Banyak perusahaan di Indonesia sudah mencoba AI, tetapi tidak banyak yang benar-benar memakainya dalam operasional sehari-hari. Direktur Enterprise & Business Service Telkom Indonesia, Veranita Yosephine, menyebut dua penyebab utama: data yang belum siap dan talenta yang belum cukup.

Veranita berbicara dalam sesi From AI Experimentation to Trusted Enterprise Adoption di Danantara Technology Innovation Investment Forum (DTIIF) 2026 di Jakarta pada 27 Oktober, menurut siaran pers Telkom pada 2 November 2026. Panel itu dimoderatori Hyeonmi Kim dari Boston Consulting Group, bersama Presiden Direktur Salesforce Indonesia Andreas Diantoro, Zong Fu Chua dari Ensign InfoSecurity, dan CEO ITSEC Indonesia Patrick Dannacher.

Kata Telkom

"Untuk memperluas adopsi AI, terdapat dua aspek penting yang perlu menjadi perhatian, yaitu kesiapan fondasi data serta pengembangan talenta dan kapabilitas," kata Veranita.

Telkom juga menyebut AI kini menjadi bagian dari infrastruktur bisnis, sehingga membutuhkan konektivitas, kapasitas komputasi, pusat data, dan keamanan siber. Telkom memasarkan layanan untuk kebutuhan ini lewat unit Telkom Solution.

Konteks independen: masalahnya memang nyata

Siaran pers Telkom tentu juga berfungsi sebagai promosi. Namun diagnosisnya didukung data dari pihak lain:

  • Survei AWS dan Strand Partners (2026) terhadap 1.000 pemimpin bisnis di Indonesia: sekitar 40% perusahaan sudah mengadopsi AI (naik dari 25% tahun sebelumnya), tetapi 56% di antaranya masih tahap eksplorasi dan eksperimen. Hanya 12% yang mengintegrasikan AI secara penuh. Hanya 24% punya strategi AI formal, 21% punya tata kelola data, dan 56% menyebut kekurangan talenta sebagai hambatan.
  • Snapshot IDC untuk pasar Indonesia mencatat sekitar 34% uji coba AI generatif yang berhasil masuk tahap produksi, dan 60% organisasi menyebut kesiapan data sebagai hambatan utama.

Survei tata kelola AI dari Sumsub juga menunjukkan jurang antara rasa percaya diri dan praktik nyata di perusahaan Indonesia (baca di sini).

Apa artinya "kesiapan data"

Untuk perusahaan menengah, "data siap" biasanya berarti hal-hal dasar:

  1. Data ada di satu tempat, bukan tersebar di spreadsheet dan email.
  2. Formatnya konsisten, misalnya nama pelanggan, kode produk, dan tanggal.
  3. Jelas siapa pemiliknya dan siapa yang boleh mengakses, sesuai UU PDP.
  4. Ada catatan riwayat agar hasil AI bisa diperiksa ulang.

Tanpa itu, AI hanya akan menghasilkan jawaban yang meyakinkan tetapi salah. Untuk talenta, kebutuhannya bukan hanya data scientist, tetapi juga karyawan biasa yang tahu kapan harus memercayai dan kapan harus memeriksa hasil AI.

Telkom sendiri juga sedang membangun infrastruktur AI berskala nasional bersama PLN dan Danantara (baca di sini).

Sumber