Ke mana pun Anda berpaling, pembicaraan tentang AI mencakup pesan yang sama: kesuksesan bergantung pada kebaikan data. Ini menjadi mantra di setiap ruang rapat dan panggung konferensi.
Perusahaan menginvestasikan jutaan dolar dalam pembersihan, penandaan, dan pengorganisasian data dengan keyakinan bahwa jika data tersebut benar, maka transformasi AI akan terjadi.
Namun keyakinan itu tidak lengkap. Membersihkan dan mengumpulkan data adalah langkah nol. Tanpa kesiapan teknik, arsitektur, dan operasional untuk menggunakannya, kumpulan data terbersih sekalipun tidak akan memajukan bisnis.
Kepala Produk & Teknologi, CBTS.
Survei Gartner menemukan bahwa 63% organisasi tidak memiliki atau tidak yakin apakah mereka memiliki praktik pengelolaan data yang tepat untuk AI.
Namun meskipun perusahaan tidak tahu harus mulai dari mana mulai dari data hingga transformasi AI, ada strategi sederhana yang dapat digunakan oleh organisasi mana pun untuk menghasilkan hasil bisnis.
Mengapa kemajuan terhenti pada langkah nol
Kemajuan terhenti ketika ada kesenjangan antara lapisan mana pun antara data dan aktivasi — strategi, teknik, modernisasi, visualisasidan kesiapan. Beberapa organisasi menulis strategi data ambisius yang tidak pernah terhubung dengan hasil bisnis yang terukur.
Yang lain mengumpulkan dan menyimpan sejumlah besar informasi tanpa rencana bagaimana informasi tersebut akan mengalir antar sistem. Paling sering, warisan infrastruktur TI membuat modernisasi hampir tidak mungkin dilakukan, sementara tim data tetap tertutup dari pengambil keputusan.
Kesenjangan dalam keahlian atau pengalaman juga sering menjadi kendala. Perusahaan mungkin memiliki analis data yang dapat menafsirkan dasbor, namun kekurangan insinyur dan arsitek data yang dapat membangun jalur pipa dan struktur tata kelola yang menjadikan wawasan dapat diandalkan dan terukur. Ketika sumber daya manusia yang tersedia kurang, organisasi hanya terpaku pada satu proses saja.
Hal ini menghalangi lebih dari sekedar pemahaman yang lebih mendalam tentang angka-angka; hal ini menghalangi inovasi di dalam perusahaan-perusahaan ini. Hampir setengah dari eksekutif yang disurvei oleh IBM mengatakan kekhawatiran akan data masih menjadi hambatan dalam penerapan AI agenik di organisasi mereka.
Kapan tim mereka tidak dapat mempercayai data mereka, mereka tidak dapat menggunakannya sebagai landasan strategi AI, bahkan ketika ada tekanan dari atas. AI mungkin merupakan hal menarik yang ingin dibicarakan semua orang, namun hal-hal yang “membosankan” lah yang membuatnya berhasil.
Mengubah data menjadi hasil bisnis yang sebenarnya
Mengatasi masalah ini tidak berarti mempekerjakan seluruh karyawan di seluruh departemen atau berinvestasi pada lusinan alat data baru, namun hal ini memerlukan perubahan dalam cara berpikir organisasi mengenai kesiapan. Kesiapan sebenarnya dimulai ketika operasi data dirancang bisnis hasil dalam pikiran.
Perusahaan yang matang di bidang ini menangani bidang teknik dan arsitektur sebagai disiplin bisnis. Mereka mendefinisikan kepemilikan yang jelas atas saluran data, menetapkan tata kelola sejak awal, dan memodernisasi infrastruktur sehingga data dapat dipindahkan dengan aman dan efisien.
Ketika hal-hal tersebut sudah ada, hasil bisnis akan mengikuti. Di beberapa organisasi, menghubungkan data produksi dan pemeliharaan telah memperpendek siklus waktu henti dan meningkatkan hasil — perolehan pendapatan nyata dari sistem yang pada akhirnya dapat berkomunikasi.
Di negara lain, menyatukan data keuangan dan operasional telah menghilangkan duplikat lisensi perangkat lunak dan mengurangi biaya infrastruktur. Itu bisa berarti menghemat puluhan ribu dolar sebulan. Visibilitas mendorong penghematan tersebut.
Risiko juga turun drastis ketika tata kelola dan kemampuan observasi diterapkan dalam operasional sehari-hari. Pemimpin memercayai apa yang mereka lihat dan dapat membuktikan integritas setiap keputusan. Ketika data mengalir bersama-sama, hal ini juga memungkinkan organisasi untuk secara proaktif melihat kerentanan dan secara signifikan mengurangi kemungkinan a keamanan siber melanggar.
Meskipun banyak perusahaan mencoba menyatukan lapisan-lapisan ini secara internal, sebagian besar perusahaan pada akhirnya menyadari bahwa mereka membutuhkan mitra yang dapat memandu seluruh proses — mulai dari strategi hingga arsitektur, modernisasi, dan kesiapan AI. Mitra yang tepat memberikan kerangka kerja, bakat, dan proses berulang yang mengubah kesiapan menjadi hasil.
Kecepatan menguasai ukuran
Ketika organisasi memiliki landasan tersebut, mereka dapat dengan cepat beralih dari wawasan ke eksekusi. Organisasi yang lebih kecil dengan arsitektur data modern telah melampaui pesaing yang jauh lebih besar yang terbebani oleh sistem lama. Ketika data dapat bergerak bebas, pengambilan keputusan menjadi lebih cepat, perkiraan menjadi lebih tajam, dan otomatisasi menjadi lebih baik.
Literasi AI kini menjadi taruhannya. Eksekusi AI adalah hal yang membedakan perusahaan yang bergerak maju dengan perusahaan yang proyeknya gagal. Dalam perlombaan menuju transformasi AI, pemenangnya tidak akan memiliki data terbanyak; merekalah yang akan membuat mobil tercepat dan tahu cara mengendarainya melintasi garis finis.
