Perkembangan Artificial Intelligence (AI) bergerak sangat cepat. Namun, tantangan terbesar dalam pengembangan AI saat ini bukan hanya bagaimana menciptakan model yang semakin canggih, tetapi bagaimana teknologi tersebut dapat diterjemahkan menjadi solusi yang benar-benar relevan dengan kebutuhan bisnis, industri, dan masyarakat.
Semangat inilah yang menjadi salah satu dasar peluncuran The UBM Research Center for Data Science & Artificial Intelligence oleh Universitas Bunda Mulia (UBM) pada 9 September 2026 di Kampus UBM Serpong, Tangerang.
Pusat riset tersebut dirancang untuk mempertemukan pendidikan, penelitian, perkembangan teknologi, serta berbagai persoalan nyata yang dihadapi industri. Menurut UBM, pusat penelitian ini merupakan pusat riset Data Science dan AI pertama di Indonesia yang dikembangkan berbasis kolaborasi internasional.
Dalam pengembangannya, UBM membangun ekosistem yang melibatkan institusi pendidikan, lembaga penelitian, perusahaan teknologi, serta pelaku industri dari Indonesia dan luar negeri. Salah satu mitra industri yang terlibat adalah Digital Place Vision Pte. Ltd. atau digitalplace.ai, perusahaan AI retail dan robotika yang berbasis di Singapura.
Baca juga :
AI di Industri Retail Offline: Mengubah Cara Toko Fisik Beroperasi
Menghubungkan Riset AI dengan Permasalahan Dunia Nyata
Salah satu tantangan dalam pengembangan AI adalah adanya jarak antara riset akademik dan penerapannya di dunia nyata.
Dalam lingkungan akademik, keberhasilan sebuah penelitian dapat diukur melalui berbagai parameter ilmiah seperti tingkat akurasi model, metodologi penelitian, atau kontribusi terhadap pengetahuan baru. Sementara itu, ketika teknologi diterapkan di perusahaan, muncul pertanyaan tambahan yang tidak kalah penting.
Apakah solusi tersebut dapat diterapkan dalam proses bisnis yang sudah berjalan? Apakah teknologi dapat digunakan secara konsisten dalam skala yang lebih besar? Apakah manfaat yang dihasilkan dapat diukur? Dan apakah teknologi tersebut benar-benar menyelesaikan permasalahan pengguna?
Karena itu, kolaborasi antara perguruan tinggi dan industri menjadi semakin penting dalam perkembangan AI.
Industri dapat membawa berbagai persoalan nyata yang terjadi di lapangan, sementara universitas memiliki sumber daya penelitian, metodologi ilmiah, dosen, mahasiswa, serta lingkungan eksperimental yang memungkinkan berbagai pendekatan baru dikembangkan dan diuji.
Ketika dua perspektif ini dipertemukan, proses inovasi dapat bergerak dari sebuah ide penelitian menuju prototype, pilot project, dan pada akhirnya implementasi nyata.
Peran Digitalplace.ai dalam Kolaborasi dengan UBM
Dalam pendirian dan pengembangan ekosistem AI Research Center tersebut, UBM bekerja sama dengan digitalplace.ai dalam pengembangan dan penerapan teknologi Artificial Intelligence.
Sebagai perusahaan yang beroperasi di bidang AI retail dan robotika, pengalaman Digitalplace dalam mengembangkan dan menerapkan teknologi untuk kebutuhan bisnis dapat memberikan perspektif industri terhadap kegiatan penelitian maupun pembelajaran.
Kolaborasi tersebut dirancang tidak hanya sebagai hubungan antara universitas dengan perusahaan teknologi, tetapi juga sebagai upaya membawa pengalaman praktis industri lebih dekat ke lingkungan akademik.
Digitalplace.ai berkontribusi dari sisi pengajaran dan penelitian sehingga mahasiswa dan peneliti dapat memperoleh pemahaman mengenai bagaimana sebuah teknologi AI bergerak dari konsep menjadi solusi yang digunakan dalam lingkungan bisnis.
Salah satu inovasi yang telah dikembangkan dari kolaborasi antara UBM dan Digital Place Vision adalah UBM AI Tutor, sebuah platform pembelajaran berbasis AI yang terintegrasi dengan pendekatan Outcome-Based Education atau OBE.
Kolaborasi seperti ini sekaligus membuka peluang untuk mengeksplorasi lebih banyak use case AI yang berasal dari persoalan nyata di berbagai sektor industri.
Dari Research hingga Real Implementation
Bagi Digitalplace, kolaborasi antara industri dan akademisi memiliki potensi besar ketika penelitian dimulai dari persoalan yang jelas.
Sebuah proyek AI, misalnya, dapat berangkat dari pertanyaan sederhana: proses apa yang saat ini masih tidak efisien? Keputusan apa yang dapat dibuat lebih baik dengan bantuan data? Bagaimana meningkatkan kualitas layanan kepada pelanggan? Atau adakah proses operasional yang dapat diotomatisasi dengan AI?
