73% Infrastruktur TI Sektor Publik Belum Siap Jalankan AI Kompleks

Adopsi kecerdasan buatan (AI) di sektor publik terus meningkat, tetapi kesiapan infrastruktur teknologi informasi (TI) belum mampu mengimbanginya. 

Laporan terbaru Nutanix mencatat sebanyak 73% infrastruktur TI organisasi sektor publik belum siap menjalankan beban kerja AI yang kompleks di lingkungan on-premises.

Temuan tersebut berasal dari survei tahunan Enterprise Cloud Index (ECI) edisi sektor publik yang dirilis Nutanix. 

Survei mencakup organisasi pemerintahan pusat dan daerah, institusi pendidikan dasar dan menengah, serta perguruan tinggi yang mulai memanfaatkan AI untuk berbagai kebutuhan, termasuk menentukan kelayakan penerima manfaat hingga mendeteksi kecurangan.

Di tengah meningkatnya pemanfaatan AI, sebanyak 91% pemimpin TI di lembaga pemerintahan dan pendidikan menilai penggunaan teknologi AI yang tidak terverifikasi dapat menimbulkan risiko terhadap keamanan dan pelaksanaan misi organisasi. 

Kondisi ini memperbesar kekhawatiran terhadap munculnya shadow AI, yakni penggunaan perangkat atau aplikasi AI tanpa pengawasan dan tata kelola resmi organisasi.

Nutanix menilai organisasi sektor publik kini menghadapi dua tuntutan sekaligus, yakni meningkatkan kualitas pelayanan serta menjaga keamanan data publik. 

Untuk menjawab kebutuhan tersebut, sejumlah instansi mulai beralih ke kontainerisasi aplikasi agar beban kerja AI dapat dijalankan dengan lebih cepat, aman, dan mudah ditingkatkan kapasitasnya.

Kecenderungan tersebut diperkirakan terus berlanjut. Sebanyak 87% pemimpin teknologi sektor publik memperkirakan ketergantungan terhadap kontainerisasi aplikasi akan meningkat dalam tiga tahun mendatang.

Meski demikian, fondasi teknologi di sektor publik masih belum merata. Banyak organisasi harus menjalankan sistem lama di lingkungan on-premises, mengoperasikan private cloud, dan memigrasikan aplikasi ke infrastruktur cloud modern secara bersamaan. 

Proses tersebut sering berlangsung tanpa dukungan sistem kontrol dan tata kelola yang terintegrasi.

Chief Technology Officer dan Vice President of Solution Engineering APJ Nutanix Daryush Ashjari mengatakan pembahasan mengenai AI di kawasan Asia-Pasifik dan Jepang kini mulai bergeser dari ambisi adopsi menuju kesiapan operasional.

“Semakin meluasnya penggunaan AI yang belum terverifikasi, atau shadow AI, telah menjadi tantangan utama dalam aspek tata kelola di sektor publik. Di kawasan Asia-Pasifik dan Jepang, pembahasan kini telah bergeser dari sekadar ambisi mengadopsi AI menuju kesiapan operasional,” ujar Daryush.

Menurut dia, organisasi yang mampu bergerak maju bukanlah mereka yang sekadar mengejar setiap kemampuan baru AI secara terpisah, melainkan institusi yang memperkuat fondasi infrastrukturnya. 

Arsitektur yang aman dan berbasis kontainer dinilai dapat menjadi pagar pengaman dalam pemanfaatan AI sekaligus membantu menjaga kepercayaan publik.

“Dengan memprioritaskan arsitektur yang aman dan berbasis kontainer, para pemimpin ini sedang menetapkan pagar keamanan yang diperlukan untuk memanfaatkan AI dengan percaya diri, sekaligus memastikan mereka mampu meraih dan menjaga kepercayaan publik seiring dengan semakin terintegrasinya AI ke dalam berbagai layanan masyarakat,” katanya.

Bagi organisasi sektor publik, kebutuhan terhadap infrastruktur modern semakin penting karena beban kerja AI berkaitan langsung dengan layanan masyarakat, keselamatan publik, serta pencapaian pendidikan. 

Infrastruktur tersebut tidak hanya dituntut memiliki kinerja yang optimal, tetapi juga mampu menjaga kepatuhan terhadap regulasi, tata kelola instansi, serta kedaulatan data hingga ke tingkat pelayanan masyarakat.

Survei ECI dilakukan Wakefield Research pada November 2025 dengan melibatkan 1.600 eksekutif bidang cloud, TI, dan engineering dari organisasi yang memiliki sedikitnya 500 karyawan. 

Responden berasal dari 14 negara, termasuk Australia, India, Jepang, Singapura, Inggris, dan Amerika Serikat. Laporan sektor publik mengambil temuan khusus dari responden pemerintahan dan institusi pendidikan dalam dataset global tersebut.