Tahun 2026 Kecerdasan Buatan, perang "Data yang benar" dimulai... Desain berbasis semantik akan menentukan kemenangan dan kekalahan

2025年 adalah tahun di mana (AI) generatif kecerdasan buatan menjadi topik inti industri dan membuka “Renaisans Data”. Tetapi pada 2026, pentingnya telah melampaui sekadar memperoleh data berkualitas tinggi, dan bagaimana membuat model AI benar-benar memahami serta menerapkan lapisan semantik data(semantic layers) menjadi masalah yang sepenuhnya menonjol. Ini menandai dimulainya era desain data semantik yang mencakup peta pengetahuan dan ontologi, mampu memperjelas konteks data, makna semantik, dan identitas bisnis secara eksplisit.

Tahun lalu, gelombang panas “agent pintar” AI melanda seluruh industri, dan banyak perusahaan berharap dapat mewujudkan otomatisasi bisnis dan optimalisasi pengambilan keputusan melalui ini. Tetapi sebagian besar AI agent tidak memenuhi harapan, dan kualitas data serta kecocokan konteks penggunaannya mulai dipandang sebagai penyebab utama. Penelitian Carnegie Mellon University menunjukkan bahwa saat ini, agent pintar belum menerima pelatihan yang cukup untuk menangani tugas kompleks, dan kesalahan penalaran yang disebabkan oleh konteks data dapat secara keseluruhan menurunkan kinerja.

Dalam konteks ini, akurasi data(Data Quality) dan sistem tata kelola(Data Governance) apakah telah berkembang ke tingkat matang menjadi isu penting. Penyedia cloud utama seperti Amazon Web Services(AWS) meskipun masih menyediakan ekosistem data yang besar, inovasi teknologi terkait data dan platform yang baru dirilis terbatas dibanding tahun sebelumnya. Sebaliknya, peristiwa seperti akuisisi Confluent oleh IBM dan peluncuran HorizonDB berbasis PostgreSQL oleh Microsoft secara simbolis menunjukkan tren rekonstruksi tumpukan teknologi data.

Arsitektur zeroETL dan teknologi berbagi data telah menjadi arus utama pada 2025. Ini adalah upaya menyederhanakan jalur data yang kompleks dan rapuh, misalnya platform Snowflake dan Databricks yang mendukung integrasi data SAP atau Salesforce, secara signifikan meningkatkan aksesibilitas data bisnis.

Tren lain adalah adopsi teknologi pemrosesan data vektor. Sebagian besar platform data utama meningkatkan fungsi pencarian dan analisis vektor, Oracle merilis fitur kueri yang menggabungkan data terstruktur/non-terstruktur, dan AWS juga meluncurkan lapisan penyimpanan S3 yang dioptimalkan untuk vektor. Ini meletakkan dasar bagi penerapan AI secara menyeluruh pada dokumen, gambar, dan bahkan data tersebar di dalam perusahaan.

Perubahan paling signifikan adalah penilaian ulang terhadap nilai lapisan semantik. Lapisan ini, yang awalnya digunakan untuk alat BI atau sistem ERP, berfokus pada konsep inti seperti “indikator”, “dimensi”, dan “rincian”, menstandarkan makna dan interpretasi data. Tableau, Databricks, Snowflake, dan Microsoft sedang mempercepat pengenalan lapisan semantik, di mana Microsoft Fabric IQ bahkan mengintegrasikan konsep ontologi perusahaan ke dalam lapisan semantik yang ada, berusaha memastikan akurasi konteks analisis AI secara real-time.

Dalam tren ini, inisiatif pertukaran semantik terbuka yang diprakarsai oleh Snowflake bertujuan membangun standar umum yang menjamin interoperabilitas lapisan semantik antar platform AI dan data. Arsitektur ini didasarkan pada MetricFlow dari dbt Labs, yang mendefinisikan indikator dan dimensi secara komprehensif melalui file konfigurasi YAML. Tetapi apakah proyek open-source ini mampu mengelola aset semantik bernilai tinggi, terutama terkait keinginan berbagi dari vendor aplikasi, masih menjadi ketidakpastian.

Lebih jauh, teknologi seperti peta pengetahuan independen dan GraphRAG mendapatkan perhatian sebagai infrastruktur dasar untuk pemahaman konteks AI yang akurat. Neo4J, mesin RAG Vertex AI Google, dan LazyGraphRAG Microsoft semuanya berupaya membangun fondasi teknologi yang mengaktifkan pola ini, dan kasus penggunaannya pun secara bertahap meningkat. Perusahaan seperti Deloitte dan AdaptX telah secara luas menerapkan peta pengetahuan yang didorong AI di bidang medis, keamanan, dan bidang kompleks lainnya.

Namun, tantangan terbesar tetap pada kekurangan tenaga ahli dalam pemodelan ontologi. Dalam situasi di mana AI sulit merancang struktur semantik secara mandiri, kebutuhan akan insinyur pengetahuan dan arsitek semantik justru meningkat. Ini mengingatkan pada praktik “manajemen pengetahuan” puluhan tahun lalu yang penuh tantangan, dan tren saat ini menunjukkan bahwa interpretasi semantik yang akurat dan kaitannya dengan bisnis menjadi lebih penting daripada sekadar pengumpulan data.

Pada akhirnya, inti dari era AI bukanlah sekadar akumulasi data, tetapi data yang mampu memahami makna dan konteks secara tepat. Diperkirakan tahun 2026 akan menjadi titik balik di mana kekuatan pengaruh semantik terbentuk, dan berbagai platform serta aplikasi bersaing untuk menguasai kendali utama. Model kolaborasi berbagi dari perusahaan seperti Snowflake, Databricks, dan SAP sedang membentuk pola kompetisi yang berfokus pada standar dan ekosistem, menandakan bahwa perusahaan yang mampu menyediakan data “yang benar” untuk AI akan memegang kendali utama di masa depan.