Courtesy of Forbes

Memahami Tantangan dan Solusi Mengelola Data Tidak Terstruktur untuk AI Enterprise

Menguraikan bagaimana vendor seperti Box dan pesaingnya mengatasi permasalahan pengelolaan dan ekstraksi data tidak terstruktur untuk mempersiapkan konten menjadi siap digunakan oleh AI secara terintegrasi dengan tata kelola yang handal, sehingga memungkinkan organisasi memaksimalkan manfaat AI untuk operasi skala besar.

17 Jan 2026, 03.19 WIB

5 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Pengelolaan konten yang efektif adalah kunci untuk keberhasilan implementasi AI di perusahaan.
Integrasi ekstraksi informasi dengan alat-alat lain seperti keamanan dan otomatisasi sangat penting untuk menciptakan nilai kompetitif.
Perusahaan harus mengatasi masalah kesiapan data agar dapat memanfaatkan potensi penuh dari AI.

Banyak perusahaan memiliki jumlah besar data tidak terstruktur seperti dokumen, email, dan catatan telepon yang sulit dimanfaatkan efektif oleh kecerdasan buatan (AI) karena keterbatasan alat dan tata kelola. Masalah ini menyebabkan banyak proyek AI gagal atau tertunda karena data yang penting tidak bisa diakses dengan tepat.

Box Extract merupakan salah satu solusi yang menggunakan teknologi AI modern dari Google, Anthropic, dan OpenAI untuk mengekstrak makna dari konten yang beragam. Ini bukan hanya soal mengubah gambar atau tulisan menjadi teks, tapi menangkap konteks dan struktur dokumen sehingga AI bisa mengolahnya secara menyeluruh.

Berbagai vendor lain juga menawarkan solusi serupa dengan pendekatan berbeda. Microsoft dan Salesforce memanfaatkan ekosistem cloud besar mereka untuk mengintegrasikan ekstraksi data, sementara Hyland fokus pada layanan lengkap dengan automasi dan pengolahan dokumen tanpa perlu data latih yang luas.

Tata kelola data menjadi sangat penting karena kesalahan data tidak hanya terjadi satu kali, tapi dapat dengan cepat menyebar dan berdampak besar pada operasi bisnis. Vendor yang berhasil mendesain tata kelola yang otomatis, terintegrasi, dan dapat diaudit akan memenangkan persaingan di pasar ini.

Perkembangan penting di 2026 adalah perpindahan dari uji coba AI menuju penerapan skala penuh. Keberhasilan ini bergantung lebih pada kesiapan konten dan tata kelola yang terintegrasi dengan kecepatan pemrosesan AI daripada hanya peningkatan kemampuan model AI itu sendiri.

Referensi:
[1] https://www.forbes.com/sites/moorinsights/2026/01/16/using-unstructured-content-for-agentic-ai-a-big-enterprise-bottleneck/

Analisis Ahli

Aaron Levie

"AI memungkinkan pengolahan data tidak terstruktur dalam skala besar yang selama ini sulit dilakukan, membuka era baru kemampuan bisnis melalui otomatisasi dan pemahaman kontekstual."

Anand Rao (Deloitte AI Leader)

"Banyak organisasi gagal mengimplementasikan AI karena kurangnya tata kelola data dan persiapan konten—ini adalah hambatan utama, bukan teknologi AI itu sendiri."

Analisis Kami

"Transformasi pengelolaan data tidak terstruktur menjadi AI-ready merupakan kunci revolusi AI di perusahaan yang sejauh ini sering diabaikan. Vendor yang mampu menggabungkan ekstraksi data, tata kelola ketat, dan integrasi ke dalam ekosistem kerja harian organisasi akan menjadi pemenang utama di era AI produksi massal yang kini mulai berlangsung."

Prediksi Kami

Ke depan, perusahaan akan semakin menuntut solusi ekstraksi dan tata kelola data yang terintegrasi dengan kemampuan otomasi penuh dan auditabilitas real-time, sehingga vendor yang mampu menyediakan governance sebagai arsitektur, bukan sekadar kebijakan, akan mendominasi pasar AI enterprise.