Cloudera menegaskan bahwa tahun 2026 akan menjadi momen penting bagi perusahaan untuk meninjau kembali fondasi data mereka. Menurut Remus Lim, Senior Vice President Asia Pasifik dan Jepang, kesuksesan adopsi AI tidak hanya bergantung pada teknologi terbaru, tetapi juga pada kualitas dan tata kelola data yang kuat.

Dengan regulasi yang semakin ketat dan ekspektasi bisnis yang meningkat, organisasi dituntut untuk memastikan data mereka aman, terstruktur, dan siap mendukung inovasi berbasis AI.

Tantangan Silo AI dan Standarisasi Platform

Seiring meningkatnya popularitas Generative AI dan Agentic AI, banyak perusahaan mengadopsinya secara terpisah di tiap departemen. Hal ini menimbulkan silo AI yang menghambat konsistensi dan tata kelola. Perusahaan visioner seperti OCBC sudah mulai melakukan standarisasi pada platform data dan AI terpadu, sehingga inovasi dapat berjalan lebih aman, kolaboratif, dan terukur.

Agen AI Bertransformasi Menjadi Use Case Nyata

Tahun 2026 diprediksi sebagai titik balik bagi agen AI. Setelah fase eksperimen, kini agen AI mulai menghasilkan dampak bisnis nyata, terutama di sektor keuangan. Use case seperti Source-of-Wealth assistant dan sistem pencegahan penipuan cerdas menjadi contoh bagaimana AI dapat meningkatkan efisiensi sekaligus keamanan. Laporan Finextra Research menunjukkan bahwa 97% perusahaan jasa keuangan sudah memiliki setidaknya satu use case AI/ML dalam produksi, meski banyak yang masih terjebak di tahap “middle stage” karena kendala tata kelola dan biaya.

Private AI Jadi Prioritas Utama

Dengan meningkatnya ancaman siber dan isu kedaulatan data, Private AI diprediksi menjadi fokus utama perusahaan besar. Industri keuangan, kesehatan, dan sektor publik akan mempercepat adopsi arsitektur Private AI untuk menjaga keamanan data sensitif. Kerangka kerja ini memungkinkan organisasi menjalankan model AI di lingkungan terkontrol, mendeteksi anomali lebih cepat, serta meminimalkan risiko paparan cloud publik.

Talenta AI dan Tanggung Jawab Etis

Kesuksesan AI tidak hanya bergantung pada teknologi, tetapi juga pada talenta manusia. Perusahaan yang gagal berinvestasi dalam literasi AI, upskilling teknis, dan kesadaran etis berisiko menghadapi inefisiensi dan pelanggaran regulasi. Integrasi prinsip AI yang bertanggung jawab dalam pelatihan dan tata kelola akan membangun tenaga kerja yang lebih percaya diri, inovatif, dan selaras dengan standar etika perusahaan.

Strategi Investasi AI yang Tepat Sasaran

Tekanan ekonomi di tahun 2026 akan mendorong perusahaan untuk beralih dari “AI untuk inovasi” ke “AI yang memberikan dampak nyata.” CIO dan CTO dituntut membangun use case bisnis yang jelas dan ROI yang terukur. Tidak semua beban kerja membutuhkan GPU high-end atau model kompleks; investasi harus disesuaikan dengan kebutuhan bisnis, bukan sekadar mengikuti tren. Perusahaan yang mampu mengintegrasikan AI dengan fondasi data yang kuat akan menjadi builder, sementara yang hanya ikut tren akan tertinggal sebagai believer.