Selular.ID – Confluent mengungkap bahwa keterbatasan infrastruktur data real-time masih menjadi hambatan utama bagi perusahaan dalam memperluas implementasi kecerdasan buatan (AI).
Berdasarkan Laporan Data Streaming 2026 yang dirilis pada 29 Juli 2026, sebanyak 72 persen pemimpin TI global menyatakan bahwa infrastruktur data yang belum memadai menghambat upaya mereka membawa AI dari tahap uji coba menuju implementasi skala produksi.
Laporan tersebut disusun berdasarkan survei terhadap 4.625 pemimpin TI di berbagai negara, termasuk Indonesia.
Penelitian ini mengevaluasi tantangan yang dihadapi organisasi ketika mengembangkan AI sekaligus mengukur sejauh mana investasi pada platform data streaming dinilai mampu mendukung implementasi AI yang lebih efektif.
Temuan Confluent menunjukkan bahwa banyak organisasi kini menyadari keberhasilan AI tidak hanya bergantung pada kualitas model, tetapi juga pada kesiapan infrastruktur data yang menjadi fondasinya.
Ketika perusahaan mulai menerapkan AI pada proses bisnis yang lebih kompleks, kebutuhan akan data yang selalu mutakhir, akurat, dan mudah diakses menjadi semakin penting.
Tonton juga:
Video Rekomendasi Untuk Anda
Hasil survei menunjukkan 72 persen responden menghadapi sedikitnya tiga kendala utama saat memperluas inisiatif AI.
Hambatan yang paling banyak disebut adalah keterbatasan infrastruktur untuk pemrosesan data secara real-time, disusul ketidakpastian mengenai asal-usul, kualitas, dan ketepatan waktu data yang digunakan, serta kepemilikan data yang masih tersebar di berbagai sistem.
Kondisi tersebut juga memengaruhi penerapan AI otonom, yakni sistem AI yang mampu mengambil keputusan atau menjalankan proses secara otomatis dengan intervensi manusia yang minimal.
Sebanyak 66 persen pemimpin TI menyebut masalah infrastruktur dan kualitas data sebagai penghambat implementasi AI otonom.
Dampaknya terlihat pada tingkat adopsi teknologi tersebut.
Hanya 32 persen organisasi yang telah menerapkan AI otonom dalam lingkungan produksi, sementara sebagian besar lainnya masih mengalami penundaan karena kesiapan infrastruktur belum memadai.
Seiring meningkatnya investasi AI di berbagai industri, perhatian perusahaan mulai bergeser dari pengembangan model menuju pengelolaan data yang menjadi sumber pembelajaran AI.
Sebanyak 80 persen responden menyatakan bahwa pemanfaatan data perusahaan sebagai sumber utama sistem AI kini menjadi prioritas bisnis.
Menurut laporan tersebut, data yang mengalir secara real-time memungkinkan sistem AI menghasilkan respons yang lebih relevan karena dapat memanfaatkan informasi terbaru dari berbagai aplikasi, perangkat, maupun proses bisnis.
Dalam konteks tersebut, platform data streaming dinilai menjadi salah satu komponen penting.
Teknologi ini memungkinkan data diproses dan didistribusikan secara langsung begitu informasi dihasilkan, tanpa harus menunggu proses batch atau pemrosesan berkala seperti pada sistem tradisional.
Sebanyak 88 persen responden menyatakan platform data streaming membantu membangun fondasi bagi AI yang lebih otonom melalui data yang lebih terpercaya, memiliki konteks yang lebih baik, serta lebih mudah ditemukan.
Selain itu, 94 persen responden meyakini investasi pada data streaming telah atau akan meningkatkan dampak investasi AI mereka, sementara 90 persen menyebut teknologi tersebut membantu mempercepat proses adopsi AI di organisasi.
Laporan Confluent juga menunjukkan perubahan prioritas investasi teknologi perusahaan. Sebanyak 88 persen pemimpin TI menempatkan investasi pada data streaming sebagai prioritas utama, lebih tinggi dibandingkan teknologi AI dan machine learning yang dipilih oleh 82 persen responden.
Temuan ini mengindikasikan bahwa perusahaan mulai melihat infrastruktur data sebagai fondasi yang menentukan keberhasilan implementasi AI dalam jangka panjang.
Tanpa data yang dapat diproses secara cepat dan konsisten, kemampuan model AI untuk menghasilkan keputusan yang akurat menjadi terbatas.
Shaun Clowes, Chief Product Officer Confluent, mengatakan sebagian besar organisasi sebenarnya tidak mengalami kekurangan investasi AI, melainkan menghadapi persoalan pada kualitas dan kesiapan data.
“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,” ujar Clowes.
Ia menambahkan bahwa ketika AI mulai diterapkan pada proses bisnis yang bersifat kritikal, kelemahan infrastruktur data menjadi semakin sulit diabaikan.
“Perusahaan-perusahaan yang paling maju tidak hanya berinvestasi pada AI itu sendiri, tetapi juga pada fondasi data yang diperlukan untuk mendukungnya. Fondasi itulah yang akan menentukan organisasi mana yang mampu mengubah investasi AI menjadi nilai bisnis dalam skala besar,” tambahnya.
Temuan serupa juga terlihat di Indonesia dengan tingkat tantangan yang bahkan lebih tinggi dibandingkan rata-rata global. Sebanyak 82 persen pemimpin TI Indonesia mengaku menghadapi sedikitnya tiga kendala utama dalam penerapan AI.
Di antara berbagai hambatan tersebut, 79 persen responden Indonesia menyebut infrastruktur data real-time yang belum memadai sebagai faktor penghambat utama, sedangkan 74 persen menilai masalah kualitas dan infrastruktur data menjadi tantangan terbesar bagi implementasi AI otonom.
Meski demikian, optimisme terhadap teknologi data streaming di Indonesia tercatat sebagai yang tertinggi dalam studi ini.
Sebanyak 99 persen responden Indonesia percaya platform data streaming akan meningkatkan dampak investasi AI mereka, sementara 98 persen meyakini teknologi tersebut dapat mempercepat adopsi AI di perusahaan.
Menariknya, data streaming kini bahkan dipandang lebih strategis dibandingkan investasi AI itu sendiri. Sebanyak 98 persen pemimpin TI Indonesia menempatkan data streaming sebagai prioritas utama dibandingkan solusi AI maupun machine learning.
Menurut Rully Moulany, Area Vice President Asia Confluent, perusahaan-perusahaan di Indonesia memiliki ambisi besar dalam mengembangkan AI, tetapi masih dibatasi oleh infrastruktur data yang belum dirancang untuk kebutuhan sistem real-time.
“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. Perusahaan 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 Rully.
Temuan dalam Laporan Data Streaming 2026 menunjukkan bahwa keberhasilan implementasi AI tidak hanya ditentukan oleh kemampuan model atau besarnya investasi pada teknologi AI.
Kesiapan infrastruktur data yang mampu menghadirkan informasi real-time, berkualitas, dan terintegrasi kini menjadi faktor yang semakin menentukan agar organisasi dapat mengubah inisiatif AI menjadi nilai bisnis yang berkelanjutan.
Baca Juga: Confluent Private Cloud Bawa Kemudahan Cloud ke On-Premises
