Dari waktu ke waktu, perusahaan meluncurkan pembaruan AI, dan Anda mendengar tentang janji AI dan kasus penggunaannya yang inovatif—mulai dari personalisasi pelanggan yang sempurna hingga alur pemasaran email yang lancar. Tetapi ketika Anda mencoba menggunakan AI untuk proyek perusahaan Anda, Anda terjebak dalam fase pilot, kesulitan memberikan nilai nyata, dan mengalami kesulitan dalam menerapkannya [...]Dari waktu ke waktu, perusahaan meluncurkan pembaruan AI, dan Anda mendengar tentang janji AI dan kasus penggunaannya yang inovatif—mulai dari personalisasi pelanggan yang sempurna hingga alur pemasaran email yang lancar. Tetapi ketika Anda mencoba menggunakan AI untuk proyek perusahaan Anda, Anda terjebak dalam fase pilot, kesulitan memberikan nilai nyata, dan mengalami kesulitan dalam menerapkannya [...]

Hype AI menjadi AI-ready

2025/12/10 15:45

Sesekali, perusahaan meluncurkan pembaruan AI, dan Anda mendengar tentang janji AI dan kasus penggunaannya yang inovatif—mulai dari personalisasi pelanggan yang sempurna hingga alur pemasaran email yang lancar. Tetapi ketika Anda mencoba menggunakan AI untuk proyek perusahaan Anda, Anda terjebak dalam fase pilot, kesulitan memberikan nilai nyata, dan mengalami kesulitan menerapkannya secara lebih luas di organisasi. Dan meskipun Anda memahami AI sebagai sesuatu yang hemat biaya, rasio biaya-manfaat tidak jelas karena Anda kesulitan mencapai nilai nyata.

Mudah terbawa oleh hype AI yang mengatakan, 'AI sudah hadir,' atau 'AI adalah hal besar berikutnya.' Tetapi semua itu mengabaikan kebenaran sederhana: model hanya sebaik data yang dikonsumsinya. Inilah kesenjangan Kesiapan AI yang ingin ditutup oleh ADG.

Setiap organisasi memiliki sejumlah besar informasi, dari dokumen hingga spreadsheet hingga email dan video. Data ini sering kali berantakan, tidak terstruktur, dan terjebak dalam silo organisasi. Mencoba menjalankan model AI canggih pada 'fondasi data' yang cacat ini akan menyebabkan pemborosan modal dan kurangnya pengembalian investasi AI (ROI) yang terukur.

Daniel Acton, chief technology officer dari Accelera Digital Group (ADG), mengatakan, "Kita perlu jujur bahwa AI bukanlah sihir; Anda tidak bisa melapisi model canggih di atas data yang kacau dan mengharapkan pengembalian. Tanpa input yang akurat, bahkan AI generatif paling canggih pun tidak lebih dari tebakan mahal. Hype mungkin menjual perangkat lunak, tetapi kualitas dan ketersediaan data dasar Anda yang menentukan apakah investasi itu gagal atau berhasil."

Fondasi data yang matang dan siap-AI 

Jika Anda menginginkan solusi kecerdasan buatan yang andal dan skalabel, Anda harus terlebih dahulu membangun fondasi yang kokoh, dan di sinilah Accelera Digital Group (ADG) berperan. ADG membantu Anda menciptakan lingkungan data yang matang dan siap-AI: dari ideasi bisnis, mengungkap kasus penggunaan AI yang paling berharga, hingga memastikan data Anda bersih, terstruktur, dan aman. Ini membekali model AI Anda untuk beroperasi dengan presisi dan memberikan nilai bisnis nyata. 

Daniel Acton, chief technology officer dari Accelera Digital Group (ADG)

Acton menjelaskan, "Fondasi data yang matang adalah yang menyelesaikan 'triad of failure'—silo, otoritas yang tidak jelas, dan kualitas buruk. Ketika Anda memperbaiki fondasinya, Anda beralih dari eksperimen terpisah ke kecerdasan yang dapat diskalakan. Baik itu memastikan kepatuhan regulasi atau memprediksi tren pasar, strategi data yang solid memastikan bahwa ketika AI Anda membuat prediksi, itu didasarkan pada satu versi kebenaran yang terpercaya."

Apa yang perlu dilakukan bisnis untuk beralih dari mungkin-AI ke siap-AI?

Untuk mengubah lanskap data Anda dan menutup kesenjangan kesiapan, ADG mengambil pendekatan tiga langkah:

1. Tentukan rencana strategis (Advisory)

Agar organisasi mengadopsi pendekatan berbasis data, data perlu dianggap sebagai produk — memiliki pengguna dan melayani tujuan, serta harus mematuhi tingkat kualitas tertentu. Di sini, ADG mengadopsi pendekatan "bisnis sebelum teknologi".  Sebelum menyelami data Anda, mereka mundur selangkah untuk memahami "apa" sebelum "bagaimana", memastikan tujuan bisnis Anda didefinisikan dengan jelas dan diprioritaskan.  Setelah arah strategis ini ditetapkan, ADG memberi saran tentang cara mengkonsolidasikan penyimpanan data yang tersebar dan mengubah informasi mentah, terstruktur, dan tidak terstruktur menjadi struktur yang sesuai dengan tujuan. 

2. Implementasikan infrastruktur yang dapat diskalakan (Implementation)

Selanjutnya, insinyur ADG membangun fondasi fisik melalui perancangan dan implementasi solusi cloud yang kuat dengan platform seperti Google Cloud. Insinyur ADG menciptakan pipeline data otomatis yang terus mengalirkan data bersih dan terstandarisasi langsung ke model AI Anda, memastikan mereka selalu mendapatkan manfaat dari data terbaik.

3. Pastikan kinerja berkelanjutan (Managed services)

Akhirnya, Anda harus melindungi dan mengoptimalkan investasi Anda, dan untuk mendukung ini, ADG menyediakan 'Managed Services' berkelanjutan yang terus memantau aliran data dan sumber daya cloud Anda. Ini memastikan bahwa keamanan terjaga, biaya tetap efisien, dan sistem AI Anda memberikan hasil yang konsisten dan berdampak tinggi saat bisnis Anda berkembang.

Untuk memulai dengan ADG, kunjungi adg.io. Jika Anda siap melihat cetak biru untuk kesuksesan AI Anda, unduh laporan gratis ADG, 'Building the AI-Ready Data Foundation,' untuk memahami strategi dan teknologi yang diperlukan untuk beralih dari kekacauan data ke kecerdasan yang dapat diskalakan. Unduh laporan di sini.

Penafian: Artikel yang diterbitkan ulang di situs web ini bersumber dari platform publik dan disediakan hanya sebagai informasi. Artikel tersebut belum tentu mencerminkan pandangan MEXC. Seluruh hak cipta tetap dimiliki oleh penulis aslinya. Jika Anda meyakini bahwa ada konten yang melanggar hak pihak ketiga, silakan hubungi [email protected] agar konten tersebut dihapus. MEXC tidak menjamin keakuratan, kelengkapan, atau keaktualan konten dan tidak bertanggung jawab atas tindakan apa pun yang dilakukan berdasarkan informasi yang diberikan. Konten tersebut bukan merupakan saran keuangan, hukum, atau profesional lainnya, juga tidak boleh dianggap sebagai rekomendasi atau dukungan oleh MEXC.