Masa depan digital ekonomi Inggris: Ketika kecerdasan buatan menjadi kebutuhan ekonomi

Keajaiban AI Inggris punya satu kendala: (masih) kekurangan orang yang mampu mengimplementasikannya.

Perekonomian Inggris sedang mengalami transformasi fundamental, yang dampaknya baru akan terlihat dalam beberapa tahun mendatang. Meskipun perusahaan telah mengoperasikan infrastruktur data dengan basis pemeliharaan reaktif selama beberapa dekade, perkembangan pesat kecerdasan buatan mendorong pergeseran paradigma yang akan memengaruhi setiap sektor. Pendekatan tradisional, di mana tim data memperbaiki masalah saat muncul, semakin tergantikan oleh sistem cerdas yang belajar, beradaptasi, dan bertindak proaktif. Perkembangan ini bukan lagi gimmick teknologi bagi para pionir inovatif, tetapi telah menjadi kebutuhan ekonomi bagi perusahaan mana pun yang ingin tetap kompetitif di pasar global.

Pasar manajemen data berbasis AI di Inggris mengalami pertumbuhan yang luar biasa, bahkan melampaui perkiraan paling optimis sekalipun. Angka-angka ini menunjukkan momentum perkembangan ini. Dari US$1,44 miliar pada tahun 2023, pasar manajemen data AI di Inggris diproyeksikan tumbuh menjadi US$6,2 miliar pada tahun 2030, dengan tingkat pertumbuhan tahunan rata-rata sebesar 23,2 persen. Inggris memainkan peran utama di Eropa dan merupakan pendorong utama perkembangan ini. Dengan pangsa pasar global sebesar 5,6 persen pada tahun 2023, ekonomi Inggris memposisikan dirinya sebagai pemain utama dalam lanskap AI global.

Kesediaan para raksasa teknologi internasional untuk berinvestasi menggarisbawahi kepercayaan mereka terhadap pasar Inggris. Microsoft mengumumkan investasi sebesar £22 miliar yang belum pernah terjadi sebelumnya, investasi terbesar perusahaan di luar Amerika Serikat. Google menyusul dengan komitmen £5 miliar untuk infrastruktur riset AI, sementara Nvidia, bersama para mitranya, berencana untuk berinvestasi hingga £11 miliar dalam infrastruktur AI Inggris. Total investasi ini mencapai lebih dari £31 miliar di bawah apa yang disebut sebagai Kesepakatan Kemakmuran Teknologi antara Inggris dan AS. Perusahaan-perusahaan berinvestasi bukan karena antusiasme teknologi, tetapi karena argumen ekonomi yang kuat.

Antara inovasi dan kebutuhan

Realitas ekonomi berbenturan dengan revolusi teknologi yang memengaruhi semua sektor ekonomi. Platform manajemen data berbasis AI tidak hanya menjanjikan peningkatan efisiensi, tetapi juga desain ulang fundamental tentang cara perusahaan mengelola sumber daya mereka yang paling berharga. Platform ini mengotomatiskan tugas-tugas berulang, mendeteksi anomali sebelum menjadi masalah, dan mengubah sistem aturan statis menjadi infrastruktur pembelajaran yang dinamis. Perekonomian Inggris mencatat investasi sebesar £2,9 miliar di perusahaan-perusahaan AI pada tahun 2024, dengan nilai rata-rata transaksi mencapai £5,9 juta. Investasi ini telah menghasilkan dampak ekonomi yang terukur. Perusahaan-perusahaan AI di Inggris kini berkontribusi sebesar £11,8 miliar bagi perekonomian Inggris, dua kali lipat dari angka tahun 2023. Lapangan kerja di sektor AI telah melampaui 86.000.

Tingkat adopsi sangat bervariasi di berbagai sektor ekonomi, mencerminkan perbedaan tingkat digitalisasi dan kapasitas investasi. Meskipun sekitar 15 persen dari seluruh perusahaan di Inggris telah mengadopsi setidaknya satu teknologi AI pada tahun 2023, angka ini meningkat menjadi 39 persen pada tahun 2025. Perkembangan ini menunjukkan percepatan adopsi, tetapi juga menyoroti bahwa mayoritas perusahaan masih berada di awal perjalanan AI mereka. Tingkat adopsi berkorelasi kuat dengan ukuran perusahaan. Meskipun 68 persen perusahaan besar menggunakan teknologi AI, tingkat adopsinya adalah 34 persen untuk perusahaan menengah dan hanya 15 persen untuk perusahaan kecil. Perbedaan ini menggarisbawahi perlunya aksesibilitas yang lebih luas dan pemahaman yang lebih baik tentang teknologi AI di kalangan organisasi yang lebih kecil.

Namun, meskipun janjinya besar, perusahaan-perusahaan Inggris menghadapi tugas kompleks untuk mengintegrasikan teknologi ini ke dalam sistem yang ada, memenuhi persyaratan kepatuhan yang ketat, dan mempertahankan kendali atas data mereka. Tantangannya beragam, mulai dari masalah integrasi teknis dan kekurangan keterampilan hingga masalah kualitas dan tata kelola data. Kerugian akibat buruknya kualitas data di Inggris diperkirakan mencapai £200 miliar per tahun, dengan perusahaan-perusahaan kehilangan rata-rata £10 hingga £15 juta per tahun akibat data yang tidak memadai. Realitas ekonomi ini menjadikan sistem manajemen data cerdas bukan lagi sebuah pilihan, melainkan sebuah keharusan.

Industri keuangan sebagai pelopor transformasi

Dampak manajemen data berbasis AI khususnya terlihat jelas di industri keuangan Inggris, sektor yang secara tradisional termasuk yang paling intensif data. Transformasi ini tercermin dalam angka-angka yang mengesankan. Survei bersama oleh Bank of England dan Otoritas Perilaku Keuangan (FCA) mengungkapkan bahwa 75 persen lembaga keuangan telah menggunakan AI, dengan 10 persen lainnya berencana untuk menerapkannya dalam tiga tahun ke depan. Angka ini menunjukkan peningkatan dramatis dari tahun 2022, ketika hanya 58 persen yang menggunakan AI. Model fondasi kini mencakup 17 persen kasus penggunaan AI, yang menyoroti semakin pentingnya model ini dalam menstandardisasi dan meningkatkan skala aplikasi di seluruh sektor.

