Courtesy of Forbes

Mengatasi Tantangan Data untuk Sukseskan AI dan Otomatisasi di Perusahaan

Artikel ini bertujuan mengungkap tantangan nyata perusahaan dalam memanfaatkan data untuk AI dan otomatisasi, menekankan pentingnya kualitas data, integrasi, dan tata kelola agar teknologi bisa memberikan nilai nyata bagi bisnis.

16 Jan 2026, 02.07 WIB

279 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Kepercayaan terhadap data sangat penting untuk keberhasilan AI dan otomatisasi.
Data tidak terstruktur adalah sumber wawasan berharga yang sering kali diabaikan dalam strategi data.
Integrasi dan pemerintah data yang baik dapat meningkatkan efisiensi dan mengurangi risiko dalam penggunaan AI.

tidak disebutkan - Banyak perusahaan kini menyatakan diri mereka data-driven dan yakin bahwa data sangat penting untuk mendukung bisnis. Namun, masih banyak kesulitan nyata terutama dalam menghubungkan upaya data dengan tujuan bisnis yang konkret. Hal ini terlihat jelas terutama pada penerapan teknologi AI yang membutuhkan strategi data yang diperbarui dan dikelola lebih baik agar bisa sukses.

Perusahaan menghadapi fragmentasi data yang besar dengan rataan hampir 900 aplikasi dalam suatu perusahaan, namun hanya sekitar 30 persen yang terintegrasi dengan baik. Hal ini menyebabkan data menjadi tidak lengkap, usang, dan tidak konsisten sehingga analitik dan AI yang dihasilkan menjadi tidak andal walau teknologi analitik canggih sudah digunakan.

Data tidak terstruktur seperti dokumen, e-mail, dan catatan sering menjadi sumber informasi terpenting yang menjelaskan situasi sebenarnya. Namun, data ini sulit dimanfaatkan dalam skala besar karena sifatnya yang berantakan dan tersebar di berbagai sistem tanpa pengelolaan dan tata kelola yang jelas.

Kepercayaan pada data menjadi inti keberhasilan penerapan AI dan otomatisasi. Organisasi yang membuat proses tata kelola data formal dan memperhatikan kualitas data secara rutin melaporkan tingkat keberhasilan dan hasil investasi AI yang lebih tinggi karena data dan hasil AI mereka dapat dijelaskan dan dipercaya.

Kedepannya, perusahaan yang akan berhasil adalah yang mampu menghapus fragmentasi data, meningkatkan integrasi, mengelola kepemilikan data dengan jelas, serta menjaga kualitas data untuk memastikan bahwa AI dan sistem otomatisasi dapat berjalan secara efektif dan memberikan nilai nyata dalam pengambilan keputusan bisnis sehari-hari.

Referensi:
[1] https://www.forbes.com/sites/moorinsights/2026/01/15/weak-data-management-hinders-enterprise-ai-salesforce-research-shows/

Analisis Ahli

Michael Andrew

"‘Anda tidak bisa membangun otomatisasi atau agen di atas fondasi data yang rapuh. Data yang tidak dipercaya dan tidak harmonis membuat sistem selalu kembali ke manusia untuk mengatasi kebisingan.’"

Analisis Kami

"Banyak perusahaan masih terjebak dalam paradigma lama yang fokus pada pelaporan historis, padahal kebutuhan sekarang adalah ekosistem data yang real-time dan terintegrasi untuk mendukung pengambilan keputusan dinamis. Tanpa keseriusan memperbaiki kualitas dan keterpaduan data, investasi besar dalam AI hanya akan menjadi pemborosan yang menghasilkan output tidak dapat dipercaya."

Prediksi Kami

Di masa depan, perusahaan yang tidak memperbaiki kualitas, integrasi, dan tata kelola data mereka akan semakin tertinggal dalam memanfaatkan AI secara efektif, sementara yang berhasil membangun fondasi data yang kuat akan mendapatkan keunggulan kompetitif signifikan.

Pertanyaan Terkait

Apa yang ditemukan dalam laporan State of Data and Analytics oleh Salesforce?

Laporan tersebut menunjukkan bahwa meskipun banyak pemimpin bisnis merasa yakin bahwa perusahaan mereka berbasis data, mereka masih mengalami kesulitan dalam menghubungkan upaya data dengan prioritas bisnis yang nyata.

Mengapa banyak organisasi merasa kesulitan menghubungkan upaya data mereka dengan prioritas bisnis?

Banyak pemimpin data melaporkan bahwa strategi data mereka perlu direset sepenuhnya agar AI dapat berhasil, menyoroti kesenjangan antara menjadi 'berbasis data' dan mendukung teknologi baru.

Apa yang dimaksud dengan 'data activation' menurut Michael Andrew?

'Data activation' berarti mendapatkan data yang tepat dalam format yang benar agar dapat digunakan untuk mendorong pekerjaan, dengan fokus pada kepercayaan dan harmonisasi data.

Mengapa data tidak terstruktur penting dalam pengambilan keputusan bisnis?

Data tidak terstruktur sering kali mengandung konteks penting yang menjelaskan kinerja dan hasil, yang biasanya tidak tersedia dalam data terstruktur.

Apa yang membedakan organisasi yang berhasil dalam penerapan AI dari yang tidak berhasil?

Organisasi yang berhasil dalam penerapan AI memiliki proses kualitas data yang formal dan mengintegrasikan data terstruktur dan tidak terstruktur dengan baik.