Data jadi fondasi utama optimalkan AI

JAKARTA (IndoTelko) Transformasi kecerdasan artifisial (AI) di kalangan perusahaan kini memasuki fase baru. Setelah melewati tahap uji coba dan prototipe, organisasi mulai bergerak menuju implementasi agen AI dalam skala besar. Namun, keberhasilan adopsi tersebut sangat ditentukan oleh kesiapan data sebagai fondasi utama.

Country Manager Cloudera Indonesia, Sherlie Karnidta, menilai banyak perusahaan kini berupaya mengoperasionalkan AI secara penuh untuk menghasilkan dampak bisnis nyata. Laporan Deloitte “The State of AI in the Enterprise” mencatat jumlah perusahaan yang menjalankan lebih dari 40% proyek AI di lingkungan produksi diperkirakan meningkat dua kali lipat dalam enam bulan.

Di Asia Tenggara, studi McKinsey menunjukkan hampir separuh perusahaan telah melampaui tahap uji coba AI. Indonesia dan Singapura tercatat memimpin, dengan 51% perusahaan di Indonesia dan 56% di Singapura melaporkan kemajuan dalam implementasi AI skala besar.

Tantangan Tata Kelola dan Fragmentasi Data

Sherlie menjelaskan bahwa tantangan utama adopsi AI bukan lagi sekadar teknologi, melainkan aspek scaling, tata kelola, serta pengendalian biaya. Banyak organisasi masih menghadapi persoalan data yang tersebar di berbagai sistem, sehingga menyulitkan konsistensi dan kontrol.

Tanpa pendekatan terintegrasi, setiap unit berpotensi mengembangkan solusi AI sendiri, menciptakan silo yang menghambat efektivitas. Deloitte juga mencatat bahwa meskipun penggunaan agentic AI diproyeksikan meningkat signifikan dalam dua tahun mendatang, baru sekitar 20% perusahaan yang memiliki kerangka tata kelola matang untuk mengelola agen AI otonom.

Di kawasan Asia Tenggara, hampir 90% perusahaan berencana menguji agentic AI pada 2026. Saat ini, pemanfaatan AI masih dominan di fungsi teknis seperti IT dan software engineering. Sementara pada fungsi yang berinteraksi langsung dengan pelanggan—seperti pemasaran, pengembangan produk, dan manajemen risiko—implementasi masih terbatas karena risiko reputasi dan kebutuhan pengawasan lebih tinggi.

Private AI dan Kedaulatan Data

Sherlie menekankan pentingnya pengawasan manusia serta tata kelola data yang kuat dalam memastikan implementasi AI berjalan aman dan sesuai regulasi. Ia merekomendasikan pendekatan “Private AI”, yakni arsitektur yang memungkinkan organisasi menjalankan model AI di infrastruktur sendiri (on-premise) dengan kendali penuh atas data dan kepatuhan regulasi.

Model AI Claude dari Anthropic, misalnya, telah terintegrasi dalam Cloudera Lakehouse sebagai bagian dari arsitektur Cloudera AI. Dengan pendekatan ini, perusahaan dapat menjaga keamanan, kontrol akses, serta kepatuhan terhadap regulasi seperti Undang-Undang Perlindungan Data Pribadi (UU PDP) di Indonesia.

Dalam konteks tersebut, ada tiga aspek krusial yang perlu diperhatikan organisasi: memastikan kedaulatan data, meningkatkan keamanan dengan membatasi paparan ke pihak eksternal, serta mempertahankan visibilitas dan kontrol penuh terhadap model dan data AI.

Seiring berkembangnya model dan agen AI, integrasi yang selaras dengan data fabric perusahaan menjadi kunci. Dengan fondasi data yang terstandarisasi dan tata kelola berkelanjutan, organisasi dinilai akan lebih siap menuai manfaat AI secara optimal dan berkelanjutan. (mas)