Adopsi AI di Indonesia Terganjal Infrastruktur Data Real-Time, Ini Faktanya

Tim kamu mungkin sudah punya chatbot, alat analisis, atau proyek AI kecil. Tapi saat sistem itu diminta membaca informasi terbaru dari beberapa bagian perusahaan, jawabannya bisa berbeda-beda atau malah tertinggal. Hambatannya sering muncul jauh sebelum model AI dipilih: data tersebar, terlambat diperbarui, atau sulit dipakai bersama.

Infrastruktur data real-time adalah sistem dan proses yang membuat data terbaru bisa tersedia bagi aplikasi saat dibutuhkan. Dalam survei Confluent 2026, 72% pemimpin TI global menyebut kurangnya infrastruktur pemrosesan data real-time sebagai hambatan untuk meningkatkan skala AI. Untuk Indonesia, Kompas melaporkan 79% pemimpin TI menilai keterbatasan infrastruktur real-time menghambat pengembangan AI.

Apa yang sebenarnya dikatakan survei 2026?

Temuan utama Confluent menunjukkan bahwa kesiapan data ikut menentukan apakah proyek AI bisa bergerak dari percobaan ke pemakaian sehari-hari. Laporan Data Streaming 2026 mengumpulkan jawaban dari 4.625 pemimpin TI di 14 negara. Perusahaan yang diwakili memiliki sedikitnya 500 karyawan, menurut keterangan metodologi di rilis resminya.

Dalam angka global, 72% responden menyebut infrastruktur pemrosesan data real-time belum memadai untuk meningkatkan skala AI. Sebanyak 66% menyoroti ketidakpastian pada asal-usul, ketepatan waktu, dan kualitas data. Sementara itu, 65% menyebut kepemilikan data yang terfragmentasi sebagai tantangan. Angka-angka ini berasal dari survei lintas negara, bukan gambaran khusus Indonesia.

Untuk Indonesia, liputan Kompas tentang laporan tersebut menyebut 79% pemimpin TI menilai keterbatasan infrastruktur data real-time menghambat pengembangan AI. Kompas juga melaporkan 74% responden Indonesia melihat infrastruktur dan kualitas data sebagai tantangan untuk penerapan AI otonom, serta 82% menghadapi sedikitnya tiga tantangan saat mengadopsi AI.

Angka 83% soal silo data ikut muncul dalam pemberitaan, termasuk laporan Detik tentang pemimpin TI Indonesia. Namun, rilis Confluent yang tersedia untuk publik menampilkan ringkasan global, bukan tabel rinci per negara. Jadi, angka 83% itu sebaiknya tidak diterjemahkan menjadi klaim bahwa 83% dari seluruh perusahaan Indonesia pasti punya silo data. Keterangan publik yang saya temukan juga tidak menyebut jumlah responden khusus Indonesia.

Perbedaan ini penting. Survei mengukur jawaban kelompok pemimpin TI yang menjadi responden, bukan sensus seluruh perusahaan. Karena itu, angka dari liputan Indonesia perlu dibaca sesuai penyebut dan konteksnya.

Sumber: rilis resmi Confluent untuk angka global dan Kompas untuk angka Indonesia. Angka Indonesia adalah hasil pelaporan media atas survei, bukan persentase seluruh perusahaan.

Kenapa silo data menghambat AI?

Silo data terjadi saat informasi tersimpan dan dikelola terpisah, sehingga bagian lain tidak mudah menemukan atau menggunakannya. Contohnya, data pesanan tersimpan di satu sistem, data pelanggan di sistem lain, sedangkan catatan layanan pelanggan berada di aplikasi berbeda.

AI yang hanya mendapat satu potongan informasi bisa menyimpulkan sesuatu yang tidak sesuai keadaan terbaru. Sistem juga bisa menghitung pelanggan yang sama dua kali, memberi rekomendasi berdasarkan data lama, atau gagal menjelaskan dari mana sebuah jawaban berasal. Bukan berarti datanya selalu buruk. Kadang datanya baik, tetapi izin akses, format, atau jadwal pembaruannya tidak cocok.

Silo, mutu data, dan kecepatan pemrosesan saling berhubungan, tetapi bukan istilah yang sama. Silo menjelaskan pemisahan akses atau kepemilikan. Mutu data berkaitan dengan kelengkapan, ketepatan, dan konsistensi. Infrastruktur real-time menentukan seberapa cepat perubahan dapat diterima oleh sistem lain.

Dalam survei global yang sama, 66% pemimpin TI menyebut masalah infrastruktur dan kualitas data sebagai hambatan bagi penerapan AI otonom. Hanya 32% yang mengatakan AI otonom sudah berjalan di produksi. Angka itu memberi konteks bahwa menambah model atau aplikasi saja belum tentu menyelesaikan urusan kesiapan data.

Kalau ingin memahami tantangan penerapan AI di ruang kerja dan kampus dari sisi lain, kamu bisa membaca artikel tentang AI agent yang mulai masuk kampus dan kantor. Untuk contoh pemanfaatan AI di bidang tertentu, ada juga ulasan AI di dunia kesehatan Indonesia.

Bagaimana membaca angka survei dengan hati-hati?

Angka survei berguna untuk melihat pola, tetapi tidak otomatis menjelaskan penyebab atau mewakili setiap organisasi. Confluent mengumpulkan jawaban dari pemimpin TI di 14 negara dan perusahaan berskala menengah hingga besar. Itu membuat hasilnya relevan untuk percakapan tentang infrastruktur perusahaan, tetapi belum tentu menggambarkan usaha kecil, lembaga publik, atau setiap sektor dengan cara yang sama.

