Laporan Tahunan Data File Perusahaan Nasuni 2026 Menemukan Adopsi AI Perusahaan Melebihi Kesiapan Data

Nasuni baru-baru ini merilis Laporan Tahunan Data File Perusahaan 2026 yang menggambarkan dunia perusahaan yang berlomba menuju adopsi AI sambil menemukan bahwa sebagian besar infrastruktur data yang ada tidak dirancang untuk skala, kompleksitas, dan tuntutan operasional yang diperlukan oleh sistem AI modern.

Laporan ini, yang berdasarkan survei 1.000 pengambil keputusan pembelian perusahaan di Amerika Serikat, Inggris, Prancis, Jerman, Austria, dan Swiss, menunjukkan bahwa fase berikutnya dari persaingan AI perusahaan mungkin lebih bergantung pada bagaimana organisasi mengelola data operasional yang tidak terstruktur.

Adopsi AI Bergerak Lebih Cepat Daripada Kesiapan Perusahaan

Temuan menunjukkan bahwa AI telah menjadi prioritas investasi IT utama untuk perusahaan pada tahun 2026. Lima puluh sembilan persen responden mengidentifikasi inisiatif AI sebagai area investasi utama mereka, yang merupakan peningkatan yang signifikan dari tahun sebelumnya.

Pada saat yang sama, perusahaan semakin menyadari bahwa penggunaan AI tidak dapat dipisahkan dari upaya modernisasi pengelolaan data yang lebih luas. Pengelolaan data cloud, intelijen data, analitik, dan pengelolaan data yang tidak terstruktur semua muncul sebagai prioritas investasi utama. Tujuh puluh tujuh persen responden mengatakan mereka berencana untuk meningkatkan investasi dalam kemampuan intelijen data dan analitik, sementara 60% mengatakan mereka berharap untuk meningkatkan pengeluaran pada pengelolaan data yang tidak terstruktur dalam 18 bulan ke depan.

Laporan ini menunjukkan bahwa banyak organisasi meremehkan seberapa besar ketergantungan sistem AI pada data perusahaan yang bersih, dapat diakses, dan dikelola dengan baik. Hampir setengah organisasi mengatakan bahwa inisiatif AI telah mengungkapkan kesenjangan dalam kualitas atau pengelolaan data. Semakin maju penerapan AI suatu perusahaan, semakin mungkin mereka menemukan masalah data yang serius.

Penelitian Nasuni juga menunjukkan bahwa perusahaan mungkin masih berada pada tahap awal memahami apa yang dibutuhkan oleh penerapan AI agen skala besar. Meskipun 97% organisasi melaporkan beberapa tingkat penerapan atau pengujian agen AI, hanya 18% yang telah mencapai penerapan AI agen skala perusahaan.

Data yang Tidak Terstruktur Menjadi Hambatan Utama Perusahaan

Salah satu tema yang paling jelas sepanjang laporan adalah pentingnya data yang tidak terstruktur. Dokumen, email, gambar, rekaman, file desain, data teknik, dan aset kolaborasi sekarang mencakup lebih dari 90% data organisasi.

Namun, meskipun peran kritis yang dimainkan data ini dalam operasi perusahaan dan alur kerja AI, 94% organisasi yang disurvei mengatakan mereka kesulitan mengelola data yang tidak terstruktur dengan efektif. Keamanan menjadi tantangan terbesar, diikuti oleh kesulitan pemulihan bencana, masalah kolaborasi, lingkungan yang terfragmentasi, dan kompleksitas kepatuhan.

Laporan ini secara berulang menekankan fragmentasi sebagai masalah operasional utama. Organisasi saat ini bergantung pada rata-rata empat sistem terpisah untuk penyimpanan, backup, dan pemulihan bencana, sementara 22% melaporkan menggunakan lebih dari enam vendor secara bersamaan.

Menurut temuan, bisnis yang menggunakan sistem terpisah mengalami waktu pemulihan yang lebih lama, tekanan operasional yang lebih besar, dan lebih banyak kesulitan dalam menskalakan inisiatif AI.

