Konten dari Pengguna
Menatap Big Data & AI Paris 2025 untuk Adopsi AI di Indonesia yang Berkualitas
22 Oktober 2025 12:00 WIB
·
waktu baca 6 menit
Kiriman Pengguna
Menatap Big Data & AI Paris 2025 untuk Adopsi AI di Indonesia yang Berkualitas
Tanpa data yang berkualitas, representatif, dan terkelola dengan baik, AI hanya akan mempercepat dan memperbesar kesalahan, bukan memperbaikinya. Saiful Ridwan
Tulisan dari Saiful Ridwan tidak mewakili pandangan dari redaksi kumparan
PerbesarAjang Big Data & AI Paris 2025 yang baru saja berakhir kembali menegaskan satu hal mendasar: kemajuan kecerdasan artifisial (AI) tidak hanya ditentukan oleh seberapa canggih teknologinya, tetapi oleh seberapa baik kualitas data yang mendasarinya. Ajang yang merupakan salah satu forum big data dan AI terbesar di Eropa ini mempertemukan lebih dari 15.000 profesional, 220 perusahaan teknologi big data dan AI, dan 300 pembicara internasional dari sektor publik, industri, dan akademisi. Mereka berbagi pengalaman, tren, serta memperkenalkan berbagai perangkat bantu (tools) terbaru di dunia data dan AI.
PerbesarPentingnya Data Berkualitas
Tema besar yang diangkat tahun ini adalah “Making Data Reliable for Responsible AI” — menjadikan data sebagai fondasi yang dapat dipercaya untuk membangun AI yang etis, transparan, dan tepat guna. Beragam perusahaan teknologi memamerkan inovasi, mulai dari data governance platforms, AI model observability tools, hingga solusi synthetic data generation yang membantu melatih model AI tanpa mengorbankan privasi pengguna.
Dari berbagai sesi panel dan demo teknologi, satu pesan berulang kali muncul: tanpa data yang berkualitas, representatif, dan terkelola dengan baik, AI hanya akan mempercepat dan memperbesar kesalahan, bukan memperbaikinya. Para pembicara dari OECD dan Komisi Eropa juga menekankan bahwa pemerintah perlu memastikan standar kualitas data nasional agar adopsi AI dapat meningkatkan kepercayaan publik dan akuntabilitas kebijakan.
Beberapa slogan yang beredar di ajang ini bahkan terasa seperti mantra baru dunia data: “The path to AI begins with data confidence”; “You need good data (not big data) to drive good decisions”; “Without a solid data strategy, there is no AI strategy”; “Your AI, built on your data, is what sets you apart”; “Data for AI, or AI for Data”; “AI-powered Data Quality platform”; “AI Data Quality Tools”.
Pesannya jelas, data adalah kunci. Gartner bahkan memperkirakan bahwa kualitas data yang buruk dapat menyebabkan kerugian hingga 15 juta dolar AS per tahun bagi satu organisasi.
Penggunaan Tools untuk Meningkatkan Kualitas Data
Di ajang Big Data & AI Paris 2025, para peserta disuguhi beragam tools mutakhir yang kini menjadi standar baru di dunia data dan AI, antara lain:
Selain itu, muncul pula platform responsible AI yang menekankan transparansi, audit algoritma, dan mitigasi bias, tema yang semakin penting dalam tata kelola AI publik.
Situasi Indonesia
Kualitas data merupakan tantangan besar bagi Indonesia. Data pemerintah sering kali tersebar di banyak lembaga, tidak sinkron, bahkan tidak selalu mencerminkan kondisi nyata di lapangan. Di sisi lain, perusahaan swasta memiliki data yang besar dan rapi, namun umumnya tertutup karena alasan bisnis. Jika situasi ini tidak segera dibenahi, investasi besar dalam teknologi AI hanya akan menghasilkan solusi semu.
Indonesia memang telah memiliki Strategi Nasional Kecerdasan Artifisial (Stranas KA) 2020–2045, serta inisiatif seperti KORIKA dan Komite Percepatan Transformasi Digital Pemerintah. Namun, seperti yang ditekankan di ajang Big Data & AI Paris 2025, keberhasilan AI bukan hanya soal teknologi, tetapi juga soal sumber daya manusia (SDM) dan kualitas data. Diperlukan aparatur yang memahami etika, literasi data, keamanan siber, serta prinsip interoperabilitas. AI adalah ekosistem sosial-teknis yang memerlukan keahlian lintas disiplin, teknologi, hukum, kebijakan, dan partisipasi publik.
Bagi Indonesia, mengikuti perkembangan tools sangat penting agar tidak tertinggal. Namun, membeli tools, perangkat lunak atau teknologi canggih tidak otomatis menjamin keberhasilan. Kuncinya tetap pada kapasitas manusia dan kualitas data sumber.