Lembaga keuangan memproses miliaran transaksi setiap hari, harus memenuhi persyaratan kepatuhan yang kompleks, dan sekaligus mendeteksi penipuan secara real-time. Sistem manajemen data berbasis AI mengotomatiskan validasi data transaksi, memantau kepatuhan regulasi secara berkelanjutan, dan mengidentifikasi anomali yang dapat mengindikasikan aktivitas penipuan. Pengambilan keputusan otomatis memainkan peran penting dalam penerapan AI, dengan 55 persen kasus penggunaan melibatkan pengambilan keputusan otomatis. Namun, pengambilan keputusan yang sepenuhnya otonom masih jarang, hanya 2 persen, mencerminkan pendekatan yang hati-hati dan preferensi sektor ini untuk mempertahankan pengawasan manusia dalam proses-proses penting.

Peningkatan produktivitas terukur dan signifikan. Sebuah survei oleh Lloyds Banking Group terhadap lebih dari 100 eksekutif di lembaga keuangan Inggris mengungkapkan bahwa 59 persen lembaga melaporkan peningkatan produktivitas melalui adopsi AI, peningkatan dramatis dari hanya 32 persen pada tahun sebelumnya. Sepertiga lembaga meningkatkan pengalaman pelanggan, sementara sepertiga lainnya mendapatkan wawasan pelanggan yang lebih mendalam. 21 persen mengatakan AI secara langsung mendorong pertumbuhan bisnis, dibandingkan dengan hanya 8 persen pada tahun 2024. Momentum ini memicu pergeseran sentimen, dengan 91 persen lembaga kini memandang AI sebagai peluang, alih-alih ancaman, meningkat dari 80 persen pada tahun 2024.

Keinginan untuk berinvestasi pun meningkat. Lebih dari separuh institusi berencana meningkatkan investasi AI mereka dalam dua belas bulan ke depan, sementara 22 persen lainnya akan mempertahankan tingkat pengeluaran mereka saat ini. Institusi memandang AI sebagai pendorong strategis: 54 persen mengharapkan keunggulan kompetitif, 53 persen mengantisipasi penghematan biaya, 52 persen meyakini AI akan mendorong pertumbuhan bisnis, dan 50 persen mengatakan AI akan membantu membangun tenaga kerja yang lebih terampil dalam teknologi. Untuk mendukung hal ini, hampir separuh institusi telah membentuk tim AI khusus, sementara 20 persen bekerja sama dengan penyedia AI eksternal untuk mempercepat adopsi.

Dimensi kepatuhan sangat penting bagi lembaga keuangan dan merupakan pendorong utama investasi dalam sistem berbasis AI. Risiko terkait data mendominasi lanskap saat ini, dengan kekhawatiran tentang privasi, kualitas, keamanan, dan bias data di antara lima risiko teratas. Hal ini mencerminkan ketergantungan sektor ini yang tinggi pada data yang akurat dan aman untuk mendukung sistem AI. Risiko yang muncul, seperti ketergantungan pada model AI pihak ketiga dan meningkatnya kompleksitas dalam aplikasi AI, diperkirakan akan meningkat, sehingga menimbulkan pertanyaan tentang transparansi dan kontrol. Keamanan siber masih dianggap sebagai risiko sistemik yang paling tinggi dan akan tetap penting selama tiga tahun ke depan. Namun, ketergantungan kritis terhadap pihak ketiga diperkirakan akan menjadi peningkatan risiko sistemik terbesar, yang menyoroti perlunya pengawasan yang lebih kuat terhadap penyedia AI eksternal.

Industri manufaktur antara tradisi dan teknologi avant-garde

Industri manufaktur Inggris sedang mengalami kebangkitan produktivitas melalui manajemen data berbasis AI, dengan potensi untuk memperkuat daya saing internasionalnya secara fundamental. Dengan 53 persen produsen di Inggris yang telah menerapkan pembelajaran mesin atau AI di pabrik, Inggris jauh lebih unggul daripada rata-rata Eropa yang hanya 30 persen. Kepemimpinan ini melampaui tingkat adopsi semata, mencakup strategi penerapan yang canggih dan hasil bisnis yang terukur. Sebanyak 98 persen produsen telah menggunakan AI generatif atau berencana untuk menerapkannya, yang menggarisbawahi potensi transformatif teknologi ini bagi sektor ini.

Adopsi sektoral sangat bervariasi, mencerminkan tingkat kematangan digitalisasi dan kapasitas investasi yang berbeda. Industri otomotif memimpin dengan tingkat adopsi 60 persen dan tingkat kematangan 5 dari 5, diikuti oleh perusahaan elektronik dan teknologi tinggi dengan 55 persen. Sektor kedirgantaraan dan pertahanan menunjukkan tingkat adopsi 50 persen, sementara perusahaan farmasi dan bioteknologi menunjukkan tingkat implementasi 40 persen. Perusahaan seperti Jaguar Land Rover menggunakan analitik berbasis AI di 128 lokasi untuk mendeteksi anomali produksi secara real-time, menunjukkan manfaat praktis dari implementasi AI yang meluas.

Produsen Amerika dan Inggris menggunakan sistem ini untuk menganalisis data mesin secara real-time, memungkinkan pemeliharaan prediktif, dan mengotomatiskan kendali mutu. Penerapan pemeliharaan prediktif berbasis AI dapat mengurangi biaya pemeliharaan hingga 30 persen dan mengurangi kegagalan peralatan hingga 45 persen. Peningkatan produktivitas langsung ini secara langsung menghasilkan keunggulan kompetitif. Sebuah contoh dari industri makanan menggambarkan dampak ekonominya. Pabrik Frito-Lay mengurangi waktu henti yang tidak direncanakan sedemikian rupa sehingga mampu meningkatkan kapasitas produksi hingga 4.000 jam. Peningkatan efisiensi ini berdampak langsung pada profitabilitas dan posisi pasar.

