88 Persen Perusahaan Indonesia Tingkatkan Investasi AI, Biaya dan Regulasi Jadi Tantangan

Investasi kecerdasan buatan (AI) di Indonesia terus meningkat, tetapi penerapannya masih menghadapi berbagai kendala. 

Survei terbaru Cloudera menunjukkan 88 persen perusahaan di Indonesia meningkatkan investasi AI dibandingkan tahun sebelumnya, sementara persoalan tata kelola, keterampilan tenaga kerja, dan integrasi data masih membayangi pengembangannya.

Berdasarkan laporan The State of Enterprise AI 2026: The New Rules of Scale, sebanyak 70 persen perusahaan di Indonesia mengalokasikan anggaran AI sedikitnya 500.000 dolar AS per tahun.

Meski investasi terus bertambah, sebanyak 65 persen responden di Indonesia menyebut tata kelola dan kepatuhan sebagai hambatan utama dalam menjalankan AI. 

Kendala lainnya adalah kekurangan keterampilan teknis sebesar 55 persen, serta integrasi data dan persyaratan kedaulatan data yang masing-masing mencapai 45 persen.

Temuan tersebut menunjukkan peningkatan belanja teknologi belum otomatis membuat perusahaan lebih mudah mengembangkan AI dalam operasional bisnis.

Country Manager Cloudera Indonesia Sherlie Karnidta mengatakan perusahaan di Indonesia terus mempercepat investasi AI, tetapi masih harus menghadapi kompleksitas operasional yang semakin besar.

"Perusahaan-perusahaan di Indonesia sedang mempercepat investasi AI dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya, namun kompleksitas governance, kesenjangan keterampilan teknis, dan fluktuasi biaya inference tetap menjadi kendala utama dalam operasional mereka," ujar Sherlie.

Tantangan penerapan AI tidak hanya terjadi di Indonesia.

Survei global Cloudera yang dilakukan Wakefield Research terhadap 1.500 pemimpin dan pengambil keputusan teknologi informasi pada September 2026 menemukan 89 persen responden telah membatasi atau merancang ulang kasus penggunaan AI akibat meningkatnya konsumsi token.

Token merupakan satuan pemrosesan informasi yang digunakan model AI untuk membaca masukan dan menghasilkan respons. 

Pada layanan AI dengan tarif berdasarkan penggunaan, konsumsi token yang lebih tinggi dapat meningkatkan biaya operasional.

Kondisi tersebut mendorong perusahaan mengevaluasi kembali jenis pekerjaan yang menggunakan AI, pemilihan model, serta lokasi infrastruktur tempat AI dijalankan.

Sebanyak 45 persen responden global bahkan telah memindahkan beban kerja AI sebagai respons terhadap biaya yang lebih tinggi atau lebih sulit diprediksi.

Selain persoalan biaya, keandalan AI juga menjadi perhatian.

Laporan Cloudera mencatat 98 persen responden pernah mengurangi atau menghentikan penerapan AI akibat kegagalan sistem, halusinasi AI, atau perilaku teknologi yang tidak terduga.

Halusinasi AI merujuk pada kondisi ketika sistem menghasilkan informasi yang keliru atau tidak didukung fakta, meskipun disampaikan seolah-olah benar.

Temuan ini memperlihatkan penggunaan AI dalam skala perusahaan membutuhkan pengawasan dan evaluasi berkelanjutan, terutama ketika teknologi tersebut mulai digunakan dalam proses bisnis yang penting.

Persoalan lain yang semakin menentukan strategi perusahaan adalah lokasi penyimpanan dan pemrosesan data.

Secara global, sebanyak 84 persen responden menyatakan persyaratan lokasi penyimpanan data, kedaulatan data, atau yurisdiksi memengaruhi keputusan mengenai lokasi penerapan AI.

Di Indonesia, persentasenya bahkan mencapai 88 persen.

Artinya, perusahaan tidak hanya mempertimbangkan kemampuan komputasi dan biaya, tetapi juga ketentuan mengenai tempat data disimpan serta diproses.

Sebanyak 53 persen organisasi di Indonesia menggunakan arsitektur yang melibatkan beberapa lingkungan infrastruktur untuk mendukung kebutuhan kedaulatan data.

Selain itu, 45 persen responden Indonesia menyebut ketahanan operasional sebagai alasan penerapan pendekatan tersebut, sedangkan 45 persen lainnya mempertimbangkan optimalisasi biaya infrastruktur dan inferensi AI.

Inferensi merupakan proses ketika model AI yang telah dilatih digunakan untuk menghasilkan prediksi, analisis, atau jawaban berdasarkan data masukan.

Di tingkat global, sebanyak 58 persen responden menyatakan pemindahan beban kerja AI membutuhkan perancangan ulang dalam tingkat sedang hingga besar.

Hal ini menunjukkan memindahkan sistem AI dari satu lingkungan ke lingkungan lain bukan pekerjaan sederhana, terutama jika perusahaan telah memiliki infrastruktur dan aturan pengelolaan data yang kompleks.

Selain biaya dan lokasi infrastruktur, laporan Cloudera menyoroti pentingnya tata kelola dalam pengembangan AI.

Sebanyak 75 persen responden global menganggap tata kelola dan kepatuhan sebagai kendala untuk memperluas penerapan AI.

Sementara itu, 55 persen menyatakan biaya yang berkaitan dengan tata kelola dan kepatuhan meningkat lebih cepat dari perkiraan.

Ketika ditanya apa yang akan mereka perbaiki apabila dapat mengulang penerapan AI dari awal, sebanyak 49 persen responden memilih memperkuat tata kelola sejak tahap awal.

Sebanyak 46 persen akan lebih dahulu meningkatkan kualitas data, sedangkan 45 persen ingin mempercepat modernisasi infrastruktur. 

Persentase yang sama juga menyatakan akan meningkatkan investasi pelatihan karyawan.

Chief Technology Officer Applied AI Cloudera Brian Martin mengatakan strategi pengembangan AI harus mampu mengikuti perubahan biaya, teknologi, dan regulasi.

"Skala mengungkapkan realitas baru bagi AI di perusahaan: apa yang berfungsi saat ini mungkin tidak lagi masuk akal secara ekonomi atau operasional di masa mendatang," ujar Brian.

Menurutnya, perusahaan membutuhkan fleksibilitas untuk menyesuaikan penerapan AI tanpa kehilangan kendali atas data, tata kelola, maupun pengeluaran.

Seiring meningkatnya kompleksitas tersebut, penggunaan beberapa lingkungan infrastruktur menjadi salah satu pendekatan yang dipertimbangkan perusahaan.

Dalam survei global, alasan organisasi menjalankan AI di berbagai lingkungan mencakup ketahanan operasional sebesar 42 persen, kebutuhan kedaulatan dan lokasi penyimpanan data sebesar 38 persen, serta pengurangan biaya sebesar 38 persen.

Sebanyak 37 persen responden juga mempertimbangkan kedekatan infrastruktur komputasi dengan lokasi data.

Cloudera menawarkan pendekatan hybrid yang memungkinkan perusahaan menjalankan beban kerja AI di lokasi data berada, baik melalui infrastruktur internal perusahaan, sovereign cloud, maupun lingkungan multicloud.

Menurut Cloudera, pendekatan tersebut ditujukan untuk memberikan fleksibilitas dalam menentukan lokasi pemrosesan AI berdasarkan biaya, kinerja, serta kebutuhan pengelolaan data.