Nasuni juga menemukan bahwa hanya 21% perusahaan saat ini mengoperasikan lingkungan file yang dikelola secara terpusat yang dapat memberikan kinerja konsisten di seluruh lokasi. Organisasi yang tersisa bergantung pada kombinasi sistem yang terfragmentasi, transfer manual, berbagi berbasis email, atau infrastruktur terpusat yang tidak konsisten.

Ketidakkonsistenan ini tampaknya memiliki konsekuensi langsung pada produktivitas. Lebih dari satu-third bisnis mengatakan bahwa akses file yang lambat atau tidak konsisten secara signifikan merugikan produktivitas karyawan.

Biaya Infrastruktur AI yang Meningkat Mengubah Pengeluaran IT

Laporan ini juga datang pada saat biaya infrastruktur yang terkait dengan ekspansi AI meningkat dengan cepat. Empat puluh dua persen organisasi mengharapkan peningkatan yang signifikan dalam pengeluaran alat AI dan platform AI generatif dalam setahun ke depan.

Nasuni mencatat bahwa harga perangkat keras infrastruktur juga meningkat tajam, terutama komponen memori dan penyimpanan. Laporan ini merujuk pada proyeksi yang menunjukkan bahwa harga gabungan DRAM dan SSD dapat meningkat hingga 130% pada akhir 2026.

Hal ini menciptakan ketegangan dalam anggaran IT perusahaan. Empat puluh enam persen responden mengatakan bahwa pertumbuhan data yang meningkat memaksa pengeluaran infrastruktur penyimpanan yang lebih tinggi, sementara 43% melaporkan pertukaran anggaran langsung antara infrastruktur penyimpanan dan inisiatif AI.

Temuan menunjukkan bahwa banyak perusahaan mulai menyadari bahwa ekspansi AI tidak hanya merupakan masalah perangkat lunak. Penerapan AI skala besar memperkenalkan tuntutan operasional besar yang terkait dengan kinerja penyimpanan, pengelolaan, keamanan, backup, pemulihan bencana, dan akses data antar lokasi.

Kelemahan Keamanan dan Pemulihan Masih Signifikan

Keamanan dan ketahanan operasional muncul sebagai kekhawatiran utama lainnya dalam laporan.

Sebanyak tujuh puluh satu persen organisasi melaporkan mengalami serangan siber dalam setahun terakhir, peningkatan dari 69% pada survei sebelumnya. Namun, hanya 26% mengatakan mereka dapat dengan mudah mendeteksi, mitigasi, dan pulih dari serangan tersebut.

Waktu pemulihan khususnya sangat mengkhawatirkan. Menurut temuan, 70% organisasi membutuhkan lebih dari satu minggu untuk sepenuhnya pulih dari serangan siber, dengan rata-rata waktu pemulihan mencapai lebih dari empat minggu.

Laporan ini juga menemukan bahwa 62% organisasi masih bergantung pada sistem pemulihan berbasis backup tradisional daripada lingkungan data yang terlindungi atau tidak dapat diubah secara terus-menerus. Nasuni berpendapat bahwa pendekatan yang lebih lama ini mungkin tidak sesuai untuk lingkungan AI yang semakin intensif data, di mana downtime dan gangguan operasional dapat menjadi lebih mahal.

Menariknya, organisasi dengan infrastruktur data terpusat yang lebih matang tampaknya pulih secara signifikan lebih cepat dari serangan siber. Perusahaan yang menggunakan sistem data terpusat atau terlindungi secara terus-menerus lebih mungkin untuk memulihkan operasi dengan cepat dan juga cenderung melaporkan kematangan penerapan AI yang lebih maju.

Laporan ini menyoroti perusahaan arsitektur, teknik, dan konstruksi sebagai beberapa sektor yang paling terkena, dengan 82% organisasi AEC yang disurvei melaporkan serangan siber dalam setahun terakhir. Perusahaan manufaktur dan otomotif juga melaporkan tingkat serangan yang lebih tinggi, memperkuat kekhawatiran bahwa industri operasional dengan properti intelektual yang berharga dan infrastruktur kritis menjadi target yang semakin menarik bagi penjahat siber.