Confluent juga menjual produk data streaming, jadi pembaca patut memperhatikan kepentingan penerbit saat membaca saran solusinya. Temuan survei dapat membantu memetakan masalah, sedangkan pilihan teknologi tetap perlu mengikuti kebutuhan, biaya, aturan akses, dan kemampuan tim masing-masing.

Studi IBM terhadap 1.700 chief data officer global memberi gambaran lain: 83% responden mengatakan silo data menghambat inovasi dan analitik real-time. Angka IBM itu berlaku untuk studi global dengan responden dan metode berbeda. Ia tidak membuktikan bahwa 83% perusahaan Indonesia menghadapi masalah yang sama. Baca ringkasannya di laporan IBM tentang pengalaman para chief data officer.

Untuk membandingkan jawaban dari beberapa sistem AI secara lebih kritis, kamu bisa melihat penjelasan tentang cara memeriksa jawaban AI dengan beberapa model. Langkah itu membantu memeriksa isi jawaban, tetapi tidak menggantikan audit sumber data yang dipakai perusahaan.

Apa langkah awal yang bisa dilakukan perusahaan?

Perusahaan tidak harus langsung mengganti seluruh sistem data atau membeli platform baru. Mulailah dari satu proses yang memang butuh informasi terbaru, lalu ukur bagian mana yang paling sering terlambat atau berbeda.

1. Pilih satu kebutuhan yang jelas. Contohnya, memperbarui status persediaan, merangkum keluhan pelanggan, atau memberi petugas informasi produk yang sedang berlaku. Jangan mulai dengan proyek AI yang terlalu luas.
2. Petakan sumber dan pemilik data. Catat sistem asal, pihak yang bertanggung jawab, siapa yang boleh mengakses, serta seberapa sering isinya berubah.
3. Periksa kualitas dan identitas. Cari data ganda, kolom kosong, definisi yang berbeda, dan kode pelanggan atau produk yang tidak konsisten.
4. Tentukan seberapa baru data harus tersedia. Sebagian laporan cukup diperbarui harian. Keputusan transaksi atau pemantauan operasional mungkin perlu pembaruan lebih cepat. Tidak semua pekerjaan membutuhkan pemrosesan real-time.
5. Uji dalam lingkup kecil. Bandingkan hasil AI dengan proses yang berjalan sekarang. Ukur kesegaran data, kesalahan jawaban, waktu penyelesaian, dan siapa yang menyetujui hasilnya.
6. Jaga akses dan jejak perubahan. Batasi data sesuai peran, simpan catatan perubahan, dan jangan memberi sistem akses ke informasi yang tidak diperlukan.

Sesudah uji coba, barulah tim bisa memutuskan apakah cukup memperbaiki integrasi yang ada, merapikan proses pembaruan, atau membutuhkan arsitektur pemrosesan data yang lebih cepat. Pilihan batch maupun real-time bergantung pada kebutuhan. Tujuannya bukan membuat semua data bergerak secepat mungkin, melainkan memastikan data yang dipakai AI cukup tepat, segar, dan berizin.

Kalau tim sedang membandingkan cara memanfaatkan AI untuk pekerjaan sehari-hari, artikel tentang alur kerja dari rapat, catatan, sampai knowledge base bisa menjadi bacaan lanjutan. Contoh tersebut membahas konteks kerja individu, bukan sistem data bersama untuk perusahaan.

Untuk menyusun ringkasan laporan atau bahan diskusi, kamu juga bisa mencoba kakak.ai sesuai kebutuhan. Jangan unggah informasi rahasia atau data pribadi tanpa memastikan aturan akses dan kebijakan yang berlaku.

FAQ tentang silo data dan adopsi AI

Apa itu silo data?

Silo data adalah keadaan ketika informasi tersimpan atau dikelola terpisah, sehingga bagian lain sulit menemukan, menggabungkan, atau menggunakannya secara konsisten.

Apakah 79% berarti 79% semua perusahaan Indonesia mengalami hambatan?

Tidak. Angka itu dilaporkan Kompas sebagai persentase pemimpin TI Indonesia yang menjawab survei Confluent, bukan sensus seluruh perusahaan. Jumlah responden Indonesia tidak disebutkan dalam keterangan publik yang dirujuk di artikel ini.

Apa bedanya silo data dengan infrastruktur real-time?

Silo data berarti informasi terpisah dan sulit dibagikan. Infrastruktur real-time adalah kemampuan sistem menerima dan memproses perubahan data saat dibutuhkan. Keduanya bisa muncul bersamaan, tetapi bukan hal yang sama.

Apakah setiap proyek AI memerlukan data real-time?

Tidak. Laporan berkala, analisis historis, dan banyak pekerjaan administratif bisa memakai pembaruan terjadwal. Real-time lebih relevan ketika keputusan bergantung pada perubahan yang baru saja terjadi.

Bisakah perusahaan mulai merapikan data tanpa membeli platform baru?

Bisa. Mulai dengan memetakan sumber data, menyepakati definisi dan pemiliknya, membersihkan data ganda, lalu mencoba integrasi sederhana pada satu kebutuhan. Investasi baru baru dipertimbangkan setelah hambatan dan manfaatnya terukur.

Intinya: AI lebih berguna saat informasi yang diterimanya cukup segar, konsisten, dan boleh diakses. Mulailah dari satu proses dan satu ukuran keberhasilan, bukan dari klaim bahwa seluruh perusahaan harus memakai sistem real-time.

Coba kakak.ai