Studi Boomi Ungkap Risiko ROI AI di Kawasan Asia-Pasifik Akibat Ketidakmampuan Mengelola Data

Main Agenda – Minat terhadap teknologi kecerdasan buatan (AI) semakin menguat di kawasan Asia-Pasifik, tetapi tantangan dalam menyatukan data, menjamin kualitasnya, serta mengelola sistem tetap menjadi hambatan signifikan. Singapura—(ANTARA/Business Wire)—Boomi, perusahaan yang bergerak dalam aktivasi data untuk AI, hari ini merilis temuan penelitian terbarunya yang disusun bersama Omdia. Studi ini menyoroti bahwa meskipun adopsi AI terus berkembang, banyak organisasi belum siap mengubah investasi mereka menjadi hasil yang terukur.

Survey Omdia: 74% Pemangku Keputusan Aktif Mengembangkan Inisiatif AI

Omdia melakukan survei terhadap lebih dari 1.100 pemangku keputusan utama di bidang teknologi dan bisnis di Australia, Selandia Baru, Singapura, Malaysia, serta Filipina. Hasilnya menunjukkan bahwa 74% dari peserta aktif menerapkan proyek AI. Dari jumlah ini, sembilan dari sepuluh responden meyakini bahwa otomatisasi berbasis AI akan mengubah proses bisnis mereka dalam dua sampai tiga tahun ke depan.

Sebaliknya, riset juga menemukan bahwa sebagian besar organisasi belum memanfaatkan pendekatan integrasi berbasis platform. Hanya 46% yang menerapkan strategi ini, mencerminkan jarak antara visi AI dan implementasinya. Tantangan utama terletak pada kerangka kerja data yang tidak terpadu, sehingga menyebabkan kesulitan dalam mengukur manfaat inisiatif AI. Hampir seperempat responden menyatakan mereka belum mampu mengevaluasi keberhasilan proyek AI secara efektif, yang berdampak pada ketidakpastian ROI.

“Organisasi kawasan Asia-Pasifik mendorong pengembangan AI dengan cepat, tetapi riset menunjukkan bahwa banyak di antara mereka masih menganggap teknologi ini sebagai bagian dari anggaran teknologi biasa, bukan sebagai inisiatif transformasi strategis,” ujar David Irecki, Chief Technology Officer Boomi untuk Asia-Pasifik dan Jepang.

Kesenjangan antara penerapan AI dan ROI menjadi perhatian utama. Irecki menekankan bahwa masalah data yang tidak terkelola adalah akar dari risiko ini. Tanpa kerangka kerja yang terintegrasi, tata kelola data, dan kualitas informasi yang konsisten, setiap proyek AI justru memperumit proses bisnis, bukan memberikan nilai tambah.

Prioritas Utama: Tata Kelola Data dan Kualitas Informasi

Dalam riset tersebut, 94% organisasi di kawasan Asia-Pasifik menganggap integrasi, akses, dan tata kelola data sebagai prioritas utama. Angka ini menunjukkan kesadaran yang tinggi terhadap pentingnya data sebagai fondasi AI. Namun, hanya separuh dari responden yang telah menetapkan kebijakan tata kelola data khusus AI secara formal. Sisanya menghadapi masalah dengan integrasi bayangan yang tidak teratur, yang mengganggu kualitas data dan kepercayaan terhadapnya.

“Meskipun 9 dari 10 organisasi kami menyebut tata kelola data sebagai prioritas, hanya setengah di antaranya memiliki kebijakan formal untuk mengelola data AI,” jelas Michael Barnes, Chief Analyst di Omdia untuk IT Perusahaan.

Barnes menambahkan bahwa ketika tim pengembang menggunakan data yang belum sepenuhnya dikendalikan, mereka kesulitan menilai sumber dan kualitas informasi yang digunakan untuk membangun model. Hal ini berpotensi menjadi ancaman nyata terhadap efektivitas AI dalam meningkatkan operasional bisnis.

Kedaulatan Data: Pertimbangan yang Masih Tidak Terpenuhi

Keberhasilan penerapan AI di kawasan ini bergantung pada data yang andal, terintegrasi, dan dikelola secara sistematis. Para CIO dan pemimpin teknologi senior semakin fokus pada penyederhanaan lingkungan data yang terfragmentasi, peningkatan kualitas informasi, serta penguatan infrastruktur operasional. Namun, survei menunjukkan bahwa kekhawatiran terkait persyaratan penyimpanan data masih menjadi fokus utama.

Dari 76% perusahaan yang mengungkapkan kecemasan terhadap regulasi penyimpanan data, hanya 24% yang menganggapnya sebagai pengaruh signifikan terhadap strategi implementasi AI. Hal ini mengindikasikan bahwa sebagian besar organisasi masih dalam tahap perencanaan awal, belum sepenuhnya mengintegrasikan aspek kedaulatan data dalam operasional mereka.

Momentum Adopsi AI di Asia-Pasifik: Dinamis Namun Masih Tidak Konsisten

Meskipun momentum adopsi AI terus meningkat, penelitian menyoroti bahwa implementasi masih tidak merata. Negara-negara seperti Malaysia dan Singapura menjadi pemimpin dengan angka adopsi masing-masing mencapai 86% dan 78%. Namun, banyak organisasi masih menghadapi tantangan dalam menyusun kerangka kerja yang memadai.

Studi Boomi menekankan bahwa pengembangan AI yang bertahan jangka panjang memerlukan konsistensi dalam tata kelola data. Tanpa pendekatan yang terpadu, risiko kehilangan ROI akan tetap mengintai. Kebutuhan untuk membangun fondasi data yang kuat, kemampuan integrasi, dan struktur operasional menjadi kunci keberhasilan implementasi AI secara massal.

Penelitian ini juga mengungkap bahwa 89% responden berupaya mengurangi penggunaan alat dan teknologi yang berlebihan, sementara 92% sudah melakukan konsolidasi di bidang data, integrasi proses, pengelolaan API, serta otomatisasi. Meski terlihat progresif, tingkat penerapan yang optimal masih jauh dari target. Kesenjangan antara ambisi AI dan kenyataan operasional menunjukkan bahwa perjalanan menuju ROI memerlukan langkah strategis yang lebih terarah.

Dengan data yang menjadi tulang punggung AI, keberhasilan proyek tidak hanya bergantung pada teknologi, tetapi juga pada kemampuan organisasi mengelola sumber daya, sistem, dan kebijakan secara harmonis. Riset ini memperkuat gagasan bahwa kunci utama untuk mengejar manfaat maksimal dari AI adalah menyatukan seluruh aspek pengelolaan data dalam satu kerangka kerja yang jelas dan terukur.