Keinginan untuk berinvestasi pun tinggi, dengan 75 persen produsen di Inggris berencana meningkatkan investasi AI mereka tahun depan. Investasi ini difokuskan pada berbagai bidang, mulai dari manajemen energi dan pengurangan limbah hingga optimalisasi proses dan kendali mutu. Namun, terdapat kesenjangan pengetahuan yang signifikan, dengan hanya 16 persen yang menganggap diri mereka berpengetahuan luas tentang potensi AI. Akibatnya, hanya sepertiga perusahaan yang menggunakan AI secara khusus dalam operasi manufaktur mereka. Adopsi robotika juga masih lemah, meskipun terdapat peluang otomatisasi global. Hal ini menunjukkan bahwa meskipun adopsi robotika meningkat, Inggris perlu mengubah pendekatannya terhadap otomatisasi, atau berisiko kehilangan peningkatan produktivitas yang transformatif.

Ritel dalam penemuan kembali digital

Sektor ritel Inggris sedang mengalami transformasi fundamental melalui manajemen data cerdas, dengan sistem AI yang merevolusi personalisasi dan manajemen inventaris. Adopsinya luar biasa: 99 persen pengambil keputusan ritel Inggris melaporkan beberapa bentuk keahlian AI dalam organisasi mereka, sementara 88 persen percaya AI memberi peritel lokal keunggulan kompetitif atas raksasa ritel global. Apa yang dulunya hanya menguntungkan perusahaan berbasis teknologi kini menjadi penyeimbang industri ritel. AI memungkinkan peritel lokal menawarkan harga yang dinamis, pemasaran yang dipersonalisasi, dan visibilitas rantai pasokan yang lebih baik, yang krusial untuk memenuhi harapan pelanggan dan beradaptasi dengan cepat terhadap perubahan.

AI telah menjadi arus utama dalam ritel Inggris, dengan hampir semua responden mengonfirmasi penggunaannya dalam pengambilan keputusan. Lebih dari separuh responden telah menetapkan peran dan tim kepemimpinan AI dalam organisasi mereka. Para peritel menggunakan sistem AI untuk mengintegrasikan data pelanggan di berbagai titik kontak, memprediksi perilaku pembelian, dan mengoptimalkan inventaris. Tantangannya terletak pada kompleksitas aliran data. Peritel besar memproses data dari sistem point-of-sale, platform e-commerce, kartu loyalitas, media sosial, dan sistem rantai pasok. Tata kelola data yang didukung AI memastikan bahwa data ini dikelola sesuai dengan peraturan, sekaligus memungkinkan analitik real-time yang mendukung interaksi pelanggan yang dipersonalisasi.

Diskusi tentang agen AI seringkali berwawasan ke masa depan, tetapi di sektor ritel Inggris, sistem ini telah memengaruhi fungsi-fungsi utama dan memberikan dampak. 38 persen pembeli di Inggris telah menggunakan AI di sektor ritel, dengan 60 persen menginginkan pembaruan pengiriman berbasis AI seperti pelacakan waktu nyata (real-time). 57 persen percaya AI dapat meningkatkan efisiensi pemenuhan pesanan. Terlepas dari manfaat ini, penelitian mengidentifikasi skeptisisme yang meluas terkait kepercayaan dan penggunaan data. Hanya 46 persen pembeli di Inggris yang memercayai AI untuk merekomendasikan produk berdasarkan riwayat belanja mereka, dan setengah dari responden tetap memiliki pendapat yang berbeda mengenai apakah AI dapat meningkatkan pengalaman berbelanja tanpa mengorbankan privasi. Yang terpenting, mayoritas 94 persen menganggap transparansi perangkat AI dalam operasional dan penanganan data sangatlah penting.

Manfaat adopsi AI tak terbantahkan. Para peritel melaporkan pengurangan biaya melalui peningkatan efisiensi, peningkatan pendapatan melalui wawasan pelanggan yang lebih baik dan pengalaman yang dipersonalisasi, pengambilan keputusan yang lebih baik melalui analitik prediktif, dan keunggulan kompetitif melalui pengalaman pelanggan yang unggul. Tim-tim yang sukses memanfaatkan AI untuk melengkapi sistem yang ada, mengurangi hambatan, dan mendukung beban kerja mereka. Langkah selanjutnya sudah jelas: peritel di Inggris yang tidak hanya bertahan tetapi juga berkembang adalah mereka yang mengubah data bisnis dan pelanggan mereka menjadi intelijen yang dapat ditindaklanjuti. Membangun fondasi data yang kuat dan menerapkan agen AI yang terkontrol sepenuhnya akan sangat penting bagi kesuksesan komersial dan operasional jangka panjang.

5G, AI, dan energi: Peta jalan Inggris untuk infrastruktur digital – Gambar: Xpert.Digital

Pelayanan kesehatan antara inovasi dan kelebihan beban sistem

Sistem layanan kesehatan Inggris, khususnya Layanan Kesehatan Nasional (NHS), menghadapi tantangan yang belum pernah terjadi sebelumnya dalam memenuhi permintaan yang terus meningkat dengan sumber daya yang terbatas. AI dianggap penting bagi NHS untuk memenuhi permintaan ini. Pemerintah telah mempresentasikan rencana layanan kesehatan 10 tahun yang menguraikan tiga pergeseran fundamental bagi NHS: dari rumah sakit ke komunitas, dari analog ke digital, dan dari penyakit ke pencegahan. Inti dari transformasi ini adalah ambisi untuk mengintegrasikan kecerdasan buatan ke dalam alur perawatan, dengan aplikasi NHS berfungsi sebagai gerbang digital tunggal bagi pasien. Tujuan yang dinyatakan adalah menjadikan NHS sistem layanan kesehatan yang paling didukung AI di dunia.

