Perusahaan di seluruh dunia akan mulai meninjau kembali strategi AI mereka dan fokus pada memperkuat fondasi data pada tahun 2026. Menurut prediksi Cloudera, organisasi akan mengalami pergeseran besar dalam cara mereka menerapkan teknologi AI dan machine learning, dengan lima area utama yang akan membentuk lanskap industri: AI silos, agen AI, private AI, talenta AI, dan strategi investasi AI.
Kesadaran ini muncul seiring perusahaan menyadari bahwa kesuksesan AI sebenarnya bergantung pada fondasi data yang kuat, bukan sekadar kemampuan teknologi semata.
Mengapa Fondasi Data Sangat Penting untuk Kesuksesan AI
Remus Lim, Senior Vice President Asia Pasifik dan Jepang di Cloudera, menekankan bahwa terlepas dari ukuran organisasi, setiap perusahaan akan mencapai kesadaran yang sama: fondasi data yang kokoh adalah kunci kesuksesan AI.
Dalam pernyataannya, Lim mengatakan: “Seiring dengan tekanan regulasi yang semakin kuat dan ekspektasi yang meningkat, mendapatkan data yang tepat akan menentukan seberapa efektif organisasi dapat meningkatkan skalanya secara aman, berinovasi dengan percaya diri, dan memberikan dampak bisnis yang terukur.”
Pesan ini sangat relevan mengingat banyak organisasi saat ini sedang berlomba mengadopsi AI tanpa terlebih dahulu memastikan infrastruktur data mereka siap. Hasil akhirnya adalah fragmentasi teknologi, inkonsistensi data, dan investasi yang tidak menghasilkan ROI optimal.
Lima Prediksi Cloudera untuk Strategi AI 2026
1. AI Silos Akan Menjadi Tantangan Terbesar Perusahaan
Ketika teknologi baru muncul, organisasi cenderung buru-buru mengadopsinya tanpa perencanaan matang. Hal ini terjadi saat GenAI diperkenalkan, dan sekarang pola yang sama berulang dengan popularitas Agentic AI yang meningkat pesat.
Masalahnya: departemen yang berbeda memilih tools mereka sendiri, menjalankan proof-of-concept (POC) secara terpisah, dan menerapkan solusi tanpa koordinasi. Fenomena ini mirip dengan fragmentasi yang terjadi pada era awal Business Intelligence (BI), dan kini kita melihat silo AI terbentuk di dalam perusahaan.
Fragmentasi ini menciptakan beberapa masalah kritis:
- Sulit mempertahankan konsistensi data di seluruh organisasi
- Tata kelola dan kontrol menjadi lemah
- Duplikasi effort dan pemborosan sumber daya
- Tidak ada standardisasi dalam proses dan output AI
Solusi: Perusahaan yang berpikiran maju seperti OCBC sudah memulai dengan melakukan standarisasi pada platform data dan AI terpadu. Pendekatan ini memastikan inovasi terjadi dengan aman dan kolaboratif, bukan dalam bagian-bagian yang terpisah-pisah.
2. Agen AI Siap Memasuki Fase Adopsi Skala Penuh
Setelah setahun penuh dengan proyek percontohan dan prototipe, tahun 2026 akan menandai titik balik penting. Agen AI akan mulai menghasilkan outcome bisnis yang terukur dan nyata, terutama di sektor layanan keuangan.
Laporan global dari Finextra Research yang ditugaskan Cloudera mengungkapkan bahwa 97% perusahaan jasa keuangan kini memiliki setidaknya satu use case AI/ML dalam produksi. Ini menunjukkan AI telah berpindah dari tren baru menjadi kebutuhan bisnis yang esensial.
Namun, tantangan masih ada: hampir setengah dari perusahaan tersebut masih terjebak di tingkat kematangan “middle stage”, di mana masalah utama adalah:
- Peningkatan skala yang efisien
- Tata kelola yang ketat
- Kontrol biaya operasional
Batas berikutnya adalah pengoperasian agen AI dalam skala besar, yang berarti:
- Menghubungkan agen ke data yang dikelola secara real-time
- Mengintegrasikan di seluruh alur kerja bisnis
- Memastikan automasi yang cerdas, sadar konteks, dapat dilacak, dan aman
Perusahaan yang berhasil di fase ini akan membuka potensi otomatisasi yang revolusioner.
3. Private AI Menjadi Prioritas Utama Seiring Ketatnya Regulasi
Dengan semakin ketatnya regulasi global dan meningkatnya kekhawatiran tentang kedaulatan data, Private AI akan muncul sebagai prioritas utama bagi perusahaan besar.
Industri yang diawasi ketat oleh regulasi—seperti layanan keuangan, kesehatan, dan sektor publik—akan mempercepat adopsi arsitektur Private AI. Arsitektur ini memungkinkan mereka memanfaatkan kekuatan AI generatif tanpa mengekspos data sensitif.
Mengapa private AI sangat penting? Keamanan siber tetap menjadi ancaman utama. Microsoft Digital Defense Report 2025 mengungkapkan peningkatan 32% dalam serangan yang menargetkan identitas digital pada paruh pertama 2025. Serangan ini memanfaatkan AI untuk membuat umpan rekayasa sosial yang sangat meyakinkan.
