh yang sangat spesifik, mulai dari penyeberangan sekolah pada jam tertentu, kondisi cuaca, lalu lintas padat, sampai situasi yang tidak biasa di jalan.
Pengumpulan data semacam itu selama ini tidak mudah. Perusahaan mobil otonom harus menyiapkan armada, biaya, dan waktu besar untuk mengirim kendaraan ke banyak lokasi hanya demi merekam skenario tertentu.
Di titik itu, Uber melihat peluang yang lebih luas daripada sekadar menjadi operator perjalanan dan pengantaran. Perusahaan ingin menjadi pemasok data bagi industri swakemudi, bukan hanya membangun layanan mobilitasnya sendiri.
Uber sebenarnya sudah menjalankan program AV Labs. Program ini memakai armada kecil kendaraan operasional yang dipasangi sensor dan terpisah dari jaringan pengemudi reguler Uber.
Namun visi jangka panjangnya jauh lebih besar dari program kecil itu. Uber memiliki jutaan pengemudi di seluruh dunia, sehingga bahkan jika hanya sebagian kecil mobil dipasangi sensor, jaringan data yang terkumpul bisa menjadi salah satu yang terbesar di dunia.
Dari data mentah ke infrastruktur AI
Uber juga tidak ingin berhenti pada pengumpulan data mentah. Naga mengatakan perusahaan sedang membangun apa yang disebut “AV cloud”, yaitu pustaka besar data sensor yang sudah diberi label agar mitra bisa menelusuri dan memakainya untuk melatih sistem mereka.
Dengan model seperti itu, Uber bergeser dari sekadar pengumpul data menjadi penyedia infrastruktur data. Nilai utamanya ada pada kemampuan mencari, memilih, dan memakai data yang paling relevan untuk skenario tertentu.
Perusahaan mengatakan sudah memiliki kemitraan dengan sekitar 25 perusahaan kendaraan otonom. Salah satu yang disebut adalah Wayve yang berbasis di London.
Uber juga memberi akses bagi mitra untuk menguji AI mereka lewat shadow mode. Dalam skema ini, model swakemudi dijalankan secara virtual saat perjalanan Uber sungguhan berlangsung, sehingga perilakunya bisa diamati tanpa mobil otonom benar-benar turun ke jalan.
Bagi mitra, pendekatan itu memberi keuntungan praktis. Mereka bisa melihat bagaimana model bereaksi pada kondisi nyata tanpa harus menurunkan armada pengujian sendiri dalam skala besar.
Naga menegaskan tujuan Uber bukan mencari uang langsung dari data tersebut. Ia menyebut perusahaan ingin “mendemokratisasi” akses atas data itu.
AI juga mengubah cara kerja internal Uber
Di sisi lain, AI juga mengubah pekerjaan di dalam Uber sendiri. Dampak paling jelas terlihat di tim rekayasa perangkat lunak, tempat penggunaan alat pemrograman canggih tumbuh sangat cepat.
Dalam wawancara dengan The Information, Naga mengatakan perkiraan awal anggaran AI Uber sudah terlampaui. Ia menyebut lonjakan penggunaan Claude Code dari Anthropic membuat dirinya harus menghitung ulang kebutuhan anggaran.
Uber kini menilai alat AI tidak lagi hanya memberi saran atau melengkapi kode secara otomatis. Sistem tersebut makin sering menulis perangkat lunak dengan bantuan manusia yang sangat minim.
Naga menyebut perubahan itu sebagai “agentic software engineering”. Istilah tersebut merujuk pada sistem AI yang dapat menghasilkan kode dan menyelesaikan tugas secara mandiri dengan keterlibatan insinyur yang terbatas.
Angka penggunaan di internal Uber menunjukkan perubahan itu sudah berjalan jauh. Perusahaan menyebut sekitar 1.800 perubahan kode setiap pekan kini ditulis sepenuhnya oleh agen coding AI internalnya.
Hampir 95 persen insinyur Uber juga memakai alat AI setiap bulan. Sementara itu, mendekati 70 persen kode yang dikomitkan kini berasal dari sistem yang dibantu AI.
Dalam beberapa bulan, kontribusi agen AI internal Uber bahkan naik dari kurang dari 1 persen perubahan kode menjadi sekitar 8 persen. Perkembangan itu memperlihatkan bahwa AI bukan hanya alat bantu di Uber, tetapi mulai masuk ke inti cara kerja perusahaan.