Di tengah euforia adopsi Artificial Intelligence (AI), banyak organisasi justru menghadapi sebuah paradoks yang membingungkan, investasi besar pada teknologi AI tidak berbanding lurus dengan nilai bisnis yang dihasilkan. Fenomena ini dikenal sebagai AI Paradox. Akar permasalahannya sering kali bukan terletak pada kecanggihan algoritma atau keterbatasan infrastruktur komputasi, melainkan pada ketidaksiapan manajemen data yang menjadi fondasi utama bagi AI.
Sebagai perusahaan software house yang memiliki visi menciptakan jutaan kebaikan melalui teknologi, PT Badr Interaktif melihat tantangan ini secara langsung melalui berbagai proyek lintas industri yang telah dijalani. Dengan pengalaman bertahun-tahun dalam membangun sistem digital, platform data, serta solusi analytics, Badr mendampingi organisasi dalam memanfaatkan data sebagai dasar pengambilan keputusan bisnis yang lebih akurat dan berkelanjutan.
Memasuki tahun 2026, Badr semakin menyadari urgensi Data Quality dan Data Governance sebagai fondasi utama agar pemanfaatan AI dapat benar-benar selaras dengan pesatnya perkembangan teknologi. Di tengah percepatan adopsi AI di berbagai sektor, banyak organisasi di Indonesia masih dihadapkan pada kualitas data yang belum matang, tata kelola data yang belum optimal, serta kesiapan organisasi yang belum menyeluruh. Tanpa fondasi data yang solid, implementasi AI berisiko besar gagal memberikan nilai bisnis yang nyata, bahkan menimbulkan risiko baru dari sisi kepatuhan dan kepercayaan.
Komitmen Badr tidak berhenti pada peran sebagai penyedia teknologi. Dengan pengalaman nyata membangun platform analytics end-to-end pada salah satu perusahaan ritel berskala enterprise dengan kompleksitas data tinggi, Badr memperoleh pembelajaran berharga mengenai pentingnya integrasi data, konsistensi kualitas data, serta tata kelola yang berkelanjutan dalam mendukung inisiatif AI. Pengalaman inilah yang mendorong Badr untuk mengambil peran lebih strategis sebagai partner data, bukan sekadar technology vendor.
Sebagai respons atas tantangan tersebut, PT Badr Interaktif menyelenggarakan Webinar Series #InteractiveInsight Vol.1: “Data Management 101: From Chaos to Clarity”. Webinar ini dirancang bukan sekadar sebagai sesi berbagi pengetahuan, melainkan sebagai diagnostic session untuk membedah penyebab utama kegagalan inisiatif AI di banyak organisasi Indonesia, sekaligus membantu peserta memahami kesiapan data di organisasinya masing-masing.
Webinar ini menghadirkan Eryk Budi Pratama sebagai narasumber utama, seorang Data Governance Professional yang saat ini menjabat sebagai Vice Chairman of Standing Committee for Artificial Intelligence & Personal Data Protection (AI & PDP), KADIN Indonesia. Melalui perannya tersebut, Pak Eryk aktif mendorong penguatan tata kelola AI dan perlindungan data pribadi di tingkat nasional, sekaligus menjembatani kepentingan industri, regulator, dan praktik implementasi di lapangan. Perspektif yang dibawanya menekankan bahwa keberhasilan AI tidak hanya ditentukan oleh teknologi, tetapi sangat bergantung pada kualitas data, kejelasan governance, serta kesiapan organisasi dalam mengelola data secara bertanggung jawab dan berkelanjutan. Sejak awal sesi, beliau menegaskan bahwa AI hanya akan menciptakan nilai bisnis yang nyata apabila ditopang oleh data yang dapat dipercaya dan kerangka tata kelola yang kokoh.
Potret Kesiapan Data di Indonesia
Salah satu temuan paling krusial yang disampaikan Pak Eryk adalah bahwa kurang dari 50% perusahaan di Indonesia benar-benar siap dari sisi fondasi data untuk mendukung inisiatif AI. Bahkan di kalangan perusahaan besar, masih banyak yang belum memiliki data warehouse terintegrasi, sebuah prasyarat dasar yang seharusnya sudah matang jauh sebelum AI mulai diadopsi secara luas. Temuan ini menegaskan bahwa tantangan utama AI di Indonesia bukan terletak pada kecanggihan model atau teknologi, melainkan pada kesiapan data dan proses yang menopangnya.