Pada saat yang sama, temuan menunjukkan bahwa banyak perusahaan mungkin melebih-lebihkan kemampuan pemulihan mereka. Sementara hanya 38% organisasi melaporkan memiliki sistem data yang dikelola secara terpusat, tidak dapat diubah, atau dilindungi secara terus-menerus yang dirancang untuk pemulihan cepat, dua pertiga responden masih mengungkapkan kepercayaan diri dalam kemampuan mereka untuk memulihkan data yang tidak terstruktur kritis setelah insiden besar.

Pengelolaan AI Menjadi Isu Ruang Rapat

Salah satu pergeseran organisasional yang paling mencolok yang diidentifikasi dalam laporan melibatkan otoritas pengambilan keputusan sekitar inisiatif AI.

Untuk pertama kalinya, tingkat C-suite telah mengambil alih departemen IT sebagai pengambil keputusan utama untuk strategi AI perusahaan. Lima puluh dua persen organisasi mengatakan bahwa keputusan AI sekarang didorong oleh eksekutif seperti CEO, CTO, CDO, dan CAIO, dibandingkan dengan hanya 26% yang dipimpin oleh departemen IT.

Nasuni menyatakan bahwa ini mencerminkan pentingnya strategis AI yang semakin meningkat ketika organisasi bergerak melampaui eksperimen menuju penerapan operasional. AI semakin terkait dengan upaya transformasi bisnis yang lebih luas yang melibatkan struktur tenaga kerja, alur kerja operasional, strategi produk, dan daya saing jangka panjang.

Namun, laporan ini juga menunjukkan bahwa ada kesenjangan yang semakin besar antara ambisi AI tingkat eksekutif dan kenyataan infrastruktur yang dihadapi oleh tim IT. Sementara 70% responden percaya bahwa infrastruktur data file mereka dapat mendukung penskalaan AI, laporan ini secara berulang menyoroti masalah yang persisten yang melibatkan penyimpanan yang terfragmentasi, kesenjangan pengelolaan, akses yang tidak konsisten, dan sistem pemulihan yang lemah.

Kesenjangan ini mungkin menjadi lebih terlihat ketika perusahaan beralih dari alat AI generatif ringan menuju agen AI yang lebih otonom yang dapat menjalankan tugas operasional di seluruh sistem perusahaan.

Pertarungan AI Berikutnya Mungkin Tentang Infrastruktur Data

Meskipun sebagian besar percakapan AI publik masih fokus pada model dasar, benchmark, dan kemampuan chatbot, temuan Nasuni menunjukkan pergeseran yang lebih diam tetapi mungkin lebih berdampak yang terjadi di dalam tumpukan teknologi perusahaan.

Laporan ini menunjukkan bahwa kesuksesan AI di masa depan mungkin semakin bergantung pada infrastruktur file operasional daripada akses model saja. Organisasi dengan sistem penyimpanan yang terfragmentasi, lingkungan kolaborasi yang tidak konsisten, pengelolaan yang lemah, dan strategi pemulihan yang kuno mungkin mengalami kesulitan dalam menerapkan AI dengan andal pada skala perusahaan, bahkan jika mereka memiliki akses ke model terbaru.

Laporan ini juga mengisyaratkan transformasi yang lebih luas dalam cara perusahaan memikirkan data propietary. Data file operasional — termasuk file teknik, dokumentasi internal, catatan kolaborasi, gambar, rekaman, dan artefak alur kerja — semakin dianggap sebagai aset strategis yang dapat memberdayakan sistem AI dengan konteks dan pengetahuan institusional perusahaan.

Pada saat yang sama, laporan ini memperingatkan bahwa menskalakan AI tanpa lingkungan data yang terpercaya, terpusat, dan dikelola dengan baik dapat memperbesar risiko keamanan, inefisiensi operasional, dan kompleksitas organisasional.

Laporan Tahunan Data File Perusahaan Nasuni 2026 pada akhirnya menggambarkan adopsi AI perusahaan bukan sebagai revolusi perangkat lunak yang berdiri sendiri, melainkan sebagai transisi infrastruktur yang lebih dalam yang mungkin memerlukan organisasi untuk secara fundamental memikirkan kembali bagaimana mereka menyimpan, mengelola, mengamankan, dan mengoperasikan data mereka.