“Kami menyadari sejak awal bahwa fondasi untuk sistem peringatan dini bukan hanya teknologi. Ini mengetahui di mana orang tinggal. Di banyak tempat, peta sudah 10 hingga 15 tahun ketinggalan zaman, atau seluruh komunitas tidak dipetakan sama sekali,” kata Dr. Juan.
“Dan jika Anda tidak ada di peta, sulit untuk membantu Anda atau bahkan tahu bahwa Anda membutuhkan bantuan.”
Melalui kemitraan dan citra satelit, Microsoft menggunakan AI untuk memetakan setiap bangunan di wilayah yang sebelumnya tidak dipetakan.
“Kami sekarang menggabungkannya dengan data tentang siapa yang tidak terhubung. Karena tidak peduli seberapa canggih model AI Anda, jika orang tidak dapat menerima peringatan, itu gagal. Persimpangan risiko dan pemutusan adalah tempat tinggal yang paling rentan – dan di situlah kita harus fokus,” ujarnya.
Namun kepercayaan masyarakat dan dimensi perilaku sangat penting. ”Apakah masyarakat mempercayai sistem ini karena mereka mencerminkan kebutuhan mereka atau karena mereka tidak memiliki alternatif? Kepercayaan tidak dibangun pada titik dampak,” kata Dr. Joshua L. DeVincenzo dari Pusat Nasional Kesiapsiagaan Bencana Universitas Columbia.
”Ini dimulai dengan desain, dengan relevansi, dan dengan melihat diri Anda dalam data. Kita harus beralih dari pengiriman data ke dukungan keputusan.”
