Singapura: Di balik antusiasme perusahaan dalam mengadopsi model-model AI terbaru, banyak organisasi yang belum menyadari bahwa hambatan terbesar keberhasilan AI bukanlah pada kecanggihan model yang digunakan, melainkan pada kesiapan data internal mereka.
Hal tersebut ditegaskan dalam pemaparan riset IBM Institute for Business Value (IBV) pada gelaran tur IBM Industry 4.0 Studio di Singapura. Berdasarkan temuan riset terhadap para pemimpin manufaktur dan industri global, fokus utama dalam adopsi AI enterprise harus dialihkan dari memilih model ke pembenahan infrastruktur data.
Country Leader & Managing Partner IBM Consulting Singapore, Balasubrahmanyam Pappu, mengungkapkan bahwa hambatan utama (bottleneck) dalam penggelaran AI saat ini bukanlah kerumitan model algoritma. Kualitas data yang dimiliki perusahaan adalah penyebabnya.
"Bukan tentang modelnya, ini tentang data," ungkap Bala saat memaparkan hasil riset IBV di IBM Industry 4.0 Studio, Changi Business Park. Menurut riset tersebut, lebih dari 50 sen dari setiap satu dolar AS yang diinvestasikan dalam proyek AI sebenarnya dihabiskan hanya untuk memastikan dan merapikan kualitas data.
Angka ini menunjukkan betapa krusialnya peran data master, data sensor dari mesin-mesin operasional, hingga integrasi data dalam sistem Enterprise Resource Planning (ERP). Tanpa fondasi data yang kuat dan matang, integrasi AI Agents atau model kecerdasan buatan apa pun tidak akan mampu memberikan hasil yang optimal.
Laporan tersebut mencatat bahwa perusahaan yang berhasil membangun baseline data yang benar mampu memetik imbal hasil investasi hingga tiga kali lipat lebih tinggi dari penggelaran agen AI. Sebaliknya, jika data yang dimasukkan ke dalam sistem AI masih berantakan, nilai kembalian investasi yang diharapkan pasti akan mengecewakan.
Di era Agentic, agen-agen AI mulai mengambil peran otonom untuk menyelesaikan berbagai tugas operasional—kebutuhan akan data yang bersih semakin mendesak. Riset IBM IBV menunjukkan bahwa pimpinan industri manufaktur sejatinya mengharapkan peningkatan produktivitas hingga 45% sampai 50% dari integrasi agen AI. Efisiensi sebesar ini setara dengan memberikan kembali lebih dari satu hari kerja per minggu kepada para pekerja. Bahkan, ROI dalam dua tahun investasi AI diproyeksikan mencapai 15% hingga 25%.
Namun, target fantastis yang biasanya membutuhkan waktu hingga satu dekade ini hanya dapat terwujud jika perusahaan tidak terdistraksi oleh euforia hype model AI semata. Sekitar 30% sistem industri saat ini dinilai belum siap mengadopsi agen AI karena kendala keterhubungan data.
Pesan mendasar bagi para eksekutif dan pemimpin bisnis sangat jelas: sebelum mengalokasikan anggaran besar untuk membeli atau membangun model AI tercanggih, benahi terlebih dahulu arsitektur data enterprise. Kunci kemenangan dalam persaingan AI abad ini terletak pada siapa yang memiliki data paling siap dan terorganisir dengan baik.
Jadikan Medcom.id sumber informasi pilihan Anda
FOLLOW US
Ikuti media sosial medcom.id dan dapatkan berbagai keuntungan
