Poin Penting
- Implementasi AI di Indonesia menghadapi tantangan saat beralih dari tahap uji coba ke produksi skala besar yang andal, terutama dalam memastikan kinerja dan stabilitas sistem.
- Kualitas dan kecepatan data menjadi kunci, namun banyak perusahaan masih kesulitan mengelola data real-time yang terintegrasi
- Optimalisasi biaya dan kesiapan infrastruktur juga menjadi kendala, meski pendekatan data streaming dinilai mampu meningkatkan efisiensi hingga 40–70 persen
Jakarta – Transformasi ekonomi digital Indonesia kian dipacu oleh teknologi Artificial Intelligence (AI), mulai dari sektor keuangan, e-commerce, hingga logistik dan telekomunikasi.
Hanya saja, implementasi AI tidak semudah yang dibayangkan. Tantangan utama justru muncul saat perusahaan berupaya membawa AI dari tahap uji coba ke lingkungan produksi yang andal dan berskala besar.
Demikian dikatakan Rully Moulany, Area Vice President, Asia, Confluent dalam konferensi pers gelaran Data Streaming World Tour 2026 Jakarta yang mempertemukan pelaku bisnis dan teknologi di Tanah Air, 21 April 2026.
“Seiring dengan percepatan transformasi digital yang dilakukan oleh perusahaan-perusahaan Indonesia, pertanyaannya kini bukan lagi apakah perusahaan akan mengadopsi AI — melainkan bagaimana cara memastikan AI dapat beroperasi secara andal dalam skala besar,” jelas Rully.
Baca juga: Confluent Buka Peluang Baru bagi Mitra di Pasar Data Streaming Global
Menurutnya, banyak organisasi masih menghadapi tantangan dalam mengelola data secara optimal. AI tidak hanya membutuhkan data berkualitas tinggi, tetapi juga data yang mengalir secara real-time, kontekstual, dan mampu mendukung pembelajaran berkelanjutan. Tanpa fondasi tersebut, AI sulit memberikan nilai bisnis yang nyata.
Selain itu, kompleksitas arsitektur data juga menjadi tantangan tersendiri. Pengolahan dan tata kelola data yang tidak terintegrasi membuat proses analisis menjadi lambat dan tidak efisien. Padahal, kecepatan dalam mengolah data menjadi faktor krusial untuk menghasilkan keputusan bisnis yang tepat waktu.
Dalam forum tersebut juga diungkap bahwa optimalisasi biaya masih menjadi pekerjaan rumah. Perusahaan dituntut menekan total cost of ownership (TCO) tanpa mengorbankan performa sistem. Pendekatan data streaming dinilai dapat menjadi solusi, dengan potensi efisiensi biaya hingga 40–70 persen sekaligus meningkatkan produktivitas pengembang.
Baca juga: Menkomdigi: Teknologi AI Bisa Tingkatkan PDB RI 3,67 Persen
Lebih jauh, tantangan lain terletak pada pengembangan agen AI yang mampu memproses dan merespons data secara real-time.
Hal tersebut membutuhkan infrastruktur yang matang serta kemampuan integrasi data yang kuat, yang belum sepenuhnya dimiliki oleh banyak organisasi di Indonesia.
“Organisasi yang akan memimpin saat ini dan dalam dekade mendatang adalah mereka yang menguasai tidak hanya kualitas data, tetapi juga kecepatan data,” tambahnya.