Uji coba AI terbesar dari jenisnya dalam perawatan kesehatan di seluruh dunia, yang melibatkan lebih dari 30.000 staf NHS, menunjukkan bagaimana teknologi baru dapat menghasilkan penghematan waktu yang belum pernah terjadi sebelumnya bagi personel NHS dan mengarah pada perawatan pasien yang lebih baik. Pilot Microsoft 365 Copilot yang inovatif di 90 organisasi NHS menemukan bahwa dukungan administratif bertenaga AI dapat menghemat staf NHS rata-rata 43 menit per orang per hari atau lebih, setara dengan lima minggu per orang setiap tahunnya. Hasil dari uji coba menunjukkan bahwa peluncuran penuh dapat menghemat hingga 400.000 jam staf per bulan, yang berjumlah jutaan jam setiap tahun, yang memungkinkan staf untuk lebih fokus secara efektif pada perawatan garis depan. NHS memperkirakan bahwa teknologi tersebut dapat menghemat jutaan pound setiap bulan, berdasarkan 100.000 pengguna, yang berpotensi menghasilkan penghematan biaya ratusan juta pound setiap tahunnya.

Masa depan terdekat berfokus pada peluncuran teknologi yang telah terbukti seperti asisten transkripsi AI di bawah kepemimpinan baru NHS Inggris, percepatan adopsi AI diagnostik melalui NICE Early Value Assessments, dan pengujian AI baru sebagai perangkat medis dalam AI Airlock Sandbox MHRA yang diawasi. Sistem bertenaga AI mengotomatiskan pengkodean data klinis dengan akurasi 96 persen, mengekstrak informasi terstruktur dari catatan klinis yang tidak terstruktur, dan secara otomatis mengidentifikasi informasi kesehatan yang dilindungi untuk tujuan anonimisasi. Pasar kecerdasan buatan di bidang kesehatan di Inggris diproyeksikan mencapai tingkat pertumbuhan yang mengesankan dari US$13,26 miliar pada tahun 2024, dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan sebesar 36,76 persen.

Namun, ada juga kekhawatiran yang signifikan. Para dokter dan mahasiswa kedokteran pada pertemuan khusus Asosiasi Medis Inggris mengungkapkan kekhawatiran serius tentang aspirasi digital dan teknologi dalam rencana 10 tahun pemerintah. Para dokter memperingatkan potensi risiko dari ekspansi digitalisasi besar-besaran di seluruh layanan kesehatan yang sudah berjuang dengan infrastruktur TI yang ketinggalan zaman dan dari promosi teknologi AI yang kurang dipahami. Seorang dokter umum memperingatkan bahwa rencana ini memaparkan profesi tersebut pada risiko terkait TI yang sangat serius dan berbahaya, dan bahwa bangsa ini berisiko menjadi kelinci percobaan yang tidak disadari untuk teknologi yang tidak dipahami dengan baik oleh para penciptanya, apalagi oleh profesi medis. Pemerintah tampaknya mengadopsi mentalitas Lembah Silikon untuk bergerak cepat dan merusaknya, yang tidak tepat ketika merombak sistem kesehatan yang kompleks.

Telekomunikasi sebagai tulang punggung infrastruktur digital

Industri telekomunikasi menghadapi tantangan unik dalam mengelola data jaringan sekaligus memainkan peran penting sebagai pendorong transformasi AI secara keseluruhan. Dengan perluasan jaringan 5G dan pertumbuhan perangkat IoT, volume data melonjak pesat. BT Group, yang mengoperasikan jaringan seluler terbesar di Inggris melalui anak perusahaannya, EE, telah berhasil meluncurkan akses 5G ke lebih dari 75 persen populasi Inggris, sebuah pencapaian signifikan dalam lanskap seluler negara tersebut. Peluncuran layanan mandiri 5G di 15 kota di Inggris menandai titik balik, karena teknologi ini akhirnya mampu memenuhi janji-janji 5G yang telah digembar-gemborkan selama lebih dari satu dekade.

Peningkatan pesat penggunaan aplikasi AI tampaknya menjadi kunci pendorong pertumbuhan pendapatan layanan 5G tambahan. BT dan Assembly Research memperkirakan peningkatan cakupan SA 5G dapat berkontribusi hingga £230 miliar bagi perekonomian Inggris pada tahun 2035, didorong oleh otomatisasi, konektivitas, dan modernisasi jaringan energi. BT memperkirakan penggunaan teknologi industri seperti kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, yang dimungkinkan oleh SA 5G, saja dapat menghasilkan nilai ekonomi lebih dari £88 miliar. Dari perluasan wilayah pedesaan dan transportasi otonom hingga drone dan media, peningkatan jaringan dapat membuka peluang miliaran dolar di berbagai sektor setelah hambatan spektrum dan perencanaan diatasi.

Perusahaan telekomunikasi menerapkan sistem berbasis AI untuk mengoptimalkan kinerja jaringan, memprediksi pemadaman sebelum terjadi, dan mengalokasikan sumber daya secara dinamis. Enam puluh lima persen perusahaan telekomunikasi berencana meningkatkan anggaran infrastruktur AI mereka pada tahun 2025, dengan perencanaan dan operasional jaringan menjadi prioritas investasi tertinggi, yaitu sebesar 37 persen. Vodafone UK dan Ericsson telah berhasil mengurangi konsumsi daya harian unit radio 5G hingga 33 persen di beberapa lokasi di London. Hal ini merupakan hasil uji coba yang memanfaatkan solusi perangkat lunak berbasis AI dan pembelajaran mesin canggih dari Ericsson. Rangkaian aplikasi Ericsson Service Continuity AI dengan Intelligent Energy Efficiency secara dinamis menyesuaikan konsumsi daya jaringan berdasarkan permintaan, sehingga menghasilkan pengurangan biaya operasional dan emisi karbon tanpa mengorbankan kinerja.

Dimensi energi dari transformasi infrastruktur ini menjadi isu ekonomi dan politik yang krusial. Pemerintah Inggris telah meluncurkan Dewan Energi AI untuk mengelola kebutuhan energi AI dan pusat data yang terus meningkat, sekaligus memenuhi target energi bersih. Dewan ini bertujuan untuk memandu bagaimana ekspansi AI dapat diselaraskan dengan ambisi Inggris untuk menjadi pemimpin energi bersih global. Pertemuan pertamanya pada 8 April membahas bagaimana Inggris dapat meningkatkan efisiensi energi dan keberlanjutan infrastruktur AI dan pusat datanya. Dengan target ambisius pemerintah untuk meningkatkan kapasitas komputasi publik Inggris dua puluh kali lipat selama lima tahun ke depan, implikasi energinya signifikan dan memerlukan perencanaan terkoordinasi lintas sektor. Salah satu solusinya adalah menciptakan Zona Pertumbuhan AI, pusat-pusat di area yang mampu mendukung setidaknya 500 MW kapasitas listrik, yang kira-kira cukup untuk memberi daya pada dua juta rumah.

