Poin Penting
- Cloudera menilai Indonesia termasuk negara yang cukup maju dalam implementasi AI dan mulai memasuki fase AI enterprise.
- Tantangan utama adopsi AI adalah kualitas data yang belum optimal serta keterbatasan talenta AI.
- Banyak perusahaan dinilai terlalu cepat mengadopsi AI karena FOMO, padahal fondasi data dan tata kelola belum siap.
Jakarta – Adopsi artificial intelligence (AI) di Indonesia dinilai terus berkembang dan mulai memasuki fase implementasi di tingkat enterprise. Namun, di tengah tingginya antusiasme terhadap teknologi tersebut, banyak perusahaan dinilai masih belum memiliki fondasi data yang memadai untuk mengoptimalkan pemanfaatan AI.
Country Manager Indonesia Cloudera, Sherlie Karnidta mengatakan, Indonesia sebenarnya termasuk salah satu negara yang cukup maju dalam implementasi AI dibandingkan banyak negara lain. Hal itu terlihat dari semakin banyaknya perusahaan yang mulai mengembangkan berbagai use case AI untuk mendukung operasional dan pengambilan keputusan bisnis.
“Kalau AI, Indonesia sebenarnya sudah cukup advance, cukup maju jika dibandingkan dengan negara-negara lainnya,” ujar Sherlie dalam acara Cloudera EVOLVE Forum Jakarta Media Roundtable, di Jakarta, Rabu, 3 Juni 2026.
Baca juga: Adopsi AI hingga Masuknya Pemain Baru Jadi Tantangan Industri 2026
Meski demikian, menurut dia, masih terdapat dua tantangan utama yang dihadapi perusahaan dalam mengadopsi AI, yakni kualitas data dan ketersediaan talenta yang memiliki kemampuan di bidang AI.
“Tantangan pertama adalah data. AI itu butuh data. Terkadang data yang dikumpulkan belum cukup mumpuni untuk menghasilkan AI yang optimal,” katanya.
Selain itu, perusahaan juga masih membutuhkan lebih banyak sumber daya manusia yang memiliki pengetahuan dan kapabilitas dalam pengembangan AI.
“Tantangan kedua adalah talent. Kita masih perlu banyak mengembangkan talenta-talenta di Indonesia agar memiliki knowledge dan capability dalam melakukan AI,” tambahnya.
Banyak Perusahaan Ingin Langsung Terapkan AI
Sementara, Senior Sales Engineer Cloudera Indonesia, Rudy Tanuwidjaja, menilai tantangan terbesar justru berasal dari tingginya antusiasme perusahaan yang ingin segera mengadopsi AI tanpa terlebih dahulu membangun fondasi data yang kuat.
“Tantangan yang sering kami temui adalah perusahaan ingin langsung berlari ke AI, padahal fondasi datanya belum siap,” kata Rudy, dalam acara Cloudera EVOLVE Forum Jakarta Media Roundtable, di Jakarta, Rabu, 3 Juni 2026.
Baca juga: Koalisi Danantara Monitor Ajukan Permohonan Informasi kepada Danantara dan BPK
Ia menambahkan, kondisi tersebut kerap dipicu oleh fenomena fear of missing out (FOMO), di mana perusahaan khawatir tertinggal tren AI sehingga ingin segera menerapkannya tanpa perencanaan yang matang.
Menurutnya, adopsi AI tidak dapat dilakukan secara instan. Perusahaan perlu terlebih dahulu membangun tata kelola data yang baik sebelum mengembangkan use case AI yang lebih kompleks.
“Padahal AI itu butuh data dan proses yang bertahap. Biasanya kami ajak mundur sedikit untuk melihat fondasinya terlebih dahulu. Jadi, kita bangun dulu fondasinya, fondasi yang proper. Baru di atasnya kita bangun use case-use case yang lebih advance,” ungkapnya.
AI Enterprise Butuh Tata Kelola dan Keamanan Data
Pandangan tersebut sejalan dengan pembahasan dalam Cloudera EVOLVE Forum Jakarta yang digelar di The St. Regis Jakarta, Rabu (3/6).
Forum yang dihadiri pelaku industri, praktisi teknologi, dan pemimpin bisnis itu menyoroti pergeseran fokus perusahaan dari sekadar bereksperimen dengan AI menuju implementasi AI skala enterprise yang membutuhkan fondasi data, tata kelola, dan keamanan yang kuat.
Baca juga: Dana Indonesia Luncurkan AI Enablement Playbook, Dorong Kesiapan Industri Adopsi AI
Dalam forum tersebut, sejumlah bank besar nasional seperti PT Bank Central Asia Tbk (BCA) dan PT Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk atau BNI turut membagikan pengalaman dalam membangun tata kelola AI dan modernisasi arsitektur data untuk mendukung implementasi AI secara lebih luas.
“Keberhasilan implementasi AI tidak hanya ditentukan oleh kemampuan model yang digunakan, tetapi juga kesiapan fondasi data dan tata kelola yang mendukung. Perusahaan ingin mempercepat inisiatif AI mereka tanpa mengorbankan kepatuhan terhadap regulasi maupun integritas data pelanggan. Kebutuhan tersebut semakin penting terutama bagi sektor yang memiliki tingkat pengawasan tinggi seperti industri perbankan dan jasa keuangan,” ujar Sherlie.
Inovasi AI dari Indonesia Mulai Mendunia
Selain itu, meski masih menghadapi sejumlah tantangan, Rudy mengungkapkan perkembangan AI di Indonesia menunjukkan arah yang positif. Bahkan, beberapa inovasi dan use case yang dikembangkan oleh tim data science pelanggan Cloudera di Indonesia telah diadopsi secara global.
“Dari sisi use case, Indonesia sebenarnya cukup maju. Bahkan ada beberapa inovasi dari tim data science pelanggan kami di Indonesia yang kemudian di-roll out secara global,” pungkas Rudy. (*) Ayu Utami
