Di tengah maraknya perusahaan berlomba-lomba menggelontorkan investasi besar untuk inovasi AI, Cloudera menilai masih banyak organisasi yang belum sepenuhnya siap dari sisi pengelolaan data. Padahal, tanpa fondasi data yang kuat, implementasi AI berisiko tidak memberikan dampak bisnis yang nyata.
“Seiring tekanan regulasi yang semakin kuat dan ekspektasi yang meningkat, mendapatkan data yang tepat akan menentukan seberapa efektif organisasi dapat meningkatkan skalanya secara aman, berinovasi dengan percaya diri, dan memberikan dampak bisnis yang terukur,” ujar Remus Lim, Senior Vice President Asia Pasifik dan Jepang, Cloudera.
Cloudera memproyeksikan ada lima prediksi utama yang akan membentuk cara perusahaan menyusun dan mengeksekusi strategi AI mereka pada 2026:
| Baca juga: Era Baru Pertahanan Siber, Agen Otonom Gantikan Pengawasan Manual |
1. Munculnya Silo AI sebagai Tantangan Baru
Munculnya silo-silo AI di dalam organisasi ini terjadi ketika berbagai divisi dalam satu perusahaan mengadopsi teknologi AI dan tools yang berbeda-beda secara terpisah. Keinginan untuk menjadi yang pertama menerapkan tren baru sering kali membuat organisasi kurang terkoordinasi dalam strategi AI.“Akibatnya, banyak silo AI muncul dalam satu organisasi. Hal ini menimbulkan kekhawatiran bagi organisasi terkait bagaimana cara mengendalikan dan memantau berbagai sistem AI tersebut agar tetap terkontrol, terawasi dengan baik, serta memiliki tata kelola yang terencana dan dapat dipercaya,” jelas Sherlie Karnidta, Country Manager Indonesia, Cloudera.
Untuk menjawab tantangan ini, sejumlah perusahaan mulai membangun standar dan kerangka tata kelola AI yang terpusat.
2. Use Case Agentic AI Semakin Nyata
Tren kedua menunjukkan bahwa agentic AI mulai diterapkan dalam use case yang nyata. Di sektor keuangan, misalnya, AI telah digunakan untuk kebutuhan seperti source of wealth, membantu proses analisis data secara lebih cepat dan akurat.“Jadi, AI tidak hanya dijadikan trend saja, tapi mereka sudah melihat AI sebagai kebutuhan bisnis,” ujar Sherlie.
3. Private AI Menjadi Prioritas Perusahaan Enterprise
Private AI diprediksi menjadi salah satu prioritas utama, terutama bagi perusahaan-perusahaan enterprise yang mengelola data sensitif, seperti sektor keuangan, rumah sakit, dan pemerintahan.“Sehingga dengan begitu mereka merasa cukup aman untuk dapat melakukan inovasi yang cukup advance dan juga cukup canggih. Tanpa harus berhadapan dengan resiko kebocoran data, ataupun juga resiko audit dari para regulator,” tuturnya.
| Baca juga: Bahaya Nyata Bias AI: Ketika Algoritma Jadi Penentu Hidup dan Mati |
Selain itu, private AI juga memungkinkan pengembangan solusi AI yang lebih canggih, berdampak terukur, dan dapat dimanfaatkan oleh seluruh pengguna bisnis dalam organisasi. Private AI pun menjadi tren yang menyita perhatian.
4. Menutup Kesenjangan Talenta dan Tanggung Jawab AI
Tren keempat berkaitan dengan talenta dan tanggung jawab AI. Meski banyak perusahaan telah mengadopsi tools AI yang canggih, masih terdapat kesenjangan antara teknologi yang digunakan dan kemampuan tenaga kerja yang mengoperasikannya.Investasi pada peningkatan literasi AI, pelatihan teknis, serta pemahaman etika penggunaan AI menjadi kunci kesuksesan implementasi AI. Perusahaan yang serius membangun kompetensi SDM di bidang AI dinilai memiliki peluang lebih besar untuk memaksimalkan manfaat teknologi ini.
5. Strategi AI Bergeser ke Dampak dan ROI
Tren terakhir menunjukkan perubahan besar dalam strategi AI. Perusahaan mulai beralih dari pendekatan “AI untuk inovasi” menjadi “AI untuk dampak”. Artinya, AI tidak lagi hanya dinilai sebagai biaya investasi, tetapi sebagai sumber nilai bisnis.Organisasi kini semakin fokus menghitung return on investment (ROI), efisiensi biaya, serta kontribusi AI terhadap kinerja bisnis secara keseluruhan. Dengan pendekatan ini, AI diharapkan mampu memberikan nilai tambah yang nyata, bukan sekadar menjadi pengeluaran teknologi.
Cek Berita dan Artikel yang lain di
Google News
