Adopsi AI agent kini menjadi prioritas utama bagi para pemimpin bisnis di seluruh dunia. Teknologi ini tidak lagi sekadar menjawab pertanyaan, melainkan mampu mengambil tindakan nyata dalam ekosistem operasional perusahaan. Namun, ambisi untuk mengotomatisasi setengah dari keputusan bisnis pada 2027 mendatang terancam terhambat oleh fondasi data yang rapuh dan infrastruktur warisan (legacy) yang tidak memadai.
Sebuah laporan terbaru yang melibatkan 300 eksekutif teknologi mengungkap bahwa kesenjangan antara rencana dan realisasi sering kali bersumber dari aksesibilitas data. Rata-rata perusahaan saat ini hanya memberikan akses bagi AI ke 45% dari total data yang mereka miliki. Angka ini jauh lebih rendah pada organisasi yang dikategorikan sebagai 'data laggards', di mana akses data sering kali berada di bawah 30 persen.
Kondisi ini menciptakan hambatan serius bagi kinerja AI. Tanpa akses luas ke data terstruktur maupun tidak terstruktur, AI agent tidak mampu memahami konteks bisnis secara mendalam. Padahal, keputusan yang akurat menuntut integrasi data dari berbagai departemen, mulai dari rantai pasok hingga sistem sumber daya manusia secara real-time.
Sistem data warisan menjadi momok terbesar dalam transformasi ini. Sebanyak 66% responden mengakui bahwa keterbatasan sistem lama menghalangi kemampuan mereka dalam meningkatkan skala penggunaan AI, sementara 68% lainnya menyatakan bahwa sistem tersebut membuat AI tidak mampu mengambil keputusan dengan cepat. Inilah yang membedakan organisasi sukses dengan mereka yang tertinggal.
Di sisi lain, kelompok yang disebut 'data leaders' telah berhasil mengatasi kendala ini. Mereka memastikan AI memiliki akses ke lebih dari 70% data perusahaan. Hasilnya, 100% dari para pemimpin data ini menyatakan kepercayaan penuh terhadap akurasi dan relevansi keputusan yang diambil oleh AI agent mereka. Kepercayaan ini merupakan cerminan langsung dari kesiapan infrastruktur data yang telah dibangun.
Bagi industri di Indonesia, fenomena ini memberikan pelajaran berharga. Banyak perusahaan lokal masih terjebak dalam silo data yang tidak terintegrasi. Ketika perusahaan besar di Indonesia mulai mengadopsi AI, tantangan utama bukan lagi pada pemilihan model AI, melainkan pada pembersihan dan konsolidasi data internal agar layak dikonsumsi oleh agen otonom.
Transformasi digital di Indonesia sering kali terbentur pada sistem legacy perbankan atau manufaktur yang kaku. Jika pelaku industri tanah air tidak segera memodernisasi arsitektur data mereka, efisiensi yang dijanjikan oleh AI agent hanya akan menjadi wacana. Investasi pada data governance dan otomatisasi manajemen data menjadi syarat mutlak sebelum menerapkan solusi AI yang lebih kompleks.
Ke depannya, fokus perusahaan harus bergeser dari sekadar mengumpulkan data menjadi memastikan data tersebut siap pakai (agent-ready). Artinya, data harus memiliki konteks bisnis yang jelas agar AI tidak salah mengambil tindakan. Otomatisasi dalam pengelolaan data akan menjadi pembeda utama antara perusahaan yang mampu berekspansi cepat dengan mereka yang hanya jalan di tempat.
Langkah selanjutnya bagi organisasi adalah memprioritaskan integrasi sistem operasional secara frictionless. Tanpa perbaikan mendasar pada infrastruktur data, perusahaan berisiko membuang anggaran untuk teknologi yang tidak bisa bekerja maksimal. Keberhasilan adopsi AI agent sangat bergantung pada seberapa bersih dan terorganisir data yang diberikan kepada mesin tersebut.
Tren ini menunjukkan bahwa era AI agent menuntut transparansi dan keterbukaan akses informasi di dalam perusahaan. Pemimpin teknologi harus berani meruntuhkan sekat-sekat departemen yang selama ini menghalangi AI untuk melihat gambaran besar operasional bisnis. Pada akhirnya, kualitas data adalah bahan bakar utama yang menentukan seberapa jauh dan seberapa cepat AI agent bisa membawa perusahaan menuju masa depan.