AI bukan lagi perjalanan ke bulan. Ini adalah mandat operasional. Di perusahaan di setiap sektor, AI generatif (Gen AI) dan otomatisasi mendefinisikan ulang cara pengambilan keputusan, cara tim berinteraksi dengan data, dan cara penyampaian nilai kepada pelanggan. Namun, perubahan ini tidak terjadi dengan sendirinya; itu membutuhkan kepemimpinan.
Itu sebabnya peran Chief Data and Analytics Officer (CDAO) dengan cepat menjadi salah satu kursi paling penting di meja eksekutif.
Salah satu Pendiri dan Wakil Presiden Produk di Savant Labs.
Menurut baru-baru ini data dan survei kepemimpinan AI, 73,7% organisasi kini melaporkan memiliki peran CDO atau CDAO formal, naik dari hanya 12% pada satu dekade lalu. Namun, visibilitas saja tidak menjamin pengaruh. Tekanan semakin meningkat bagi CDAO untuk memberikan hasil bisnis yang nyata, bukan hanya saluran pipa atau dashboard.
Gartner memperkirakan bahwa pada tahun 2026, 75% organisasi akan mengoperasionalkan AI, naik dari 10% pada tahun 2020. Pada tahun 2027, 75% CDAO yang gagal menunjukkan dampak positif AI akan dipindahkan atau dikeluarkan dari C-suite. Jelas sekali bahwa perusahaan tidak lagi berinvestasi pada data demi kepentingan data.
Mereka berinvestasi pada AI untuk bergerak lebih cepat, bertindak lebih cerdas, dan bersaing lebih keras – dan tugas CDAO adalah memimpin upaya tersebut.
Dari pengelolaan data hingga pemberdayaan AI strategis
Piagam asli dari banyak CDAO berpusat pada peningkatan kebersihan dan tata kelola data, yang merupakan tujuan penting, namun sebagian besar berada di belakang layar. Mandat saat ini lebih luas dan lebih nyata: mempercepat inovasi melalui AI sekaligus mengelola risiko, kompleksitas, dan biaya.
CDAO harus melampaui analisis operasional dan mendorong keselarasan seluruh perusahaan seputar strategi AI. Mereka bertanggung jawab untuk menyematkan intelijen ke dalam alur kerja inti, menjembatani prioritas teknis dan bisnis, dan menetapkan batasan yang memungkinkan AI yang dapat diskalakan.
Singkatnya, CDAO kini menjadi arsitek di balik sistem yang didukung AI, dan jaringan penghubung antara ambisi dan eksekusi.
Tiga alasan mengapa peran CDAO menjadi lebih penting dari sebelumnya
AI membutuhkan konteks, bukan hanya data
Gen AI dan alat otomatisasi sama berharganya dengan konteks yang diberikan. Suatu model mungkin merangkum dokumen atau merekomendasikan tindakan, namun sarannya gagal atau menimbulkan risiko jika kurang disadari bisnis definisi, logika proses, atau ambang batas kepatuhan.
CDAO memainkan peran penting dalam membangun infrastruktur penghubung yang menjadikan Gen AI bermanfaat. Hal ini mencakup pengintegrasian data terstruktur dan tidak terstruktur, memasukkan pengetahuan institusional ke dalam model, dan memastikan bahwa keluaran tidak hanya mencerminkan pola, namun juga prioritas.
Dengan menyelaraskan sistem AI dengan tujuan bisnis dan menjadikan tujuan tersebut dapat dibaca mesin, CDAO menjadikan AI relevan, bukan hanya kuat.
AI membutuhkan tata kelola dalam skala besar
Ketika agen cerdas memperoleh otonomi dalam pengambilan keputusan, tata kelola menjadi lebih kompleks dan kritis. Kontrol lama, seperti izin statis atau persetujuan terpusat, tidak dapat diskalakan ketika keputusan terjadi secara real-time di beberapa sistem.
CDAO modern menanamkan tata kelola ke dalam alur kerja itu sendiri, menyusun kebijakan, menegakkan standar kualitas data, dan memungkinkan audibilitas dalam alat yang diandalkan oleh pengguna bisnis setiap hari.
Pergeseran ini, terkadang disebut “tata kelola sebagai kode”, memastikan bahwa sistem Gen AI tetap dapat dilacak, dijelaskan, dan patuh, bahkan ketika sistem tersebut beroperasi dengan kecepatan dan skala besar.
Adopsi Gen AI tidak hanya bersifat teknis; itu budaya
Salah satu hambatan terbesar keberhasilan penerapan Gen AI bukanlah keakuratan model; itu kepercayaan organisasi. Tim bisnis harus yakin bahwa sistem yang mereka gunakan akurat, adil, dan selaras dengan tujuan mereka.
CDAO bertindak sebagai penerjemah antara tim ilmu data dan bisnis, membentuk ekspektasi, menyelaraskan metrik, dan membantu pengguna garis depan memahami bagaimana Gen AI dapat mendukung, bukan menggantikan, pekerjaan mereka.
