Kecerdasan buatan (AI) semakin banyak diadopsi perusahaan di Indonesia.

Namun, tidak sedikit proyek AI yang hanya berhasil saat tahap uji coba, tetapi gagal ketika mulai diterapkan dalam operasional bisnis sehari-hari.

>>> Liburan ke Bali Sambil Nonton Festival Musik, Ini Deretan Destinasi Seru di Bali Selatan

Tantangan transformasi digital kini bukan lagi sekadar memiliki teknologi AI. Kesiapan data yang menjadi fondasi sistem menjadi faktor penentu.

Dalam beberapa tahun terakhir, banyak perusahaan berinvestasi pada AI generatif untuk meningkatkan produktivitas, efisiensi, dan pengalaman pelanggan. Memasuki 2026, fokus perusahaan mulai bergeser.

Jika sebelumnya hanya bereksperimen dengan AI, kini manajemen menginginkan solusi yang benar-benar siap digunakan (production-grade) dan mampu memberikan dampak nyata terhadap bisnis.

Namun, implementasi tersebut masih menghadapi berbagai kendala.

Salah satu persoalan terbesar adalah data perusahaan yang masih tersebar di berbagai sistem atau data silo, baik pada infrastruktur lama, layanan cloud, maupun lingkungan hybrid.

Akibatnya, model AI yang mampu bekerja dengan baik saat pengujian sering kali tidak dapat berjalan optimal ketika digunakan dalam skala operasional.

Pengelolaan data yang belum terintegrasi juga menyulitkan perusahaan dalam menjaga kualitas data, keamanan, serta tata kelola informasi.

Fondasi Data Kunci Keberhasilan AI

Managing Director Insignia, Richard Ho, mengatakan keberhasilan implementasi AI sangat bergantung pada kualitas fondasi data yang dimiliki perusahaan.

>>> Peran HR Bertransformasi: Dari Administrasi ke Mitra Strategis Bisnis

"Perusahaan membutuhkan fondasi data yang kuat agar AI tidak hanya berhenti sebagai demonstrasi teknologi, tetapi benar-benar bisa digunakan dalam operasional bisnis," ujarnya.

Senada, Business Director Insignia Guta Saputra menilai sebagian besar proyek AI yang gagal bukan disebabkan oleh model AI itu sendiri.