Membangun Ulang Arsitektur Data untuk Keberhasilan AI di Tingkat Perusahaan

      Kecerdasan Buatan (AI) telah mendominasi agenda ruang rapat di berbagai perusahaan global. Namun, banyak organisasi besar menemukan bahwa hambatan terbesar dalam mengimplementasikan AI secara berarti adalah kondisi data mereka saat ini. Sementara alat AI yang menghadap konsumen telah memukau pengguna dengan kecepatan dan kemudahannya, para pemimpin perusahaan menyadari bahwa menerapkan AI dalam skala besar membutuhkan sesuatu yang jauh lebih fundamental dan signifikan: infrastruktur data yang terpadu, diatur dengan baik, dan sesuai dengan tujuan.

      Kesenjangan antara ambisi AI dan kesiapan perusahaan ini menjadi salah satu tantangan utama dalam fase transformasi digital berikutnya. Sebagaimana disampaikan oleh Bavesh Patel, Senior Vice President Databricks, "Kualitas AI dan seberapa efektif AI tersebut, sangat bergantung pada informasi dalam organisasi Anda." Namun, di banyak perusahaan, informasi tersebut masih terfragmentasi di berbagai sistem lama, aplikasi yang terisolasi, dan format yang tidak terhubung, sehingga hampir tidak mungkin bagi sistem AI untuk menghasilkan keluaran yang andal dan kaya konteks.

Tantangan Data: Mengapa AI Sering Terjebak Fragmentasi

      Data yang tersebar dan tidak terorganisir menjadi sandungan utama bagi inisiatif AI di perusahaan. Bayangkan sebuah perusahaan manufaktur yang memiliki data produksi di sistem ERP, data penjualan di CRM, dan data sensor dari lini produksi di sistem IoT yang terpisah. Tanpa jembatan yang kuat untuk menyatukan dan menganalisis data ini, AI tidak dapat membangun gambaran operasional yang komprehensif atau membuat rekomendasi yang benar-benar cerdas. Kondisi ini bisa menghasilkan "AI yang buruk" (terrible AI), seperti yang diungkapkan oleh Bavesh Patel. Ia juga menambahkan, "Diferensiator kompetitif terbesar bagi sebagian besar organisasi adalah data mereka sendiri dan kemudian data pihak ketiga yang dapat mereka tambahkan."

      Kualitas data adalah fondasi utama. Data yang tidak akurat, tidak lengkap, atau ketinggalan zaman akan menghasilkan analisis yang menyesatkan, otomatisasi yang salah, dan keputusan bisnis yang merugikan. Ini mengikis kepercayaan pada sistem AI dan menghambat adopsi lebih lanjut. Selain itu, masalah privasi dan kepatuhan juga muncul ketika data tidak diatur dengan baik. Di sinilah solusi seperti AI Video Analytics dari ARSA Technology dapat berperan, mengubah rekaman CCTV pasif menjadi intelijen operasional real-time dengan akurasi 99,7%, memastikan data terkelola dengan ketelitian tinggi untuk keamanan dan efisiensi.

Membangun Fondasi Data yang Siap AI

      Agar AI perusahaan dapat memberikan nilai nyata, data harus dikonsolidasikan ke dalam format terbuka, diatur dengan cermat, dan dibuat dapat diakses di seluruh fungsi. Ini berarti bergerak melampaui platform SaaS yang terisolasi dan dasbor yang tidak terhubung, menuju arsitektur data terbuka dan terpadu. Arsitektur semacam ini harus mampu menggabungkan data terstruktur dan tidak terstruktur, menjaga konteks real-time, serta menegakkan kontrol akses yang ketat.

      Langkah pertama dalam membangun fondasi ini adalah melakukan analisis menyeluruh terhadap seluruh aset data organisasi. Ini mencakup identifikasi di mana data berada, seberapa sering data diperbarui, dan bagaimana data tersebut digunakan. Selanjutnya, membangun katalog data yang komprehensif adalah krusial, menjelaskan hubungan antaraset data dan menetapkan tata kelola data. Tata kelola ini memastikan bahwa data dapat dipercaya, akurat, dan aman, sebuah prinsip yang telah ARSA Technology terapkan sejak 2018 dalam mengembangkan solusi AI dan IoT untuk berbagai industri. Dengan fondasi yang kokoh, organisasi dapat memanfaatkan kemampuan AI untuk mengotomatiskan alur kerja yang kompleks dan menciptakan lini bisnis baru.

