Courtesy of Forbes

Strategi Data AI-First: Kunci Sukses Transformasi AI di Perusahaan

Mengedukasi pembaca tentang pentingnya strategi data yang matang dan integrasi AI dalam manajemen data untuk meningkatkan kualitas, aksesibilitas, dan pemanfaatan data sehingga mendukung inovasi dan pendapatan baru berbasis AI.

28 Nov 2025, 01.19 WIB

259 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Strategi data yang efektif sangat penting untuk mendukung AI generatif.
AI dapat membantu meningkatkan pengelolaan dan aksesibilitas data.
Organisasi perlu memodernisasi arsitektur data dan membangun kemampuan internal untuk memaksimalkan penggunaan AI.

Data menjadi fondasi utama di balik pengembangan kecerdasan buatan (AI). Tanpa data yang tepat dan berkualitas, teknologi AI tidak dapat berfungsi dengan optimal. Dunia teknologi kini menghadapi tantangan penting yakni bagaimana mengelola dan mengoptimalkan data agar AI generatif dan model bahasa besar bisa memberikan hasil maksimal.

Generative AI bukan hanya memanfaatkan data terstruktur, tapi juga memerlukan akses ke berbagai data tidak terstruktur seperti video, suara, teks, dan kode. Mengelola berbagai tipe data ini secara real-time membutuhkan perubahan besar dalam strategi pengolahan data dan arsitektur teknologi perusahaan.

Meski kebutuhan itu jelas, survei menunjukkan hanya sebagian kecil pimpinan data yang yakin bahwa sistem mereka saat ini bisa mendukung bisnis dengan AI. Hambatan utama seperti kesulitan mengakses data, data yang tidak lengkap, dan masalah integritas data masih menjadi kendala utama dalam implementasi AI yang efektif.

Peran AI agentik kini semakin penting karena teknologi ini membantu mengotomasi tugas-tugas yang dulu dilakukan secara manual dalam manajemen data, mulai dari pengecekan kualitas hingga integrasi data antar aplikasi. Hal ini membuka peluang untuk membangun ekosistem data yang cerdas dan terintegrasi dengan AI.

Untuk mempersiapkan transformasi AI secara menyeluruh, AWS merekomendasikan langkah-langkah strategis mulai dari audit data, modernisasi arsitektur, peningkatan kapabilitas SDM, pengawasan manusia dalam proses AI, dan pengukuran hasil secara konsisten agar data dapat benar-benar mendukung keberhasilan AI.

Referensi:
[1] https://www.forbes.com/sites/joemckendrick/2025/11/27/data-benefits-ai-ai-benefits-data/

Analisis Ahli

Ashwin Patil

"Agentic AI adalah pengubah permainan dalam manajemen data dengan mengotomatisasi dan meningkatkan proses manual yang dulu melelahkan, sehingga memungkinkan organisasi lebih efisien menangani data besar dan beragam."

Jim Liddle

"Penerapan LLM langsung ke infrastruktur data adalah revolusi yang mengubah cara data tidak terstruktur disimpan dan dikelola, menghilangkan batasan lama dan membebaskan data yang sebelumnya sulit diakses."

Aron Semle

"LLM membantu mempercepat penemuan dan penggunaan data sekaligus membuat data lebih mudah diakses bagi semua kalangan dalam organisasi, yang pada akhirnya mendorong pengambilan keputusan lebih cepat dan akurat."

Analisis Kami

"Pendekatan AI-first dalam manajemen data bukan hanya sebuah pilihan, melainkan keharusan agar organisasi bisa bersaing di era digital saat ini. Namun, keberhasilan implementasi sangat bergantung pada komitmen penuh dalam melakukan transformasi budaya dan teknologi yang menyeluruh dan berkelanjutan."

Prediksi Kami

Di masa depan, platform data akan berevolusi dari sekadar penyimpanan file pasif menjadi ekosistem data yang cerdas dan sadar bisnis, dengan kemampuan interpretasi konteks dan isi data yang tinggi untuk membuka potensi data yang selama ini terpendam.

Pertanyaan Terkait

Apa yang menjadi fokus utama dalam Blueprint untuk Transformasi AI Perusahaan oleh AWS?

Fokus utama adalah pentingnya merestrukturisasi strategi data untuk mendukung AI generatif.

Mengapa akses ke berbagai jenis data penting untuk AI generatif?

Akses ke berbagai jenis data, termasuk tidak terstruktur dan multimodal, penting karena AI generatif memerlukan data yang komprehensif dan akses waktu nyata.

Apa tantangan yang dihadapi kepala petugas data dalam mendukung aliran pendapatan baru yang didorong oleh AI?

Tantangan utama adalah aksesibilitas, kelengkapan, integritas, akurasi, dan konsistensi data.

Apa yang dimaksud dengan AI agentik dan bagaimana ia mempengaruhi manajemen data?

AI agentik adalah teknologi yang meningkatkan atau mengotomatiskan proses manual dalam manajemen data dan sangat mempengaruhi cara organisasi menangani data.

Apa enam langkah yang direkomendasikan untuk mengintegrasikan data ke dalam sistem berbasis AI?

Enam langkah tersebut termasuk melakukan audit data, memodernisasi arsitektur data, membangun kemampuan internal, memastikan ada manusia dalam loop, dan mengukur kemajuan.