Kenapa Proyek AI Sering Gagal? Databricks dan Insignia Ungkap Penyebabnya

Ilustrasi AI Selain ChatGPT (Freepik)

INDOZONE.ID - AI di banyak perusahaan Indonesia sering berhenti di tahap uji coba dan gagal masuk ke operasional bisnis.

Untuk mengatasi masalah itu, Databricks menggandeng Insignia melalui Databricks Delivery Provider Programme (DPP), program kemitraan eksklusif yang berlaku efektif sejak 30 Juni 2026. DPP merupakan program sertifikasi berbasis undangan yang memberi kewenangan kepada mitra untuk mengimplementasikan platform data dan AI berskala enterprise.

Kerja sama yang ditandatangani di kantor Insignia, Jakarta, menjadikan perusahaan konsultan teknologi asal Indonesia itu sebagai mitra implementasi tersertifikasi sekaligus bagian dari perluasan tim Forward Deployment Engineering (FDE) Databricks di Indonesia.

Dalam beberapa tahun terakhir, banyak perusahaan berlomba mengadopsi AI generatif. Kini targetnya berubah.

Direksi ingin melihat hasil nyata, bukan lagi sekadar demo.

Masalahnya, fondasi data di banyak perusahaan masih tersebar di berbagai sistem lama maupun lingkungan hybrid.

Akibatnya, model AI yang terlihat menjanjikan saat uji coba sering gagal ketika dijalankan di lingkungan produksi.

Kondisi seperti ini juga menjadi tantangan yang dihadapi banyak perusahaan global.

Teknologi AI berkembang cepat, tetapi kualitas data dan tata kelola masih menjadi pekerjaan rumah yang paling besar.

"Indonesia adalah salah satu pasar korporasi paling dinamis di kawasan ini, dan minat terhadap arsitektur lakehouse sangatlah nyata," ujar Joseph Bosco, Partner Manager APJ, FDE di Databricks.

"Namun, teknologi saja tidak akan pernah bisa mentransformasi bisnis tanpa adanya eksekusi yang tepat. Insignia telah membuktikan kedalaman teknis dan disiplin kerja yang kami cari dari seorang mitra DPP, dan kami sangat senang bisa membangun ini bersama-sama," lanjut.

Apa Itu Databricks Delivery Provider Programme?

Databricks Delivery Provider Programme (DPP) merupakan program kemitraan eksklusif yang hanya diberikan kepada perusahaan dengan kemampuan teknis tertentu melalui sistem undangan.

Melalui status tersebut, Insignia menjadi perusahaan lokal Indonesia kedua yang memperoleh sertifikasi DPP.

Dengan sertifikasi itu, tim lokal dapat merancang arsitektur data, mengimplementasikan platform enterprise, hingga mengembangkan solusi machine learning dan AI generatif yang siap digunakan di lingkungan produksi.

"Ini bukan sekadar plakat pajangan di dinding kantor," kata Richard Ho, Managing Director Insignia.

Fokus Menutup Celah Implementasi AI

Databricks dan Insignia akan fokus pada tiga area utama, yakni implementasi platform data berbasis lakehouse, pengembangan siklus AI end-to-end melalui MLOps, serta kolaborasi proyek transformasi data untuk perusahaan Indonesia maupun perusahaan global yang beroperasi di tanah air.

Pendekatan tersebut juga menyasar sektor yang memiliki regulasi ketat seperti perbankan, fintech, dan BUMN. Di sektor ini, tata kelola data menjadi syarat penting sebelum AI bisa digunakan dalam skala besar.

"Hampir setiap perusahaan yang kami temui menceritakan kisah yang sama: demo AI mereka berjalan luar biasa, namun proyeknya mandek setelah itu," ungkap Guta Saputra, Business Director di Insignia. "Biasanya masalahnya bukan pada model AI-nya, melainkan pada data yang menopangnya. Lewat kemitraan ini, kami dapat membenahi fondasi sekaligus penerapannya dalam satu paket bersertifikasi. Klien kami tidak perlu lagi membayar mahal hanya untuk proses coba-coba (trial and error)," tambahnya.

Setelah kesepakatan berlaku efektif, Insignia mulai membentuk unit khusus Databricks Delivery.

Kedua perusahaan juga akan menggelar lokakarya arsitektur untuk menyelaraskan tim engineering dengan standar terbaru Databricks, termasuk penerapan lakehouse dan sistem tata kelola data terpadu.

Databricks akan menyediakan dukungan teknis global, metodologi implementasi, serta validasi standar proyek.

Sementara itu, Insignia akan mengerahkan data engineer, arsitek platform, dan spesialis AI generatif dari Indonesia untuk menangani implementasi dan pemeliharaan sistem.

Kolaborasi ini menunjukkan bahwa tantangan terbesar AI saat ini bukan lagi soal membuat model yang pintar.