Ketidaksiapan tersebut biasanya tidak muncul secara tiba-tiba, melainkan tercermin dari berbagai AI Readiness Red Flags berikut.
- Inconsistent Reporting
Berbagai tim dalam satu organisasi melaporkan angka yang berbeda untuk KPI yang sama. Finance, sales, dan operations memiliki versi data masing-masing, sehingga metrik dasar pun sulit direkonsiliasi. Kondisi ini mencerminkan tidak adanya single source of truth, yang pada akhirnya menurunkan kepercayaan terhadap data dan menghambat pengambilan keputusan strategis berbasis AI. - Manual Reconciliation sebagai Praktik Harian
Banyak organisasi masih mengandalkan rekonsiliasi manual menggunakan Excel atau Google Sheets untuk menyatukan data dari berbagai sistem. Yang awalnya bersifat solusi sementara, dalam praktiknya berubah menjadi proses rutin. Ini merupakan sinyal kuat adanya masalah kualitas dan integrasi data yang mendasar, sekaligus menciptakan proses yang tidak scalable untuk mendukung AI. - Brittle Data Pipelines & Teknologi yang Rapuh
Pipeline data sering kali mudah rusak ketika volume meningkat atau sumber data bertambah. ETL yang rapuh, kurangnya automated testing, serta logika transformasi yang kompleks dan tidak terdokumentasi membuat tim terus berada dalam mode firefighting. Akibatnya, organisasi sibuk memperbaiki kegagalan teknis alih-alih membangun fondasi data yang berkelanjutan. - Unexplainable AI Outputs & AI Symptoms
Ketika hasil analitik atau AI tidak dapat dijelaskan, divalidasi, atau direproduksi secara konsisten, kepercayaan pengguna bisnis pun menurun. Stakeholder mempertanyakan: “Mengapa model memprediksi ini?” Ketidakmampuan memberikan jawaban berbasis data yang dapat dipercaya sering kali memicu persepsi bahwa AI bersifat “black box” dan tidak dapat diandalkan. - Insight Without Impact
Dashboard dan laporan mungkin berlimpah, tetapi tidak benar-benar memengaruhi strategi atau operasional bisnis. Data hanya berhenti sebagai visualisasi, bukan sebagai dasar pengambilan keputusan. Ini menandakan adanya jurang antara fungsi data dan kebutuhan nyata bisnis. - People & Process: Ketidakjelasan Ownership Data
Di luar aspek teknologi, masalah juga muncul pada people dan process. Definisi data yang berbeda antar unit, tidak adanya data owner yang jelas, serta pemahaman standar kualitas data yang tidak seragam menyebabkan kebingungan dalam pengelolaan data. Tanpa struktur akuntabilitas yang tegas, risiko operasional, bias model, dan isu kepatuhan akan terus meningkat.
Akar Masalah Data Chaos di Banyak Organisasi
Dalam pemaparannya, Eryk Budi Pratama menegaskan bahwa kekacauan data (data chaos) jarang terjadi secara tiba-tiba. Sebaliknya, ia tumbuh secara perlahan sebagai akumulasi dari pola yang berulang di banyak organisasi, lintas industri dan skala bisnis. Memahami akar masalah ini menjadi kunci untuk mencegah kegagalan inisiatif data dan AI di tahap berikutnya.
Salah satu penyebab utama adalah pertumbuhan sistem secara organik tanpa strategi data yang jelas. Selama bertahun-tahun, setiap unit membangun solusi masing-masing untuk memenuhi kebutuhan jangka pendek, tanpa cetak biru data terpadu. Akibatnya, organisasi memiliki lanskap teknologi dan model data yang terfragmentasi serta sulit diintegrasikan.
Pola berikutnya adalah data engineering yang bersifat reaktif. Tim data lebih sering berada dalam mode firefighting, menjawab permintaan mendesak dan memperbaiki kegagalan, alih-alih membangun fondasi data yang dirancang secara strategis, scalable, dan berkelanjutan. Kondisi ini diperparah oleh cara berpikir yang terlalu berfokus pada tools, di mana organisasi berlomba mengadopsi platform terbaru tanpa kejelasan use case, integrasi, dan nilai bisnis yang ingin dicapai.
