Riset Appier: Indonesia Menempati Peringkat Pertama Adopsi AI di Asia Pasifik

Dalam studi bertajuk "Artificial Intelligence Is Critical To Accelerate Digital Transformation In Asia Pacific" yang dirilis Appier bekerja sama dengan Forrester mengemukakan Indonesia (65%) menempati peringkat pertama dalam hal adopsi kecerdasan buatan dalam bisnis. Tiongkok (63%) dan India (62%) menempati posisi di bawahnya dengan persentase yang tidak jauh berbeda.

Penelitian yang melibatkan responden pimpinan divisi teknologi dari 260 perusahaan di delapan negara tersebut mencoba untuk menjelaskan tren adopsi kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) di Asia Pasifik. Temuan lain mengungkapkan sekitar 53% dari responden menyatakan tantangan terbesar untuk mengimplementasikan AI adalah proses pengumpulan dan integrasi data (big data).

Menariknya konsep big data sendiri sebenarnya sudah cukup lama digaungkan, termasuk di Indonesia. Trennya hadir bebarengan dengan adopsi masif komputasi awan dalam bisnis. Hanya saja soal pengelolaan big data secara menyeluruh, industri masih menemukan banyak kesulitan. Padahal data menjadi bahan bakar utama untuk membangun pondasi kecerdasan buatan.

Terkait ranking, setelah India di peringkat keempat ada Korea Selatan (57%), disusul Singapura (50%), Jepang (47%), dan Taiwan (44%). Sebenarnya jika melihat secara kasat mata, penerapan AI di sektor industri di Indonesia juga belum masif di berbagai bidang. AI menjadi tren, khususnya diterapkan melalui aplikasi berbasis chatbot atau sistem rekomendasi.

Dari pemaparan responden, umumnya AI diaplikasikan dengan tujuan untuk memberikan efisiensi pada kegiatan operasional dan meningkatkan pengalaman pelanggan. Dampak operasional yang diharapkan termasuk proses bisnis yang lebih sederhana dan prediksi risiko bisnis yang lebih baik. Sedangkan pengalaman pengguna diharapkan meningkatkan keterlibatan pelanggan, termasuk mengambil wawasan pengguna sebagai bekal inovasi produk.

Terkait big data yang dinilai responden kurang siap, jika didalami ada isu-isu spesifik yang banyak dikeluhkan. Termasuk kesulitan dalam membangun tim lintas divisi untuk mengimbangi kelincahan data (51%), mengidentifikasi platform manajemen dan analisis data (52%), mengelola sumber data dari berbagai saluran (49%), dan mengidentifikasi teknologi atau mitra layanan yang tepat untuk bisnis (43%).