Ketika pelaku ancaman mengadopsi AI, perusahaan harus mengimbanginya dengan pertahanan berbasis AI juga.
Kerangka kerja Private AI memainkan peran kritis dengan:
- Menerapkan model di lingkungan terkontrol
- Mendeteksi anomali dengan lebih cepat
- Meminimalkan paparan terhadap kerentanan public cloud
Perusahaan yang berinvestasi pada AI yang aman dan patuh regulasi sekarang akan menjadi perusahaan yang berinovasi dengan penuh percaya diri di kemudian hari.
4. Pengembangan Talenta AI dan Tanggung Jawab AI Harus Sejalan
Seiring AI menjadi semakin mainstream, kesenjangan baru muncul bukan antara pengguna AI dan non-pengguna, tetapi antara mereka yang menggunakannya secara bertanggung jawab dan efektif versus mereka yang kesulitan meningkatkan skalanya secara berkelanjutan.
Pada 2026, pengembangan talenta akan menjadi faktor penentu kesuksesan. Perusahaan yang gagal berinvestasi dalam:
- Literasi AI untuk semua level karyawan
- Upskilling kemampuan teknis
- Kesadaran etis dalam penggunaan AI
…akan mengalami:
- Inefisiensi operasional
- Output yang tidak konsisten
- Pelanggaran peraturan
Karyawan tidak hanya harus memahami cara kerja AI, tapi juga kapan dan bagaimana mempercayai output-nya.
Organisasi yang mengintegrasikan prinsip AI yang bertanggung jawab ke dalam pelatihan, tata kelola, dan desain alur kerja akan membangun tenaga kerja yang lebih percaya diri. Kombinasi antara keterampilan manusia dan pagar pembatas yang terstruktur akan memungkinkan tim untuk berinovasi lebih cepat sambil mengurangi risiko.
5. Strategi Investasi AI Harus Fokus pada Impact, Bukan Hype
Di tahun 2026, tekanan ekonomi akan mendorong pergeseran dari “AI untuk inovasi” menjadi “AI yang memberikan dampak nyata”.
Fase berikutnya dari AI enterprise akan ditentukan oleh fokus yang lebih tajam pada:
- Return on investment (ROI)
- Efisiensi operasional
- Penerapan yang sesuai dengan tujuan bisnis
Laporan Cloudera berjudul “The Future of Enterprise AI Agents” menyoroti bahwa 100% pemimpin IT di Indonesia menyatakan bahwa persepsi bahwa agen AI itu membingungkan atau sulit digunakan telah membuat pengadopsiannya melambat.
Kesalahan umum adalah mengasumsikan bahwa setiap beban kerja AI memerlukan GPU high-end atau model yang kompleks. Sebagai analogi sederhana: jika tujuan Anda hanyalah pergi dari rumah ke bandara, mobil sedan sudah cukup. Namun, jika Anda balapan Formula 1, barulah Anda membutuhkan mobil F1.
Prinsip yang sama berlaku untuk AI: organisasi harus berinvestasi sesuai dengan target mereka, bukan sekadar mengikuti tren.
Para CIO dan CTO harus membangun business case yang kuat untuk setiap inisiatif AI, dengan metrik yang jelas dan timeline yang realistis.
Kesuksesan di Era AI 2026: Builder vs Believer
Pada tahun 2026, AI akan memisahkan antara para builder dari para believer.
Para pemenang adalah organisasi yang:
- Mengintegrasikan AI secara mulus ke dalam data fabric mereka
- Didukung oleh fondasi data yang kuat
- Memiliki metrik yang terstandarisasi
- Menerapkan tata kelola yang berkelanjutan
Sementara itu, organisasi yang tidak memiliki fondasi data yang tepat akan tetap terjebak di fase uji coba yang tak berujung.
Langkah Konkret untuk Persiapan Tahun 2026
Berdasarkan prediksi Cloudera, berikut langkah yang perlu Anda ambil sekarang:
- Audit Infrastruktur Data: Evaluasi fondasi data Anda saat ini. Apakah siap untuk scale AI?
- Standarisasi Platform: Mulai konsolidasi tools dan platform AI/ML yang tersebar di berbagai departemen.
- Investasi pada Keamanan dan Compliance: Private AI bukan lagi opsi, tapi kebutuhan, terutama untuk industri yang diregulasi.
- Program Upskilling: Mulai program pelatihan AI untuk karyawan di semua level.
- Rancang Business Case yang Jelas: Setiap project AI harus memiliki ROI yang terukur dan timeline yang realistis.
Organisasi yang mengambil langkah-langkah ini sekarang akan memiliki keunggulan kompetitif yang signifikan saat memasuki fase pelaksanaan AI yang lebih matang di tahun 2026.
Tentang Cloudera: Cloudera adalah platform data dan AI yang dipercaya oleh organisasi besar untuk menjalankan AI di mana pun data mereka berada. Perusahaan ini menyediakan pengalaman cloud yang konsisten dengan menggabungkan public cloud, pusat data, dan edge, serta memanfaatkan fondasi open source yang telah terbukti.