Di luar aspek teknologi, masalah krusial lainnya adalah ketiadaan ownership data yang jelas. Ketika semua pihak merasa bertanggung jawab atas kualitas data, pada akhirnya tidak ada satu pun yang benar-benar akuntabel. Dataset kritikal tidak memiliki data owner atau data steward yang memastikan kualitas, konsistensi, dan maknanya tetap terjaga. Tanpa ownership dan governance yang tegas, data chaos menjadi kondisi yang sulit dihindari dan semakin menghambat kesiapan AI.
Tiga Jenis Data Chaos yang Sering Terjadi
Selain akar penyebabnya, penting juga memahami di mana kekacauan data itu muncul, karena setiap jenis chaos membutuhkan pendekatan penyelesaian yang berbeda.
- Source System Chaos
Kekacauan bermula dari sistem yang menghasilkan sumber data tidak konsisten. Input data operasional berbeda-beda antar sistem atau unit kerja, sehingga sejak awal data sudah tidak reliabel. - ETL / ELT Chaos
Masalah muncul dalam bentuk pipeline transformasi yang terlalu kompleks dan rapuh. Ketergantungan antar proses tidak terdokumentasi dengan baik, membuat sistem mudah gagal ketika skala bertambah. Banyak organisasi mencoba memperbaiki masalah ini dengan mengutak-atik infrastruktur, padahal akar masalahnya belum tentu teknis semata. - Business Chaos
Definisi dan makna data tidak dipahami secara seragam oleh bisnis. Asumsi yang keliru tentang apa yang direpresentasikan oleh data menyebabkan insight dan output AI yang menyesatkan, meskipun secara teknis proses pengolahannya sudah “benar”.
Banyak organisasi fokus membenahi ETL dan infrastruktur data, padahal persoalan utamanya justru terletak pada pemahaman bisnis terhadap makna data itu sendiri.
Seperti Apa Data-Ready Organization?
Setelah memahami berbagai bentuk data chaos yang umum terjadi, pertanyaan berikutnya adalah, seperti apa sebenarnya organisasi yang siap memanfaatkan AI secara berkelanjutan?
Data-ready organization bukanlah organisasi yang memiliki teknologi paling mutakhir, melainkan organisasi yang memiliki kejelasan dan kedewasaan dalam mengelola datanya. Ciri utamanya adalah adanya single source of truth untuk metrik bisnis inti, sehingga seluruh unit organisasi berbicara dengan “bahasa data” yang sama. Kualitas data tidak diasumsikan, tetapi diukur dan dipantau secara konsisten, mulai dari akurasi, kelengkapan, hingga ketepatan waktu. Selain itu, output analitik dan AI dapat dijelaskan, divalidasi, serta dipertanggungjawabkan, sehingga membangun kepercayaan dari pengguna bisnis maupun pemangku kepentingan lainnya. Dalam organisasi yang data-ready, tata kelola data tidak hadir sebagai lapisan birokrasi tambahan, melainkan sebagai mekanisme yang memastikan data tetap relevan, dapat dipercaya, dan bernilai bagi bisnis dalam jangka panjang.
Kesimpulan
Webinar Data Management 101: From Chaos to Clarity menegaskan satu prinsip fundamental: AI will never be better than the data it is built upon. Organisasi yang sejak dini berinvestasi pada kualitas, tata kelola, dan keamanan data akan memiliki fondasi yang lebih kokoh untuk menciptakan nilai bisnis yang berkelanjutan di era ekonomi berbasis AI.
Fakta bahwa kurang dari 50% perusahaan di Indonesia saat ini siap mengadopsi AI seharusnya dipandang sebagai peluang strategis, bukan semata tantangan. Pesan penutup dari Eryk Budi Pratama merangkum esensi diskusi ini dengan jelas: start small, think big, act now. Keunggulan data (data excellence) bukanlah tujuan akhir, melainkan sebuah perjalanan berkelanjutan yang menuntut komitmen jangka panjang dari seluruh organisasi.
Sebelum melangkah lebih jauh dalam implementasi AI, pastikan kesiapan data dan tata kelola organisasi Anda sudah berada di jalur yang benar.
Akses Data & AI Readiness Assessment untuk membantu menilai sejauh mana kesiapan data, governance, dan keamanan perusahaan Anda dalam mendukung AI yang bernilai bisnis.
👉 Akses assessment di sini: How Ready Is Your Data Infrastructure for AI?
