Mengapa Tata Kelola Data Penting untuk Sukseskan AI di Perusahaan
Courtesy of Forbes

Mengapa Tata Kelola Data Penting untuk Sukseskan AI di Perusahaan

Menekankan pentingnya tata kelola data yang baik untuk memastikan penggunaan data yang tepat, kontekstual, dan berkualitas dalam pengembangan AI sehingga dapat mempercepat adopsi AI secara aman dan transparan serta membangun kepercayaan dari regulasi, karyawan, dan pelanggan.

25 Nov 2025, 22.00 WIB
175 dibaca
Share
Ikhtisar 15 Detik
  • Investasi dalam governance data sangat penting untuk keberhasilan penerapan AI.
  • Transparansi dan akuntabilitas dalam penggunaan data meningkatkan kepercayaan dari pelanggan dan regulator.
  • Pendekatan yang berfokus pada kualitas data lebih efektif dibandingkan hanya mengandalkan kuantitas data.
Banyak perusahaan saat ini tergesa-gesa dalam mengadopsi AI dengan mengumpulkan data dalam jumlah besar tanpa memerhatikan kualitas dan konteks. Hal ini menyebabkan AI memberikan hasil yang salah dan menimbulkan risiko besar bagi bisnis, sekaligus membuat penerapan AI sulit mencapai tahap produksi skala besar.
Menurut survei dari Prosper Insights & Analytics, 40,1% pemimpin bisnis khawatir dengan informasi keliru yang dihasilkan AI karena kualitas data yang buruk. Tanpa tata kelola yang tepat, model AI cenderung memberikan jawaban yang generik dan tidak tepat konteks, sehingga hasilnya tidak dapat dipercaya.
Data governance atau tata kelola data menjadi sangat penting untuk memberikan konteks, validasi, dan transparansi pada data yang digunakan AI. Dengan tata kelola yang kuat, organisasi dapat melacak asal usul data, memastikan data tepat guna dan tidak melanggar privasi, serta menjelaskan alasan di balik keputusan AI kepada pelanggan dan regulator.
Pentingnya tata kelola data juga terlihat dari adanya kebutuhan pandemi AI agar keputusan yang diambil dapat dijelaskan dan diawasi manusia. Ini membantu mengurangi kecemasan pekerja dan pelanggan mengenai AI serta meningkatkan kepercayaan dan kolaborasi antara manusia dan mesin.
Perusahaan yang berinvestasi dalam tata kelola data akan memiliki keunggulan kompetitif dalam memanfaatkan AI dengan lebih cepat, aman, dan sesuai aturan. Sebaliknya, organisasi yang mengabaikan aspek ini akan berisiko gagal dalam skala besar dan tertinggal dalam revolusi AI.
Referensi:
[1] https://www.forbes.com/sites/garydrenik/2025/11/25/with-ai-information-governance-is-now-vital-beyond-risk-reduction/

Analisis Ahli

Anthony Woodward
"Untuk mengoptimalkan nilai AI secara produksi, data harus dikelola dengan presisi melalui tata kelola yang kuat yang memastikan kepatuhan, kepercayaan, dan penjelasan."
Josh Mason
"Transparansi AI membutuhkan tata kelola data yang kuat, termasuk kepemilikan data yang jelas, kontrol konsisten, dan penggunaan yang bertanggung jawab sepanjang siklus hidup data."

Analisis Kami

"Banyak perusahaan salah kaprah dengan hanya fokus pada model AI tanpa memperhatikan kualitas dan konteks data, yang pada akhirnya menghambat hasil dan menimbulkan risiko besar. Investasi di tata kelola data bukan hanya soal kepatuhan, tapi menjadi pondasi strategis untuk memenangkan persaingan bisnis di era AI."

Prediksi Kami

Perusahaan yang mengabaikan tata kelola data akan mengalami kegagalan dalam penerapan AI, sedangkan mereka yang berinvestasi di tata kelola data akan memimpin dalam implementasi AI yang terpercaya, cepat, dan sesuai regulasi.

Pertanyaan Terkait

Q
Mengapa data berkualitas penting untuk keputusan yang baik?
A
Data berkualitas penting karena keputusan yang dibuat berdasarkan data yang buruk dapat mengarah pada strategi dan taktik yang salah.
Q
Apa yang dimaksud dengan governance data?
A
Governance data merujuk pada pengelolaan data secara efektif untuk memastikan kualitas, keamanan, dan kepatuhan terhadap regulasi.
Q
Mengapa AI memerlukan konteks untuk berfungsi dengan baik?
A
AI memerlukan konteks agar dapat memahami dan menginterpretasikan data dengan benar, bukan hanya beroperasi berdasarkan pola yang dikenali.
Q
Apa dampak dari penggunaan data yang buruk pada AI?
A
Penggunaan data yang buruk dapat mengakibatkan hasil AI yang tidak dapat diandalkan dan dapat menimbulkan risiko kepatuhan.
Q
Bagaimana organisasi dapat membangun kepercayaan dalam penggunaan AI?
A
Organisasi dapat membangun kepercayaan dengan memastikan transparansi dalam penggunaan data dan menjelaskan keputusan yang diambil oleh AI.