Pada tahun 2020, nilai pasar computer vision global tercatat mencapai USD 13,84 miliar. Salah satu segmen terbesar berasal dari teknologi facial recognition, yang saat itu menyumbang sekitar USD 3,26 miliar. Pertumbuhan ini terus berlanjut seiring meningkatnya kebutuhan akan keamanan, analisis perilaku, dan otomatisasi berbasis visual.
Indonesia berpotensi mengikuti tren global
Bagi Indonesia, tren ini menjadi peluang strategis. Dengan jumlah penduduk besar, pertumbuhan kelas menengah, serta masifnya adopsi teknologi digital, Indonesia memiliki potensi besar untuk menjadi pasar sekaligus produsen solusi AI dan computer vision di kawasan Asia Tenggara.
Beberapa indikator menunjukkan kesiapan Indonesia, antara lain meningkatnya investasi di sektor teknologi, berkembangnya startup AI lokal, serta semakin banyaknya perusahaan yang mulai mengintegrasikan AI dalam proses bisnis mereka.
Tantangan kesiapan infrastruktur dan talenta
Meski peluangnya besar, Indonesia masih menghadapi tantangan, terutama dalam hal kesiapan infrastruktur digital dan ketersediaan talenta AI. Kebutuhan akan data berkualitas tinggi, komputasi awan, serta sumber daya manusia yang menguasai data science dan computer vision menjadi pekerjaan rumah yang harus diselesaikan secara bertahap.
Penerapan AI dan Computer Vision di Berbagai Sektor Strategis
Sektor kesehatan jadi salah satu penggerak utama
Diagnosis dini dan analisis medis berbasis visual
Di sektor kesehatan, AI dan computer vision mulai memainkan peran penting dalam diagnosis awal penyakit. Teknologi ini digunakan untuk menganalisis citra medis seperti rontgen, CT scan, MRI, hingga foto retina mata untuk mendeteksi penyakit secara lebih cepat dan akurat.
Rumah sakit dan startup healthtech di Indonesia mulai memanfaatkan computer vision untuk membantu dokter dalam mengidentifikasi kelainan medis, mengurangi risiko human error, serta mempercepat proses pengambilan keputusan klinis.
Monitoring pasien dan efisiensi layanan kesehatan
Selain diagnosis, computer vision juga diterapkan dalam monitoring pasien secara real-time, misalnya untuk memantau pergerakan pasien lansia, mendeteksi risiko jatuh, hingga mengawasi kepatuhan prosedur medis di ruang perawatan. Implementasi ini tidak hanya meningkatkan keselamatan pasien, tetapi juga efisiensi tenaga medis.
Industri manufaktur beralih ke otomasi cerdas
AI kurangi kesalahan produksi
Di sektor manufaktur, AI dan computer vision menjadi tulang punggung otomasi proses produksi. Teknologi ini memungkinkan sistem untuk mendeteksi cacat produk secara otomatis, memantau jalannya produksi, serta mengoptimalkan penggunaan sumber daya.