Dengan mempromosikan budaya kelancaran dan transparansi data, CDAO memungkinkan adopsi, yang merupakan hal paling penting dalam pengambilan keputusan sehari-hari oleh orang-orang di seluruh perusahaan.
Beralih dari otomatisasi ke kecerdasan
Banyak organisasi memulai perjalanan Gen AI mereka dengan mengotomatiskan tugas-tugas manual seperti pembuatan laporan, klasifikasi data, dan rekonsiliasi. Meskipun ini merupakan titik awal yang mendasar, fase selanjutnya melibatkan penggunaan Gen AI untuk mendukung penalaran, penentuan prioritas, dan pengambilan keputusan.
Pergeseran ke arah “kecerdasan agen”, di mana sistem bertindak berdasarkan konteks dan tujuan, menciptakan ekspektasi baru terhadap kepemimpinan data. CDAO kini harus merancang lingkungan di mana agen cerdas tidak hanya memindahkan data dari titik A ke titik B tetapi juga memahami hubungan, memunculkan wawasan yang relevan, dan mengambil tindakan secara bertanggung jawab.
Hal ini membutuhkan lebih dari sekedar peralatan teknis. Hal ini memerlukan orkestrasi yang menghubungkan API, lapisan data, dan logika institusional ke dalam alur kerja agar agen dapat beroperasi secara efektif.
Memikirkan kembali tumpukan data untuk kesuksesan AI
Untuk mendukung Gen AI dalam skala besar, CDAO memodernisasi ekosistemnya. Hal ini berarti mengkonsolidasikan alat-alat yang terisolasi, menghilangkan proses manual yang berlebihan, meningkatkan sistem lama yang terbatas pada ETL, dan membangun sistem yang fleksibel. infrastruktur yang dapat mendukung beragam kasus penggunaan.
Daripada mengandalkan spreadsheet yang luas atau alur kerja yang diberi kode khusus, banyak yang mengadopsi platform yang menawarkan antarmuka intuitif dan tanpa kode.
Hal ini memungkinkan analis untuk berkontribusi tanpa bergantung pada sumber daya teknik yang langka. Platform ini sering kali menggabungkan perintah bahasa alami, tata kelola bawaan, dan konektor data real-time, sehingga memungkinkan tim untuk bertindak berdasarkan wawasan dengan cepat dan aman.
CDAO memungkinkan eksperimen yang lebih cepat tanpa mengorbankan kontrol, memungkinkan analis untuk melakukan otomatisasi tanpa persyaratan pengkodean sekaligus membuat tata kelola dapat dicapai.
Metrik yang penting: mengukur dampak CDAO
Ketika CDAO mengambil tanggung jawab yang lebih strategis, pengukuran keberhasilan menjadi lebih kompleks. Ini bukan hanya tentang uptime atau penggunaan dashboard lagi. Dampak harus dievaluasi melalui KPI yang selaras dengan bisnis, seperti:
Waktu pengambilan keputusan di seluruh unit bisnis
Pengurangan jam pelaporan manual
Akurasi dan kemampuan menjelaskan keluaran yang dihasilkan AI
Tingkat literasi data di seluruh tim non-teknis
Volume proses yang mendukung AI diluncurkan dan diatur
Metrik ini membantu memperkuat nilai CDAO dan memberikan peta jalan untuk perbaikan berulang.
Masa depan CDAO sangatlah strategis
Ketika perusahaan meningkatkan penggunaan Gen AI, CDAO yang paling sukses adalah mereka yang melakukan lebih dari sekedar penelitian dan operasionalisasi. Hal ini berarti mendefinisikan apa yang “baik” dalam adopsi Gen AI, menciptakan dampak terukur di seluruh fungsi, dan memasukkan kecerdasan ke dalam model operasi organisasi.
CDAO memiliki peluang untuk mempengaruhi strategi dengan CEO dan pimpinan, sehingga mendorong akuntabilitas di seluruh perusahaan.
Saatnya beralih dari teori dan penelitian ke tindakan dan operasionalisasi. Banyak vendor AI dan otomatisasi agen menawarkan uji coba dan uji coba untuk membantu memvalidasi bukti sebelum diadopsi secara lebih luas.
Gen AI akan memberdayakan organisasi untuk bersaing lebih baik melalui efisiensi, skala, dan tata kelola. Dan seseorang perlu mengetahui bagaimana hal tersebut dijadikan tolok ukur, penerapan, pengaturan, dan pengukuran.
Seseorang itu adalah CDAO.
Kami telah menampilkan chatbot AI terbaik untuk bisnis.
Artikel ini dibuat sebagai bagian dari saluran Expert Insights TechRadarPro tempat kami menampilkan para pemikir terbaik dan tercemerlang di industri teknologi saat ini. Pandangan yang diungkapkan di sini adalah milik penulis dan belum tentu milik TechRadarPro atau Future plc. Jika Anda tertarik untuk berkontribusi, cari tahu lebih lanjut di sini: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
