Kyndryl Berikan Panduan Membangun Data dan Pondasi AI yang Tepat untuk Bisnis

JAKARTA - Dalam sebuah laporan berjudul '5 Wawasan (Insights) untuk Membantu Organisasi Membangun AI Terukur', oleh Kyndryl dan Ecosystem menyebutkan bahwa masih banyak perusahaan yang memiliki masalah dengan pengimplementasian teknologi Artificial Intelligence (AI). 

Hasil studi menemukan, setidaknya sebanyak 48% partisipan riset kerap kali menghadapi tantangan dalam mengintegrasikan solusi AI dengan sistem yang ada, 38% saat mengumpulkan data dari berbagai sumber internal, dan 34% kesulitan dengan kualitas data.

Berdasarkan hasil studi itu, laporan Kyndryl menawarkan beberapa wawasan penting untuk memandu organisasi saat mereka membangun AI yang terukur, seperti berikut:

Akses Data Jadi Rintangan Utama

Laporan Kyndryl mengungkapkan bahwa tingkat kematangan adopsi data dan AI di seluruh ASEAN bervariasi, dan hanya 7% partisipan riset yang fokus untuk membangun fondasi data dan AI yang tepat. Membangun kumpulan data memerlukan kondisi utama, seperti fokus pada data yang bersih dan terpercaya, strategi interoperabilitas data, dan pembuatan data sintetik untuk menjembatani kesenjangan data.

Organisasi Butuh Kreativitas Data

Organisasi di ASEAN mengakui bahwa organisasi yang mengutamakan data akan memperoleh nilai lebih dari investasi data dan AI mereka. Selama dua tahun ke depan dari 2023 hingga 2024, 77% peserta akan meningkatkan penggunaan solusi AI dan data untuk pengalaman pelanggan lebih baik, 75% untuk sumber daya manusia, dan 72% untuk pemasaran. Ini akan membantu mengidentifikasi dan memprioritaskan sejumlah peluang bisnis untuk data.

Tata Kelola Tidak Dibangun dalam Organisasi

Menurut laporan tersebut, kurangnya kebijakan internal dan pemahaman yang terbatas tentang risiko (36%) adalah dua tantangan terbesar dari kebijakan tata kelola data yang efektif di ASEAN. Kebijakan tata kelola data yang dirumuskan oleh organisasi yang mengutamakan data harus mencakup pedoman akuntabilitas dan kepemilikan, peraturan standar, tim penatagunaan data khusus, dan proses reguler untuk evaluasi ulang kebijakan yang dibuat.

Kurangnya Manajemen Siklus Hidup Data Dari Hulu ke Hilir

Sangat penting bagi organisasi untuk memiliki kemampuan observasi, kecerdasan, dan otomatisasi yang dibangun ke dalam seluruh siklus hidup data. Membangun infrastruktur data yang siap untuk kebutuhan saat ini mungkin tidak dapat mendukung kebutuhan bisnis di masa mendatang karena data terus berkembang jauh, menunjukkan bahwa pandangan organisasi yang tidak jelas. 

Demokratisasi Data dan AI Harus Menjadi Tujuan

Nilai sebenarnya dari terwujudnya solusi data dan AI terhadap organisasi adalah, ketika orang yang mendapat manfaat dari solusi tersebut adalah pengguna sebenarnya yang mengelola solusi dan menjalankannya. Namun, hanya 10% organisasi di ASEAN memiliki tim bisnis yang mengelola atau memelihara solusi AI.