Transformasi dari Sistem Eksekusi Menjadi Sistem Aksi

      Ketika dasar-dasar ini tertata dengan benar, organisasi dapat bergerak menuju hasil yang terukur, membuka efisiensi, mengotomatiskan alur kerja kompleks, dan bahkan meluncurkan lini bisnis yang sama sekali baru. Fokus pada nilai ini sangat penting, kata Rajan Padmanabhan, Unit Technology Officer di Infosys, terutama karena perusahaan mencari presisi dalam keluaran yang mendorong keputusan bisnis.

      Alih-alih memperlakukan inisiatif AI sebagai proyek inovasi yang terisolasi, perusahaan-perusahaan terkemuka mengaitkan penerapan AI secara langsung dengan metrik bisnis, menggunakan kerangka kerja tata kelola untuk menentukan apa yang memberikan hasil dan apa yang harus ditinggalkan dengan cepat. "Kami melihat peluang besar ini dengan literasi AI di kalangan pengguna bisnis, di mana mereka sangat ingin memahami bagaimana seharusnya mereka memikirkan AI," tambah Patel. "Apa artinya AI ketika Anda melihat lebih dalam? Apa saja bagian dan blok bangunan yang perlu Anda tempatkan, baik dari segi teknologi maupun pelatihan dan pemberdayaan?" Ini adalah transformasi dari sistem eksekusi atau sistem keterlibatan menjadi "sistem aksi," di mana AI tidak hanya memproses atau merekomendasikan, tetapi juga secara aktif mendorong tindakan dan keputusan. Solusi AI Box Series dari ARSA, misalnya, dapat langsung mengubah CCTV yang ada menjadi intelijen AI real-time, memproses aliran video di edge untuk memberikan wawasan instan tanpa ketergantungan cloud, mendukung sistem aksi yang cepat.

Peluang dan Implikasi untuk Masa Depan

      Peluang di depan sangat besar. Seiring dengan evolusi agen AI dari copilot menjadi operator otonom yang mampu mengelola alur kerja dan transaksi, organisasi yang akan memenangkan persaingan adalah mereka yang membangun fondasi yang tepat sejak sekarang. Arsitektur data yang modern, fleksibel, dan terintegrasi memungkinkan penggabungan berbagai sumber data, termasuk dari sistem IoT, untuk memberikan konteks yang kaya kepada model AI. Misalnya, data dari Self-Check Health Kiosk yang dikembangkan oleh ARSA Technology, yang mengumpulkan data vital secara mandiri, dapat diintegrasikan ke dalam platform AI yang lebih besar untuk memantau kesehatan populasi atau mengotomatiskan triase pasien.

      Integrasi AI dan IoT membuka peluang baru untuk inovasi di berbagai sektor seperti manufaktur, logistik, ritel, dan kota cerdas. Dengan data yang terpusat dan terkelola, perusahaan dapat melatih model AI yang lebih akurat, mengembangkan aplikasi prediktif yang lebih kuat, dan menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih personal. Ini bukan hanya tentang mengoptimalkan operasi yang ada, tetapi juga tentang mendefinisikan ulang cara bisnis beroperasi, menciptakan nilai baru, dan memastikan keamanan serta kepatuhan data di setiap langkah.

      Masa depan AI dalam perusahaan akan ditentukan oleh apakah bisnis dapat mengubah informasi yang terfragmentasi menjadi aset strategis yang mampu memberdayakan keputusan yang lebih cerdas dan cara beroperasi yang sama sekali baru.

      Artikel ini diproduksi bekerja sama dengan Infosys Topaz.

      Sumber: Rebuilding the data stack for AI

      Apakah perusahaan Anda siap untuk membangun fondasi data yang kuat demi masa depan AI? Jelajahi solusi AI dan IoT dari ARSA Technology dan jadwalkan konsultasi gratis untuk mendiskusikan kebutuhan transformasi data Anda.