Logistik dan rantai pasokan dalam transisi

Industri logistik dan rantai pasok Inggris sedang mengalami transformasi radikal, dengan AI dan otomatisasi di garda terdepan revolusi ini, yang memungkinkan bisnis untuk merampingkan operasi, meningkatkan pengambilan keputusan, dan meningkatkan kinerja rantai pasok secara keseluruhan. Jika pengiriman Anda baru-baru ini terasa lebih cepat, lebih akurat, dan lebih berkelanjutan, Anda sedang menyaksikan revolusi diam-diam yang terjadi di balik layar. Pada tahun 2025, teknologi pintar tidak akan lagi terlihat; teknologi tersebut akan sepenuhnya terintegrasi dalam operasi sehari-hari, mulai dari kendaraan pengiriman otonom di pusat kota hingga sistem prediktif yang membantu peritel menghindari kemacetan.

AI kini memainkan peran sentral dalam perencanaan dan pelaksanaan pengiriman. Dari perencanaan rute hingga prakiraan lalu lintas, sistem cerdas membantu penyedia logistik membuat keputusan yang lebih cepat dan lebih terinformasi. Pengiriman tidak hanya lebih cepat tetapi juga lebih andal, dengan lebih sedikit penundaan dan pemanfaatan kendaraan serta bahan bakar yang lebih baik. Kendaraan pengiriman tanpa pengemudi dan sistem otomatis sudah digunakan di beberapa wilayah di Inggris, terutama untuk pengiriman jarak pendek atau jarak jauh. Teknologi otonom ini mengurangi ketergantungan pada tenaga kerja manual dan menurunkan biaya, sekaligus menyediakan cara baru untuk melayani wilayah yang sulit dijangkau.

Gudang dan pusat distribusi juga telah mengalami transformasi digital. Tugas-tugas manual seperti penyortiran, pengemasan, dan pemeriksaan inventaris semakin banyak dilakukan oleh robot, sementara perangkat lunak AI memantau dan mengelola inventaris secara real-time. Simulasi digital, yang dikenal sebagai kembaran digital, memungkinkan manajer logistik untuk menguji berbagai skenario, seperti lonjakan permintaan atau gangguan rantai pasokan, tanpa memengaruhi operasional. Hal ini memudahkan persiapan menghadapi kejadian tak terduga dan mengidentifikasi efisiensi baru. Perusahaan seperti Simarco menggunakan perangkat canggih seperti SnapFulfil WMS untuk menghubungkan sistem baik secara internal maupun langsung dengan pelanggan, memberikan visibilitas dan kontrol real-time atas inventaris dan pesanan, mulai dari penerimaan hingga pengiriman.

Namun, penelitian baru menunjukkan bahwa para pemimpin rantai pasokan dan transportasi di Inggris mengantisipasi masa depan AI yang otonom tetapi menghadapi hambatan yang signifikan dalam hal keterampilan dan integrasi data. Hampir setengah dari organisasi yang disurvei tidak memiliki visibilitas data yang memadai untuk menyesuaikan rute pengiriman secara proaktif. Empat puluh lima persen menyatakan mereka tidak dapat mengambil tindakan korektif sebelum pengiriman tertunda atau terganggu. Kesenjangan antara aspirasi teknologi dan realitas operasional ini diperparah oleh tantangan internal yang signifikan. Empat puluh dua persen responden menunjukkan kurangnya keterampilan dalam organisasi mereka, sementara 39 persen menyebutkan data yang terfragmentasi di seluruh platform dan solusi sebagai hambatan serius. Terlepas dari rintangan saat ini, ada keyakinan yang kuat dalam masa depan yang digerakkan oleh AI, dengan 63 persen organisasi berharap untuk mengadopsi AI agensi yang sepenuhnya otonom atau memerlukan pengawasan manusia yang minimal dalam lima tahun ke depan.

Farmasi dan ilmu hayati di garis depan inovasi

Industri farmasi dan ilmu hayati Inggris berada di garda terdepan dalam inovasi AI, dengan model berbasis AI yang semakin banyak digunakan oleh perusahaan farmasi dan bioteknologi untuk mempercepat penemuan obat dengan memprediksi interaksi molekuler, mengoptimalkan desain uji klinis, dan mengidentifikasi potensi masalah keamanan lebih awal dalam proses pengembangan. Akselerasi ini sangat menjanjikan untuk memenuhi kebutuhan medis yang belum terpenuhi dan mengembangkan pengobatan untuk penyakit kompleks. AI generatif memiliki berbagai aplikasi dalam konteks penemuan obat, termasuk analisis in silico yang cepat terhadap data genom dan kandidat terapi.

Pemerintah Inggris secara aktif mendukung inovasi di bidang ini dan baru-baru ini menjanjikan £82 juta untuk mendukung proyek-proyek di Inggris, termasuk PharosAI dan Bind Research, yang menggunakan AI untuk mengembangkan model pengobatan dan terapi baru untuk penyakit seperti Alzheimer dan kanker. Isambard-AI, sebuah superkomputer inovatif senilai £225 juta, akan merevolusi bidang medis dengan menggunakan kecerdasan buatan untuk membantu mengembangkan obat dan vaksin baru. Terletak di Bristol, fasilitas canggih ini akan menjadi superkomputer terkuat di Inggris ketika beroperasi penuh pada musim panas ini. Beberapa bagian dari sistem Isambard-AI sudah berfungsi, dengan proyek-proyek yang sedang berlangsung mengeksplorasi pengobatan baru untuk penyakit seperti Alzheimer, penyakit jantung, dan berbagai kanker.