Data Gotong Royong Warga (DGRW) Sebagai Solusi
Salah satu pendekatan yang mulai banyak diperbincangkan adalah Data Gotong Royong Warga (DGRW), atau Citizen-Generated Data (CGD). Konsep ini memungkinkan warga terlibat langsung dalam pengumpulan, verifikasi, dan pembaruan data publik. Dengan DGRW, pemerintah tidak hanya mengandalkan data birokrasi atau korporasi besar, tetapi juga memperoleh wawasan dari masyarakat yang paling memahami konteks lokalnya.
Lebih jauh, DGRW bisa berfungsi sebagai jembatan antara data publik dan data korporasi. Perusahaan swasta di sektor transportasi, telekomunikasi, atau energi memiliki data besar yang berharga bagi kebijakan publik. Dengan tata kelola yang tepat, sebagian data tersebut dapat dibuka untuk kepentingan sosial tanpa merugikan kepentingan bisnis.
Kombinasi antara data pemerintah, partisipasi warga, dan kontribusi terbatas korporasi akan memperkaya basis data nasional. Dengan demikian, AI Indonesia bisa dibangun di atas data yang lebih lengkap, representatif, dan adil, sesuai semangat yang digaungkan di Big Data & AI Paris 2025, yakni AI yang tidak hanya pintar secara teknis, tetapi juga berkeadilan sosial dan bermanfaat nyata bagi masyarakat.
Menatap Lebih Jauh
Keberhasilan penyelenggaraan Big Data & AI Paris 2025 telah meyakinkan penyelenggara untuk segera menyiapkan edisi berikutnya pada tahun 2026, yang akan mengusung tema “Data Governance, Human Trust, and Green AI.” Fokus utamanya akan berkisar pada bagaimana membangun kepercayaan publik terhadap AI melalui tata kelola data yang baik, efisiensi energi komputasi, serta peran aktif manusia dalam mengawasi dan mengarahkan penggunaan teknologi. Tema ini mencerminkan kesadaran global bahwa masa depan AI bukan hanya soal kecanggihan algoritma, tetapi juga soal akuntabilitas dan keberlanjutan.
Ajang seperti Big Data & AI Paris 2026 bukanlah satu-satunya forum penting ke depan di Eropa. Dalam enam bulan ke depan, sejumlah konferensi besar lain juga akan digelar, seperti Big Data & AI World (28-29 Oktober 2025, Madrid), AI Expo Europe (2-3 November 2025, Bucharest), Data & AI Leaders Summit (5-6 November 2025, Paris), Big Data Conference Europe 2025 (18-21 November 2025, Vilnius), International Conference on AI, Robotics & Machine Learning - ICAML 2025 (24-25 November 2025, Praha), AI & Big Data Expo (4-5 Februari 2026, London), serta Big Data Minds Europe 2026 (16–17 Maret 2026, Munich). Rangkaian kegiatan ini menunjukkan betapa pesatnya perkembangan AI global yang sangat bergantung pada big data dan kualitas datanya.
Di setiap forum tersebut, perusahaan teknologi dan lembaga riset berlomba memperkenalkan tools baru untuk meningkatkan kualitas dan tata kelola data, seperti AI Data Quality Platforms, Federated Data Governance Systems, dan AI Ethics Frameworks. Tujuannya sama: memastikan bahwa data yang menjadi bahan bakar AI terjamin akurasinya, dapat diaudit, serta mencerminkan nilai-nilai transparansi dan tanggung jawab sosial.
Indonesia perlu secara aktif mengikuti dan memantau tren yang muncul. Banyak pelajaran yang bisa diambil dari pengalaman negara lain, baik dalam hal pengembangan kerangka etika, penerapan tata kelola data lintas sektor, maupun integrasi teknologi machine learning dalam manajemen data nasional. Dari sana, Indonesia bisa menentukan arah pengembangan yang sesuai dengan konteks lokal, kerangka hukum, struktur kelembagaan, serta kebutuhan masyarakat yang beragam.
Lebih dari sekadar mengadopsi, Indonesia perlu menjadi pembelajar strategis: memahami logika di balik inovasi global dan menerjemahkannya ke dalam solusi yang relevan bagi pembangunan nasional. Misalnya, pengembangan tools lokal yang dapat mengintegrasikan konsep DGRW, sebuah pendekatan partisipatif untuk menghimpun, memverifikasi, dan memperkaya data publik dengan melibatkan warga dan komunitas lokal.
Dengan cara ini, Indonesia dapat membangun ekosistem AI yang tidak hanya canggih secara teknis, tetapi juga kuat secara sosial. AI yang dibangun di atas fondasi data berkualitas, tata kelola yang transparan, dan partisipasi masyarakat akan menjadi AI yang benar-benar relevan, adil, dan berpihak pada rakyat.