Courtesy of YahooFinance

Kenapa 95% Proyek AI Gagal: Kunci Sukses Ada di Data Berkualitas

Menekankan pentingnya data berkualitas tinggi dan pengumpulan data fisik untuk keberhasilan penerapan AI, serta mengajak CEO dan eksekutif untuk menilai secara kritis pitch AI berdasarkan data yang digunakan agar investasi AI dapat menghasilkan nilai nyata.

28 Agt 2025, 23.02 WIB

74 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Kualitas data adalah kunci keberhasilan AI, bukan hanya algoritma.
Perusahaan harus fokus pada pengumpulan data yang relevan untuk mengoptimalkan investasi AI mereka.
Menjadi 'AI Native' dapat memberikan keuntungan kompetitif yang signifikan di industri.

Washington DC, Amerika Serikat - Laporan terbaru dari MIT mengungkap fakta mengkhawatirkan bahwa 95% proyek AI generatif yang dijalankan perusahaan tidak menghasilkan keuntungan atau nilai nyata. Meski investasi ke startup AI mencapai 250 miliar dolar dalam setahun terakhir, hanya segelintir saja yang benar-benar mendapatkan hasil. Hal ini menunjukkan bahwa banyak perusahaan terjebak dalam hype AI tanpa memahami bahwa data berkualitas adalah fondasi utama keberhasilan teknologi ini.

Masalah utama bukan terletak pada algoritma AI yang canggih, melainkan pada kualitas data yang buruk, data yang hilang, dan ketidakseimbangan antara data fisik dan digital yang sudah dimiliki perusahaan. Banyak perusahaan Fortune 500 masih bergantung pada metode manual seperti laporan cetak dan arsip kertas, sehingga sukar untuk mengoptimalkan AI dalam meningkatkan produksi atau efisiensi.

Perusahaan yang sukses mengintegrasikan robotik dengan AI mampu mengumpulkan data sensorik dari dunia nyata, seperti suara, getaran, lidar, dan gambar thermal, yang membangun model digital berkualitas tinggi. Selain data sensorik, pengetahuan dan pengalaman manusia dalam operasional lapangan juga menjadi sumber data berharga yang bisa dimanfaatkan untuk menyempurnakan sistem AI dan menciptakan nilai tambah signifikan.

Area yang berperan krusial dalam pembangunan data adalah sektor energi, pertahanan, manufaktur, dan pertambangan. Negara-negara seperti Amerika Serikat dan kawasan Timur Tengah terlihat lebih serius mengatasi masalah ini sebagai bagian dari strategi nasional untuk memenangkan persaingan global dalam era digital dan energi. Infrastruktur yang tidak modern dan sistem data yang lemah berpotensi menjadi kelemahan keamanan dan ekonomi yang besar.

Kesimpulannya, gelembung hype AI tidak akan meledak karena AI itu sendiri tidak berguna, melainkan karena banyak perusahaan mencoba melewati proses penting pengumpulan dan pengelolaan data yang benar. CEO dan eksekutif harus mulai mengajukan pertanyaan kritis tentang sumber data yang digunakan oleh solusi AI sebelum berinvestasi lebih jauh, karena hanya data yang tepat yang bisa menghasilkan nilai investasi yang sesungguhnya.

Referensi:
[1] https://finance.yahoo.com/news/ai-dirty-secret-without-data-160221797.html

Analisis Kami

"Mayoritas kegagalan AI tidak datang dari teknologi AI itu sendiri, melainkan dari ketidakmampuan untuk mengakuisisi data yang benar-benar relevan dan berkualitas tinggi — ini adalah masalah fundamental yang sering diabaikan. Pendekatan integrasi robotika dengan pengumpulan data nyata menjadi langkah strategis yang sangat penting untuk menciptakan nilai nyata dari AI di industri berat."

Analisis Ahli

Andrew Ng

"Fokus pada data adalah kunci untuk keberhasilan AI di dunia nyata, bukan hanya algoritma yang hebat."

Fei-Fei Li

"Tanpa data berkualitas, AI hanya menjadi demo indah tanpa dampak bisnis yang signifikan."

Prediksi Kami

Ke depan, hanya perusahaan dan negara yang mampu mengatasi kesenjangan data dan secara serius membangun sistem pengumpulan data yang andal yang akan sukses dalam kompetisi AI dan teknologi, sementara yang lain akan ketinggalan dan mengalami kegagalan investasi besar.

Pertanyaan Terkait

Apa yang ditemukan oleh laporan MIT tentang proyek AI?

Laporan MIT menemukan bahwa 95% dari pilot AI tidak memberikan pengembalian investasi yang signifikan.

Mengapa banyak proyek AI tidak memberikan pengembalian investasi?

Banyak proyek AI tidak memberikan pengembalian investasi karena perusahaan tidak memiliki data berkualitas yang diperlukan untuk algoritma berfungsi dengan baik.

Apa yang dimaksud dengan 'AI Native'?

'AI Native' berarti perusahaan tersebut berbagi data dengan platform AI untuk mendapatkan lebih banyak data dan keuntungan kompetitif.

Mengapa data sangat penting dalam pengembangan AI?

Data sangat penting karena algoritma AI hanya seefektif data yang digunakan untuk melatihnya; data berkualitas rendah akan menghasilkan hasil yang buruk.

Apa yang harus ditanyakan CEO sebelum mengadopsi solusi AI?

CEO harus bertanya, 'Data apa yang akan digunakan AI ini?' Jika jawabannya tidak jelas, sebaiknya mereka mundur.