Dari permasalahan tersebut, peneliti dan praktisi industri kemudian dapat bersama-sama menentukan tujuan penelitian serta indikator keberhasilan yang relevan.
Pendekatan ini menciptakan sebuah alur yang lebih kuat:
Research → Prototype → Pilot → Real Implementation
Penelitian memberikan landasan ilmiah untuk sebuah solusi. Prototype membuktikan bahwa konsep tersebut secara teknis dapat bekerja. Pilot kemudian mengujinya dalam kondisi yang lebih mendekati situasi sebenarnya. Jika berhasil, solusi tersebut dapat dikembangkan lebih lanjut untuk digunakan dalam skala operasional yang lebih besar.
Dengan pendekatan seperti ini, keberhasilan riset tidak hanya dinilai dari seberapa baik teknologi bekerja di lingkungan eksperimental, tetapi juga dari kemampuannya menciptakan dampak ketika digunakan dalam situasi nyata.
Membuka Akses Mahasiswa terhadap Permasalahan Industri
Kolaborasi antara universitas dan industri juga memberikan manfaat langsung bagi mahasiswa Data Science dan Artificial Intelligence UBM.
Mahasiswa berkesempatan melihat bahwa implementasi AI di dunia kerja sering kali lebih kompleks dibandingkan eksperimen dalam lingkungan akademik.
Sebuah model AI tidak hanya membutuhkan algoritma yang baik. Implementasinya dapat melibatkan kualitas data, integrasi sistem, kebutuhan pengguna, proses operasional, skalabilitas, biaya, keamanan, hingga bagaimana hasil dari sistem tersebut digunakan untuk membantu pengambilan keputusan.
Paparan terhadap persoalan seperti ini dapat membantu mahasiswa memahami hubungan antara kemampuan teknis dan kebutuhan bisnis.
Mahasiswa tidak hanya belajar bagaimana membangun model, tetapi juga mengapa model tersebut dibangun, siapa yang akan menggunakannya, masalah apa yang ingin diselesaikan, dan bagaimana keberhasilannya dapat diukur.
Kompetensi tersebut menjadi semakin relevan ketika perusahaan membutuhkan talenta AI yang mampu bekerja lintas disiplin dan tidak hanya memahami aspek teknis.
Membangun Ekosistem AI melalui Kolaborasi
The UBM Research Center for Data Science & AI juga dikembangkan melalui jejaring kolaborasi yang lebih luas.
UBM bekerja sama dengan Tsinghua Shenzhen International Graduate School di Tiongkok dalam pengembangan pengajaran AI dan Data Science berwawasan global. Bersama National Chung Cheng University di Taiwan, UBM mengembangkan Joint AI Research Center yang antara lain berfokus pada Smart City dan Sustainable AI.
Google for Education turut mendukung pengembangan AI Lab dan ekosistem pembelajaran berbasis teknologi. Dari sisi industri ritel, Alfamart membuka peluang pengembangan penelitian berdasarkan kebutuhan nyata sektor ritel.
Di tingkat nasional, jejaring kolaborasi tersebut juga melibatkan institusi seperti Universitas Indonesia, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, serta Badan Riset dan Inovasi Nasional.
Ekosistem seperti ini menjadi penting karena perkembangan AI tidak dapat dilakukan secara terisolasi. Akademisi, perusahaan teknologi, industri, pemerintah, serta generasi baru talenta digital memiliki peran yang berbeda tetapi saling melengkapi.
Mendorong Lahirnya Riset AI yang Lebih Aplikatif
Chief Operations Officer Digital Place Vision, Ernest Tjahjana, M.B.A., menyampaikan harapannya agar kolaborasi bersama UBM dapat mendorong lahirnya lebih banyak penelitian inovatif, solusi teknologi yang aplikatif, serta talenta muda yang mampu memberikan kontribusi nyata terhadap perkembangan Data Science dan Artificial Intelligence di Indonesia maupun secara global.
Bagi digitalplace.ai, kolaborasi dengan dunia akademik juga membuka ruang untuk mempertemukan dua kekuatan yang berbeda: eksplorasi dan inovasi dari lingkungan penelitian dengan pengalaman implementasi yang diperoleh dari dunia industri.
Tujuan akhirnya bukan sekadar menghasilkan teknologi AI yang semakin canggih.
Yang lebih penting adalah bagaimana penelitian dapat berkembang menjadi solusi yang berguna, dapat diterapkan, dan menghasilkan dampak nyata.
Peluncuran The UBM Research Center for Data Science & Artificial Intelligence menjadi salah satu langkah untuk memperkuat jembatan tersebut—menghubungkan education, research, industry, and real-world implementation dalam satu ekosistem kolaborasi AI.
