Pertanian Siap AI, Tapi Data-nya Gimana?

Kamu tahu nggak sih, kalau AI bisa jadi game changer di dunia pertanian? Bayangkan aja, dengan teknologi ini, petani bisa memprediksi hasil panen, mengatur irigasi, dan bahkan mengurangi penggunaan pupuk. Tapi, ada satu masalah besar yang sering diabaikan: data. Tanpa data yang bersih dan akurat, semua rencana ini bisa berantakan.

Jadi, kenapa data itu penting banget? Nah, penelitian menunjukkan bahwa model prediksi yang didukung AI bisa meningkatkan hasil panen sampai 26%, mengurangi penggunaan air hingga 41%, dan menurunkan penggunaan bahan kimia sampai 33%. Tapi, semua itu hanya bisa terjadi kalau data yang digunakan itu tepat dan konsisten. Kalau tidak, hasilnya bisa jadi misleading dan malah merugikan.

Contohnya, kalau model prediksi hasil panen dibangun dari data historis yang tidak konsisten, ya jelas hasilnya bakal tidak akurat. Begitu juga dengan sistem irigasi yang menggunakan data sensor yang terfragmentasi. Alih-alih menghemat sumber daya, malah bisa jadi pemborosan. Jadi, penting banget untuk memastikan bahwa data yang digunakan itu solid.

Sekarang, mari kita bahas tantangan yang dihadapi pertanian. Lingkungan pertanian modern itu kompleks banget. Banyak perangkat IoT dan mesin yang digunakan, dan semua data ini datang dari berbagai sumber. Bayangkan, ada data cuaca, informasi dari Departemen Pertanian AS, dan data pasar dari pihak ketiga. Menggabungkan semua informasi ini jadi satu kesatuan yang koheren itu bukan hal yang mudah.

Selain itu, AI di bidang pertanian juga harus paham lebih dari sekadar atribut pelanggan. AI perlu tahu tentang lahan, seperti koordinat GPS, batas lahan, dan variasi tanah di setiap area. Misalnya, di mana harus memberi pupuk dan berapa banyak. Setiap bagian dari ladang itu berbeda, jadi AI yang tidak memperhitungkan itu bisa memberikan rekomendasi yang salah.

Ada juga aspek kepatuhan yang harus diperhatikan, terutama terkait bahan kimia yang digunakan. AI yang beroperasi di bidang pertanian butuh lebih banyak pemeriksaan dan tata kelola. Jika rekomendasi yang salah diterapkan di lapangan, konsekuensinya bisa sangat serius.

Jadi, apa sih artinya data readiness dalam praktiknya? Sederhananya, data readiness itu adalah perbedaan antara AI yang berhasil dan skenario 'garbage in, garbage out'. Artinya, perusahaan harus punya model data yang mencerminkan bagaimana bisnis mereka berjalan. Misalnya, bagi distributor pertanian seperti Wilbur-Ellis, mereka perlu tahu siapa pelanggan mereka, ladang mana yang mereka kelola, dan apa saja input yang dibutuhkan.

Data ini harus selalu terbaru dan konsisten, serta mudah diakses di seluruh organisasi. Jika tidak, AI yang menggunakan data yang sudah usang akan memberikan rekomendasi berdasarkan informasi yang sudah tidak relevan lagi.

Berita baiknya, jalan menuju data readiness itu sangat mungkin dicapai. Dimulai dengan model data yang kuat, yaitu satu sumber kebenaran yang menghubungkan pelanggan, pemasok, produk, harga, dan margin. Dari situ, dibutuhkan aliran data yang cepat untuk memberikan wawasan saat keputusan harus diambil.

Reltio, sebuah perusahaan dari SAP, membantu perusahaan untuk menyatukan data mereka yang terfragmentasi. Dengan cara ini, sistem AI bisa beroperasi dari gambaran lengkap tentang bisnis. Bagi Wilbur-Ellis, membangun fondasi data yang terpercaya berarti bisa mengajukan pertanyaan yang lebih kompleks dan mempercayai jawabannya.

Pertanyaannya sekarang, sebelum ngobrol tentang AI, bukan apakah kasus penggunaannya menjanjikan, tapi apakah fondasi data yang ada cukup kuat untuk membuat outputnya bisa dipercaya? Pertanian selalu membutuhkan keputusan yang tepat di tengah ketidakpastian, dan AI menawarkan peluang untuk membuat keputusan itu lebih cepat dan lebih baik. Tapi, itu semua hanya bisa dicapai oleh organisasi yang sudah melakukan pekerjaan dasar ini.