AI tidak berarti, Tanpa Data yang Berkualitas

Sebuah tulisan dan Ilustrasi di LinkedIn Dr. Harry Patria

Sekitar 80% proyek AI gagal bukan karena modelnya kurang canggih, melainkan karena data yang menjadi fondasinya tidak siap.

Ironisnya, 60–80% dari seluruh pekerjaan dalam proyek AI justru dihabiskan untuk mengurus data: membersihkan, mengintegrasikan, menstandardisasi, dan memastikan kualitasnya.

Tanpa data yang berkualitas, AI akan sulit mencapai return on investment. Model yang paling advanced sekalipun hanya akan menghasilkan prediksi yang bias, tidak stabil, atau sama sekali tidak relevan dengan kebutuhan bisnis.

Karena itu, keputusan go/no-go untuk membangun AI seharusnya didasarkan pada kualitas data terlebih dahulu. Bukan pada seberapa menarik technologinya, tapi pada seberapa siap data yang dimiliki.

Aku sering melihat organisasi yang antusias membangun platform AI, tapi justru kesulitan di tahap paling fundamental: merancang struktur database yang bersih, konsisten, dan scalable. Tanpa fondasi data yang kuat, seluruh investasi AI akan mudah ambruk.

Dari pengalaman membangun AI di berbagai clients, kami mengassign khusus data engineering yang punya experise untuk membangun database lalu data scientist yang mentranformasikan data menjadi insights. Setelah stage data understanding dan data cleaning lalu modelling dan evaluation, baru AI engineer dan software engineer melanjutkan membangun dan mengoperasionalisasikan model AI serta mmebangun aplikasinya