Konsorsium OpenBind Inggris akan menggunakan teknologi eksperimental untuk menghasilkan koleksi data terbesar di dunia tentang bagaimana obat berinteraksi dengan protein, blok pembangun tubuh. Koleksi ini akan 20 kali lebih besar daripada yang pernah dikumpulkan dalam 50 tahun terakhir dan memperkuat posisi Inggris sebagai pusat global penemuan obat berbasis AI. Hal ini akan mendukung pelatihan model AI baru yang mampu mengidentifikasi obat-obatan baru yang menjanjikan, memberikan para peneliti kemampuan yang belum pernah ada sebelumnya untuk membuka ranah baru dalam memerangi penyakit. Biaya pengembangan akan berkurang hingga £100 miliar, dan inovasi serta pertumbuhan ekonomi yang mendasari Rencana Perubahan pemerintah akan dirangsang.

Industri biofarmasi Inggris semakin membutuhkan talenta dengan keahlian AI dan data agar tetap kompetitif seiring dengan pesatnya perkembangan inovasi berkat teknologi digital. Industri farmasi semakin banyak mengadopsi perangkat digital baru seperti kecerdasan buatan dan analitik data besar untuk mendukung penemuan dan pengembangan obat yang inovatif, tetapi banyak perusahaan kesulitan menemukan dan menarik tenaga kerja terampil. Pemerintah Inggris telah mengambil pendekatan pro-inovatif terhadap regulasi AI, menyeimbangkan kebutuhan pengawasan dengan dorongan pertumbuhan berkelanjutan dalam industri yang digerakkan oleh AI. Inggris secara aktif berupaya mengeksplorasi adopsi teknologi AI yang etis dan efektif dalam program-program yang bertujuan meningkatkan hasil pasien dan menyederhanakan pemberian layanan kesehatan.

Platform AI Terkelola - Gambar: Xpert.Digital

Di sini Anda akan mempelajari bagaimana perusahaan Anda dapat menerapkan solusi AI yang disesuaikan dengan cepat, aman, dan tanpa hambatan masuk yang tinggi.

Platform AI Terkelola adalah paket lengkap dan bebas repot untuk kecerdasan buatan. Alih-alih berurusan dengan teknologi yang rumit, infrastruktur yang mahal, dan proses pengembangan yang panjang, Anda akan mendapatkan solusi siap pakai yang disesuaikan dengan kebutuhan Anda dari mitra spesialis – seringkali dalam beberapa hari.

Manfaat utama sekilas:

⚡ Implementasi cepat: Dari ide hingga aplikasi operasional dalam hitungan hari, bukan bulan. Kami memberikan solusi praktis yang menciptakan nilai langsung.

Keamanan data maksimal: Data sensitif Anda tetap menjadi milik Anda. Kami menjamin pemrosesan yang aman dan sesuai aturan tanpa membagikan data dengan pihak ketiga.

💸 Tanpa risiko finansial: Anda hanya membayar untuk hasil. Investasi awal yang tinggi untuk perangkat keras, perangkat lunak, atau personel sepenuhnya dihilangkan.

🎯 Fokus pada bisnis inti Anda: Fokuslah pada keahlian Anda. Kami menangani seluruh implementasi teknis, operasional, dan pemeliharaan solusi AI Anda.

📈 Tahan Masa Depan & Skalabel: AI Anda tumbuh bersama Anda. Kami memastikan pengoptimalan dan skalabilitas berkelanjutan, serta menyesuaikan model secara fleksibel dengan kebutuhan baru.

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Platform AI Terkelola

Bertindak cepat: Beginilah cara manajemen data yang didukung AI membuahkan hasil – Gambar: Xpert.Digital

Tantangan kualitas dan tata kelola data

Terlepas dari semua kemajuan teknologi, kualitas data tetap menjadi tantangan berkelanjutan yang secara fundamental memengaruhi keberhasilan implementasi AI. Kualitas data merupakan tantangan terbesar bagi integritas data dalam organisasi dan semakin meluas. Pada tahun 2024, 64 persen responden mengatakan bahwa kualitas data merupakan tantangan integritas data terbesar mereka, dibandingkan dengan 50 persen pada tahun 2023. Hal ini menyebabkan kurangnya kepercayaan terhadap data, dengan 67 persen responden menyatakan bahwa mereka tidak sepenuhnya mempercayai data yang mereka gunakan untuk pengambilan keputusan, peningkatan yang signifikan dari 55 persen pada tahun sebelumnya. Meskipun masalah kualitas data bukanlah hal baru, dampak dari masalah ini terhadap hasil bisnis lebih besar dari sebelumnya.

Hal ini disebabkan oleh pesatnya perkembangan analitik tingkat lanjut, kecerdasan bisnis, dan kecerdasan buatan. Keputusan yang tepat dan berbasis data mustahil dibuat dengan data yang buruk, dan ketika data tersebut menggerakkan model analitik dan AI, dampak negatifnya bisa cepat dan parah. Peringkat kualitas data organisasi turun 11 poin persentase tahun ini. Tahun lalu, 66 persen responden menilai kualitas data mereka rata-rata atau lebih buruk. Tahun ini, 77 persen mengatakan kualitas data mereka rata-rata. Responden melaporkan bahwa kendala utama yang menghalangi mereka mencapai data berkualitas tinggi adalah alat yang tidak memadai untuk mengotomatiskan proses kualitas data (49 persen). Definisi dan format data yang tidak konsisten terus mengganggu organisasi (45 persen). Tidak mengherankan, volume data tumbuh sebagai tantangan, dengan 43 persen menyebutnya sebagai perhatian utama, dibandingkan dengan 35 persen pada tahun 2023.

Perusahaan-perusahaan Inggris menyadari peran penting tata kelola data yang efektif dalam perekonomian modern, tetapi menyebutkan adanya hambatan inheren dalam penerapan praktik-praktik tersebut. Temuan menunjukkan bahwa 8 dari 10 perusahaan Inggris mengakui bahwa tata kelola data seharusnya tidak lagi menjadi pertimbangan belakangan dan dapat memberi mereka keunggulan strategis. Sebanyak 86 persen lainnya setuju bahwa tata kelola data akan menjadi lebih penting dalam lima tahun ke depan. Dengan AI yang mentransformasi cara bisnis dijalankan dan dipandang sebagai pembeda utama, hampir tiga perempat juga mengatakan bahwa tata kelola data adalah fondasi untuk AI yang lebih baik. Namun, kesulitan dalam integrasi dan skalabilitas, serta kualitas data yang buruk, merupakan tantangan utama yang dihadapi perusahaan dalam mengelola data secara efektif dan bertanggung jawab di sepanjang siklus hidupnya.

