AI Agent: Gimana Data yang Tepat Bisa Bikin Cuan?

Jadi gini, AI agent itu sekarang lagi hype banget di kalangan bisnis dan teknologi. Banyak perusahaan yang udah mulai pakai teknologi ini, dan hampir semua eksekutif yakin kalau AI bisa mengubah cara kerja mereka. Tapi, ada satu masalah besar yang sering muncul: data yang mereka butuhkan sering kali nggak memadai. Tanpa fondasi data yang tepat, sulit banget buat AI agent ini berfungsi maksimal.

AI agent itu bukan cuma buat jawab pertanyaan, tapi juga buat ambil keputusan. Nah, buat bisa ngelakuin itu, mereka butuh akses ke data dari seluruh perusahaan, baik yang terstruktur maupun yang nggak terstruktur. Misalnya, data dari sistem operasional kayak rantai pasokan, penjualan, atau sumber daya manusia. Sayangnya, banyak sistem data lama yang masih dipakai, dan itu bikin AI agent kesulitan buat dapat data yang mereka butuhkan.

Kalau kita lihat prediksi dari Gartner, AI agent bisa mengubah atau otomatisasi 50% keputusan bisnis di tahun 2027. Bayangkan kalau perusahaan nggak bisa mengatasi masalah data ini, bisa-bisa mereka ketinggalan dan nggak bisa memanfaatkan potensi AI agent. Dari survei yang dilakukan terhadap 300 eksekutif data dan teknologi, banyak yang bilang sistem data lama bikin efektivitas AI agent jadi terhambat.

Tapi, ada juga loh perusahaan-perusahaan yang berhasil jadi 'data leaders'. Mereka ini bisa akses lebih dari 70% data mereka, dan hasilnya, AI agent mereka jauh lebih sukses dibanding yang lain. Kepercayaan terhadap keputusan yang diambil AI juga tergantung sama seberapa siap data yang mereka punya. Di antara semua perusahaan yang disurvei, hanya sekitar setengahnya yang percaya kalau keputusan AI mereka akurat. Sementara itu, 100% dari data leaders percaya sama keputusan AI agent mereka.

Data leaders juga lebih cepat dalam mengembangkan dan skalakan AI agent mereka. Dua pertiga dari data laggards bilang kalau sistem data lama bikin AI agent mereka kesulitan untuk berkembang dan mengambil keputusan dengan cepat. Sementara itu, data leaders udah bisa mengatasi banyak kendala ini, dengan hanya 8% yang masih mengalami masalah.

Dalam dua tahun ke depan, semua responden berencana untuk menggunakan AI agent, dan 69% di antaranya berharap bisa memakainya secara luas. Tanpa menghilangkan kendala dari sistem data, AI agent ini nggak akan bisa memberikan kecepatan dan efisiensi yang dijanjikan. Jadi, akses data dan konteks bisnis jadi prioritas utama buat mereka.

Intinya, untuk bisa memaksimalkan potensi AI agent, perusahaan harus fokus pada peningkatan akses ke data yang terstruktur dan tidak terstruktur. Selain itu, penting juga untuk memperbaiki tata kelola data dan AI dengan konteks bisnis yang tepat. Dengan begitu, AI agent bisa berkembang dengan baik dan memberikan hasil yang memuaskan.