NERACAONLINE – Laporan Data Streaming 2026 terbaru dari Confluent mengungkap bahwa sebagian besar (82%) pemimpin TI Indonesia melaporkan menghadapi setidaknya tiga tantangan utama saat mengadopsi AI, dengan 79% menyebut infrastruktur data real-time yang tidak memadai sebagai hambatan bagi kemajuan dan 74% secara khusus menyoroti masalah infrastruktur dan kualitas data sebagai tantangan bagi AI yang otonom.
Terlepas dari hambatan-hambatan ini, para pemimpin TI Indonesia menunjukkan keyakinan terkuat terhadap data streaming sebagai solusi, dibandingkan negara lain yang disurvei. Hampir semua (99%) di antaranya memperkirakan bahwa data streaming akan meningkatkan dampak investasi AI mereka—tingkat tertinggi yang tercatat dalam studi ini—sementara 98% meyakini bahwa teknologi platform data streaming dapat mempercepat adopsi AI di perusahaan. Data streaming juga telah menggeser AI sebagai prioritas strategis di Indonesia, dengan 98% pemimpin TI menempatkannya di atas solusi AI/ML.
“Organisasi-organisasi di Indonesia tidak kekurangan ambisi dalam hal AI, namun penelitian kami menunjukkan bahwa mereka terhambat oleh infrastruktur data yang tidak pernah dirancang untuk sistem real-time dan otonom. Para pemimpin TI di Indonesia lebih meyakini—dibandingkan hampir semua wilayah lain yang kami survei—bahwa data streaming dapat menutup kesenjangan ini, itulah sebabnya data streaming telah menggeser AI itu sendiri sebagai prioritas strategis utama di Indonesia. Perisahaan yang berinvestasi dalam data streaming yang kuat saat ini akan menjadi yang paling siap untuk mengubah uji coba AI mereka menjadi nilai produksi yang nyata,” kata Area Vice President Asia, Confluent, Rully Moulany dalam paparannya kepada media, di Jakarta, Rabu (29/7).
Tak hanya Indonesia, Confluent juga men survei 4.625 pemimpin IT di seluruh dunia. Hasilnya, hampir tiga perempat (72%) pemimpin TI global menyatakan bahwa kurangnya infrastruktur data real-time menghambat upaya mereka dalam memperluas penerapan AI.
Laporan tersebut mengkaji tantangan yang dihadapi perusahaan saat mengembangkan AI, serta alasan mengapa mereka mungkin perlu lebih fokus pada perbaikan infrastruktur yang menjadi landasan inisiatif AI daripada sekadar meningkatkan investasi pada AI itu sendiri.
Menurut penelitian tersebut, 72% pemimpin TI telah menghadapi setidaknya tiga tantangan saat memperluas inisiatif AI. Di antara tantangan yang paling umum adalah infrastruktur yang tidak memadai untuk pemrosesan data secara real-time (72%), ketidakpastian seputar asal-usul data, ketepatan waktu, dan kualitas data (66%), serta kepemilikan data yang terfragmentasi (65%).
Tantangan infrastruktur ini juga menghambat penerapan AI otonom. Dua pertiga (66%) pemimpin TI menyebutkan masalah infrastruktur data dan kualitas data sebagai hambatan dalam penerapan AI otonom, dan hanya 32% yang melaporkan telah menerapkan AI otonom dalam lingkungan produksi, dengan mayoritas di antaranya mengalami penundaan.
Memanfaatkan AI secara real-time
Seiring upaya perusahaan untuk mengimplementasikan AI dari tahap proyek percontohan ke tahap produksi, perhatian semakin tertuju pada data yang menjadi pendorongnya. Empat dari lima (80%) pemimpin TI menyatakan bahwa penggunaan data perusahaan untuk menggerakkan sistem berbasis AI merupakan prioritas bisnis utama, yang menunjukkan semakin pentingnya akses real-time terhadap informasi yang dapat diandalkan. Temuan tersebut menunjukkan bahwa banyak organisasi memandang aliran data sebagai bagian penting dari solusi tersebut.
Hampir sembilan dari 10 (88%) responden menyatakan bahwa platform data streaming membantu membuka jalan bagi kemajuan AI yang otonom dengan menjadikan data lebih dapat dipercaya, lebih kontekstual dan lebih mudah ditemukan. Sementara itu, 94% responden menyatakan bahwa data streaming meningkatkan atau diperkirakan akan meningkatkan dampak investasi AI mereka, dan 90% responden menyatakan bahwa hal itu membantu mempermudah proses adopsi AI.
Investasi dalam data streaming melampaui AI
Laporan tersebut juga menemukan bahwa seiring meningkatnya investasi AI, investasi dalam data streaming juga meningkat, dengan 88% pemimpin TI menempatkan data streaming sebagai prioritas utama, sementara 82% menyebut teknologi AI dan pembelajaran mesin. Temuan ini menunjukkan bahwa para pemimpin TI semakin menyadari bahwa memaksimalkan nilai AI bergantung pada akses ke data real-time yang dapat diandalkan. Seiring organisasi menerapkan inisiatif AI ke tahap produksi, fokus mulai bergeser dari model saja ke infrastruktur yang diperlukan untuk menyediakan data yang tepat pada waktu yang tepat.
Chief Product Officer di Confluent, Shaun Clowes mengatakan sebagian besar organisasi tidak memiliki masalah investasi dalam AI, melainkan masalah data. Sistem AI bergantung pada informasi yang terkini, akurat, dan kontekstual, namun masih terlalu banyak sistem yang dibangun berdasarkan data yang terfragmentasi, proses batch dan infrastruktur yang tidak dirancang untuk kecerdasan berkelanjutan.
“Seiring organisasi melampaui tahap percobaan dan mulai menerapkan AI di seluruh proses bisnis yang krusial, celah-celah tersebut menjadi semakin sulit untuk diabaikan. Model-model AI perlu diintegrasikan dengan sistem, peristiwa, dan sinyal yang mencerminkan apa yang terjadi di seluruh organisasi. Perusahaan-perusahaan yang paling maju tidak hanya berinvestasi pada AI itu sendiri, tetapi juga pada fondasi data yang diperlukan untuk mendukungnya. Fondasi-fondasi itulah yang akan menentukan organisasi mana yang mampu mengubah investasi AI menjadi nilai bisnis secara besar-besaran.” katanya.