Tiga hambatan paling umum terhadap tata kelola data yang baik adalah mengintegrasikan tata kelola data ke dalam cara kerja dan proses yang ada (72 persen), meningkatkan kualitas dan skalabilitas data (71 persen), dan memastikannya sejalan dengan teknologi dan model bisnis yang ada (71 persen). Hampir setiap perusahaan yang disurvei berencana untuk berinvestasi dalam pendekatan tata kelola datanya selama dua tahun ke depan. Ini termasuk investasi dalam teknologi dan perangkat berkualitas tinggi, serta meningkatkan literasi dan keterampilan data internal. Delapan puluh satu persen terhambat oleh data terdistribusi—data yang tersebar di berbagai sistem dan lokasi—sementara 77 persen mengatakan perangkat mereka saat ini tidak dapat menangani volume data yang mereka proses. Lebih dari tiga perempat menyebutkan undang-undang data dan peraturan industri sebagai tantangan utama, dan 75 persen melaporkan kekurangan analis yang berkualifikasi.

Kesenjangan keterampilan sebagai hambatan kritis

Kesenjangan keterampilan dalam data dan AI muncul sebagai salah satu hambatan terbesar bagi keberhasilan implementasi sistem cerdas. Adopsi AI diperkirakan akan mendorong perekonomian Inggris hingga £400 miliar pada tahun 2030 melalui peningkatan inovasi dan produktivitas tempat kerja. Namun, sebuah laporan baru mengungkapkan tantangan serius dalam peningkatan keterampilan di berbagai sektor. AI mentransformasi lapangan kerja di seluruh perekonomian, tetapi perusahaan kesulitan untuk mengimbangi dan memanfaatkan kekuatannya. Pemerintah telah memperkenalkan tiga perangkat baru untuk mendukung adopsi AI yang lebih luas dan lebih bertanggung jawab: kerangka kerja keterampilan AI, jalur adopsi, dan daftar periksa perusahaan.

Permintaan akan peran terkait AI jauh melebihi pasokan tenaga profesional yang berkualifikasi. Menurut London School of Economics and Political Science, pasar kerja teknologi Inggris saat ini sangat berfokus pada peran terkait AI. Di antara posisi-posisi tersebut, insinyur AI dan pembelajaran mesin menduduki puncak daftar posisi yang paling banyak dicari. Arsitek cloud, yang sudah sangat diminati sebelum lonjakan AI dan otomatisasi baru-baru ini, kini dua kali lebih sulit untuk diisi. Hal ini karena infrastruktur cloud menjadi semakin penting bagi perusahaan mana pun yang mengadopsi teknologi seperti AI dan otomatisasi. Kekurangan tenaga profesional data diidentifikasi sebagai salah satu hambatan terbesar implementasi AI, dengan hampir 2,9 juta lowongan pekerjaan terkait data di seluruh dunia.

Analisis biaya-manfaat investasi AI menjadi lebih kompleks karena kesenjangan keterampilan ini. Seorang Chief Data Officer di Inggris mendapatkan gaji antara £175.000 dan £350.000 per tahun, Manajer Tata Kelola Data antara £120.000 dan £180.000, dan Data Steward spesialis antara £85.000 dan £130.000. Biaya personel yang substansial ini biasanya mencapai 40 hingga 50 persen dari total biaya implementasi AI. Menurut survei, 97 persen organisasi yang mengalami insiden terkait AI tidak memiliki kontrol akses AI yang memadai, sementara 63 persen tidak memiliki kebijakan tata kelola AI. Kesenjangan tata kelola ini bukan sekadar risiko teoretis; melainkan berdampak pada kerugian finansial dan sanksi regulasi yang nyata.

Kemitraan industri bertujuan untuk membantu. 7,5 juta pekerja Inggris diperkirakan akan memperoleh keterampilan AI esensial pada tahun 2030 melalui kemitraan industri dengan NVIDIA, Google, IBM, dan Microsoft. Skills England menggunakan laporan baru ini untuk mengembangkan materi pelatihan. Dua pertiga perusahaan di Inggris telah melaporkan peningkatan produktivitas yang signifikan dari kecerdasan buatan, tetapi hanya 45 persen yang menawarkan pelatihan tenaga kerja, yang menyoroti kesenjangan keterampilan meskipun ada peningkatan yang signifikan. Seiring dengan meningkatnya adopsi, Inggris perlu mengubah strategi dalam penggunaan AI dan otomatisasi, atau berisiko kehilangan peningkatan produktivitas yang transformatif dan tertinggal dalam persaingan internasional.

Lanskap regulasi antara inovasi dan pengawasan

Inggris telah mengadopsi pendekatan pro-inovatif terhadap regulasi AI, menyeimbangkan kebutuhan pengawasan dengan promosi pertumbuhan berkelanjutan dalam industri yang digerakkan oleh AI. Otoritas Perilaku Keuangan (FCA) telah mengonfirmasi bahwa pendekatannya yang berorientasi pada hasil terhadap regulasi dan pengawasan berlaku juga untuk AI. Ini berarti FCA mengandalkan kerangka regulasi dan undang-undang yang ada untuk memitigasi berbagai risiko yang terkait dengan penggunaan AI di layanan dan pasar keuangan Inggris. FCA memandang hal ini sebagai regulasi yang mendorong inovasi. Dengan berfokus pada hasil, alih-alih aturan yang kaku, FCA memberikan fleksibilitas kepada perusahaan dalam cara mereka mengadopsi teknologi baru seperti AI, sekaligus tetap bertanggung jawab atas perlakuan yang adil terhadap pelanggan dan operasional yang tangguh.

