Riset: 83% Perusahaan di Indonesia Sulit Pakai AI Akibat Data Terpisah
Laporan Confluent mencatat banyak proyek AI terhambat sistem data yang terkotak-kotak dan minimnya tenaga ahli.
Ilustrasi: AINewsID
Poin penting
- Sebanyak 83 persen pemimpin TI di Indonesia terhambat data yang terkotak-kotak.
- Delapan dari sepuluh perusahaan kekurangan tenaga ahli untuk menerapkan AI.
- Kualitas dan kecepatan aliran data menentukan keberhasilan sistem otomatis AI.
Banyak perusahaan di Indonesia mulai berinvestasi pada kecerdasan buatan atau AI. Namun, sebagian besar proyek AI mandek di tahap uji coba.
Laporan Data Streaming Report dari Confluent pada Juli 2026 mengungkap penyebabnya. Sebanyak 83 persen pemimpin TI di Indonesia mengeluhkan data yang terkotak-kotak di berbagai sistem terpisah.
Kondisi ini membuat data pelanggan, keuangan, dan operasional tersimpan di aplikasi yang berbeda. Akibatnya, sistem AI gagal memberi saran yang tepat karena menerima data usang.
Hambatan Utama Memperluas AI
Menurut laporan yang dikutip Detik, persoalan data ini cukup meluas. Sebanyak 82 persen pemimpin TI menghadapi minimal tiga kendala saat memperluas penggunaan AI.
Selain data terpisah, 80 persen perusahaan menghadapi kekurangan tenaga ahli AI. Sementara itu, 79 persen terkendala infrastruktur pengolahan data secara langsung atau real-time.
Mutu data juga menjadi persoalan besar. Sebanyak 77 persen organisasi kesulitan memastikan kualitas dan ketepatan waktu data. Sebanyak 76 persen lainnya mengeluhkan sumber data yang tidak konsisten.
Bahkan, enam dari sepuluh organisasi di Indonesia menghadapi lima tantangan data sekaligus.
Data Terkini Jadi Kunci Sukses
Greg Taylor, Senior Vice President dan General Manager APAC Confluent, menjelaskan perbedaan dampak data saat ini dibanding masa lalu.
"Kini, masalah yang sama dapat memengaruhi setiap rekomendasi, prediksi, atau keputusan otomatis yang dibuat sistem AI," kata Greg Taylor, Senior Vice President & General Manager APAC Confluent.
Confluent menyarankan tiga langkah utama bagi perusahaan. Pertama, bangun fondasi data yang mengalir langsung antar-sistem. Kedua, jaga tata kelola dan keamanan saat data berpindah.
Ketiga, bersihkan data sedekat mungkin dari sumbernya.
"Di era AI, keberhasilan tidak ditentukan oleh siapa yang memiliki model terpintar. Keberhasilan ditentukan oleh siapa yang memiliki data terbaru," kata Greg.
Dampak bagi Pemimpin Bisnis
Bagi direktur dan pemilik usaha, temuan ini menunjukkan risiko pemborosan anggaran teknologi. Proyek AI bisa berjalan lancar saat uji coba, tetapi gagal saat masuk ke operasional harian.
Pimpinan perusahaan sebaiknya merapikan integrasi data lintas divisi sebelum membeli teknologi AI baru. Tanpa data yang saling terhubung dan selalu diperbarui, sistem AI berisiko menghasilkan keputusan bisnis yang keliru.
Lihat hasil pemeriksaan
| Klaim | Putusan | Dasar di sumber |
|---|---|---|
| Laporan Data Streaming Report dari Confluent diterbitkan pada Juli 2026. | Didukung | “Data Streaming Report terbaru Confluent yang diterbitkan pada Juli 2026 menunjukkan” Detik menyebutkan laporan tersebut diterbitkan Confluent pada Juli 2026. |
| Sebanyak 83% pemimpin TI di Indonesia menyebut data terkotak-kotak (silo data) sebagai tantangan utama. | Didukung | “Sebanyak 83% pemimpin TI di Indonesia menyebut data yang terkotak-kotak di berbagai sistem masih menjadi tantangan utama.” Detik memuat persentase 83% pemimpin TI terhambat silo data. |
| Sebanyak 82% pemimpin TI di Indonesia menghadapi setidaknya tiga kendala saat memperluas skala AI. | Didukung | “82% pemimpin TI di Indonesia pernah menghadapi setidaknya tiga tantangan ketika meningkatkan skala inisiatif AI.” Detik mencatat 82% pemimpin TI menghadapi minimal 3 tantangan. |
| Sebanyak 80% pemimpin TI menyebut keterbatasan keahlian AI dan 79% menghadapi kendala infrastruktur real-time. | Didukung | “80% pemimpin TI di Indonesia menyebut keterbatasan keterampilan dan keahlian AI sebagai tantangan** dalam meningkatkan skala AI. Sementara itu, 79% menghadapi persoalan infrastruktur yang belum memadai” Detik memuat angka 80% keahlian AI dan 79% infrastruktur real-time. |
| Sebanyak 77% organisasi menghadapi masalah kualitas/ketepatan waktu data, dan 76% menghadapi sumber data tidak konsisten. | Didukung | “Sebanyak 77% organisasi menghadapi ketidakjelasan terkait asal-usul, ketepatan waktu, dan kualitas data, sedangkan 76% menghadapi sumber data yang tidak konsisten.” Detik memuat persentase 77% dan 76% terkait kualitas dan inkonsistensi data. |
| Enam dari sepuluh organisasi di Indonesia menghadapi setidaknya lima tantangan data sekaligus. | Didukung | “Enam dari 10 organisasi di Indonesia dilaporkan menghadapi sedikitnya lima tantangan data secara bersamaan ketika berupaya meningkatkan skala pemanfaatan AI.” Detik mencatat 6 dari 10 organisasi menghadapi minimal 5 tantangan bersamaan. |
| Greg Taylor menyatakan keberhasilan di era AI ditentukan oleh siapa yang memiliki data terbaru. | Didukung | “"Di era AI, keberhasilan tidak ditentukan oleh siapa yang memiliki model terpintar. Keberhasilan ditentukan oleh siapa yang memiliki data terbaru," kata Greg.” Detik memuat kutipan langsung dari Senior Vice President & General Manager APAC Confluent Greg Taylor. |
Sumber: Detik: AI Makin Marak di Indonesia, Tapi 83% Perusahaan Masih Terganjal Silo Data