Pada 9 September 2025, FCA meluncurkan situs web baru berjudul "AI dan FCA: Pendekatan Kami", yang memperkuat posisinya dalam penerapan AI yang aman dan bertanggung jawab di pasar keuangan Inggris. FCA juga mengumumkan AI Live Testing, sebuah inisiatif baru di bawah AI Lab yang memungkinkan perusahaan untuk bekerja sama langsung dengan regulator dan menerima dukungan khusus untuk mengembangkan, mengevaluasi, dan menerapkan sistem AI secara langsung di pasar keuangan Inggris. Umpan balik yang diberikan sangat positif, memandang AI Live Testing sebagai cara untuk meningkatkan transparansi, menjembatani kesenjangan antara teori dan praktik, serta mengurangi ketidakpastian regulasi, yang seringkali menghambat proyek AI.

Pada bulan September 2025, Komite Perbendaharaan Dewan Rakyat Inggris menulis surat kepada enam perusahaan teknologi besar untuk meminta klarifikasi mengenai peran mereka dalam menyediakan layanan AI bagi sektor keuangan Inggris. Surat-surat tersebut merupakan bagian dari penyelidikan yang sedang berlangsung mengenai dampak AI terhadap perbankan, dana pensiun, dan pasar. Pertanyaan yang diajukan mencakup berbagai topik, termasuk strategi AI perusahaan-perusahaan ini, langkah-langkah transparansi, mitigasi bias, perencanaan kontingensi, dan keterlibatan dengan FCA dan Bank of England. Khususnya, komite tersebut menanyakan bagaimana perusahaan-perusahaan ini akan merespons jika mereka ditetapkan sebagai pihak ketiga yang krusial, sebuah status yang dapat meningkatkan kewajiban regulasi dan persyaratan ketahanan.

Rata-rata biaya pelanggaran data diproyeksikan mencapai $4,4 juta pada tahun 2025, sementara pelanggaran data besar yang memengaruhi lebih dari 50 juta data akan menelan biaya rata-rata $375 juta. Denda GDPR akan mencapai €5,65 miliar pada Maret 2025, dengan denda individual berkisar antara €250 juta hingga €345 juta terhadap perusahaan seperti Uber dan Meta. Rata-rata biaya kepatuhan GDPR untuk perusahaan menengah adalah $1,4 juta. Sistem manajemen data bertenaga AI memitigasi risiko ini melalui pemantauan kepatuhan berkelanjutan, kontrol akses otomatis, dan jejak audit yang komprehensif. Enam puluh empat persen pengambil keputusan TI mengkhawatirkan potensi denda akibat ketidakpatuhan data, sementara 80 persen menyadari bahwa menjaga kepatuhan data sangat penting untuk mendapatkan keunggulan kompetitif.

Jalan ke depan antara peluang dan tantangan

Tahun-tahun mendatang akan sangat krusial bagi perekonomian Inggris dan kemampuannya untuk mewujudkan potensi penuh manajemen data berbasis AI. Perusahaan dan organisasi yang berhasil menerapkan manajemen data berbasis AI akan memperoleh keunggulan kompetitif yang signifikan melalui inovasi yang lebih cepat, pengambilan keputusan yang lebih baik, dan operasional yang lebih efisien. OECD memperkirakan bahwa AI dapat meningkatkan produktivitas hingga 1,3 poin persentase per tahun, setara dengan £140 miliar. Pada tahun 2030, adopsi AI dapat mendorong perekonomian Inggris hingga £400 miliar. Angka-angka ini menyoroti potensi ekonomi yang sangat besar yang dipertaruhkan.

Namun, tantangan signifikan masih ada. Implementasi manajemen data berbasis AI yang sukses membutuhkan lebih dari sekadar keahlian teknologi; hal ini menuntut penataan ulang prioritas dan proses organisasi secara fundamental. Organisasi harus beralih dari sikap defensif menjadi sikap yang mendukung tata kelola data. Transformasi budaya sama pentingnya dengan transformasi teknologi. Tim data harus belajar untuk berevolusi dari pemecah masalah reaktif menjadi arsitek strategis yang mengorkestrasi sistem cerdas alih-alih menjalankan proses manual. Terlepas dari semua kemajuan teknologi, kualitas data tetap menjadi tantangan yang terus berlanjut, dengan 67 persen organisasi tidak sepenuhnya mempercayai data yang mereka gunakan untuk pengambilan keputusan.

Keputusan investasi untuk manajemen data berbasis AI melibatkan kalkulasi ekonomi yang kompleks. Perusahaan harus mempertimbangkan tidak hanya biaya lisensi platform, yang biasanya berkisar antara £50.000 hingga £500.000 per tahun, tetapi juga biaya implementasi, yang seringkali melebihi biaya perangkat lunak, serta investasi personel yang diperlukan. Investasi awal yang substansial ini harus dipertimbangkan dengan biaya yang harus ditanggung jika tidak ada tindakan. Kualitas data yang buruk diperkirakan merugikan perusahaan-perusahaan di Inggris hingga £200 miliar per tahun. Angka-angka abstrak ini berdampak pada kerugian bisnis yang nyata, anggaran pemasaran yang tidak efisien, dan keputusan strategis yang gagal.

Pertanyaannya bukan lagi apakah manajemen data berbasis AI akan diimplementasikan, melainkan seberapa cepat dan efektif organisasi dapat mengelola transformasi ini. Insentif ekonomi sudah jelas, solusi teknologi semakin matang, dan tekanan persaingan semakin ketat. Dengan posisi terdepan di Eropa, investasi signifikan dari raksasa teknologi internasional, dan sikap regulasi yang pro-inovatif, Inggris berada di posisi awal yang kuat. Keberhasilan dalam menyeimbangkan inovasi dan implementasi yang bertanggung jawab, pertumbuhan ekonomi dan privasi data, serta transformasi teknologi dan pengawasan manusia akan menentukan apakah Inggris mencapai tujuannya untuk menjadi pemimpin global dalam ekonomi berbasis AI. Dalam konteks ini, keputusan strategis yang diambil di tahun-tahun mendatang akan membentuk lanskap persaingan ekonomi Inggris untuk dekade mendatang dan dapat menentukan keberhasilan atau kegagalan seluruh industri.

Konrad Wolfenstein

Saya akan dengan senang hati menjadi penasihat pribadi Anda.

menghubungi saya di bawah Wolfenstein ∂ xpert.digital

Hubungi saya di bawah +49 89 674 804 (Munich)

LinkedIn