Akamai Ungkap Tantangan Adopsi AI di Indonesia, dari Infrastruktur hingga Keamanan

Adopsi kecerdasan buatan (AI) di Indonesia terus meningkat, tetapi penerapannya dalam kegiatan operasional perusahaan masih menghadapi sejumlah tantangan. 

Akamai mengungkapkan 84 persen organisasi yang dibahas dalam paparannya masih berada pada tahap pengujian dan pembuktian konsep (proof of concept), belum sepenuhnya mengoperasikan teknologi tersebut dalam skala luas.

Chief Technology Officer (CTO) of Cloud Computing Akamai Jay Jenkins mengatakan perusahaan semakin tertarik memanfaatkan AI untuk meningkatkan produktivitas dan menciptakan layanan baru. 

Namun, kekhawatiran terhadap keamanan, kesiapan infrastruktur, dan pengelolaan teknologi membuat sebagian organisasi memilih bergerak secara bertahap.

“Ketika berbicara dengan para pelanggan, mereka mengaku khawatir terhadap risiko yang muncul jika mengadopsi teknologi ini terlalu cepat,” ujar Jay dalam Akamai Virtual Media Briefing, Kamis (12/11).

Menurutnya, Indonesia memiliki peluang besar dalam pengembangan AI seiring meningkatnya kebutuhan infrastruktur yang dirancang khusus untuk menjalankan teknologi tersebut.

Jay menyebut 63 persen organisasi di Indonesia telah mempertimbangkan kebutuhan infrastruktur siap AI sebagai salah satu faktor dalam pengambilan keputusan teknologi.

Infrastruktur tersebut tidak hanya mencakup graphics processing unit (GPU), tetapi juga prosesor, memori, dan jaringan yang mampu mendukung pemrosesan AI.

Meski demikian, peningkatan kapasitas teknologi belum otomatis membuat perusahaan siap menerapkan AI secara luas. Organisasi juga harus memastikan sistem yang digunakan aman, mudah dikembangkan, dan sesuai dengan kebutuhan bisnis.

Jay menjelaskan penggunaan AI secara global mulai bergerak dari tahap eksperimen menuju penerapan dalam kegiatan operasional.

“Apa yang kami lihat dari berbagai organisasi adalah banyaknya eksperimen, dan tahun ini kami melihat pergeseran menuju tahap operasional. Pertanyaannya, bagaimana kita benar-benar mengoperasikan AI?” katanya.

Perubahan tersebut juga terlihat dari meningkatnya perhatian terhadap agentic AI, yakni teknologi yang memungkinkan agen AI menjalankan serangkaian tugas secara lebih mandiri untuk mencapai tujuan tertentu.

Di Indonesia, sektor jasa keuangan dinilai memiliki peluang besar memanfaatkan teknologi tersebut karena tingginya kebutuhan kecepatan layanan dan persaingan bisnis.

Selain sektor keuangan, Jay melihat potensi penerapan AI pada perdagangan elektronik atau e-commerce serta aplikasi serbaguna (super app) yang banyak digunakan masyarakat Indonesia.

Namun, semakin besar kewenangan yang diberikan kepada agen AI, semakin penting pula pengawasan terhadap keputusan dan tindakan yang dijalankannya.

Jay menyarankan perusahaan menerapkan otomatisasi secara bertahap, dimulai dari sistem yang tetap melibatkan manusia dalam pemeriksaan keputusan AI.

“AI membuat keputusan, lalu manusia memeriksanya. Atau bisa juga sebaliknya, manusia yang membuat keputusan, lalu AI yang memeriksanya,” ujarnya.

Setelah perusahaan memahami pola pengambilan keputusan dan batasan operasional agen AI, barulah otomatisasi dapat diperluas dengan tetap mempertahankan pemantauan dan audit.

Untuk menjawab kebutuhan tersebut, Akamai memperkenalkan layanan Inference as a Service yang memungkinkan perusahaan menjalankan model AI tanpa harus mengelola seluruh infrastruktur komputasi secara mandiri.

Layanan ini menawarkan pilihan penggunaan berdasarkan kebutuhan, termasuk skema serverless dengan pembayaran sesuai pemakaian dan infrastruktur khusus untuk organisasi yang membutuhkan kapasitas lebih terukur.

Akamai juga memperkenalkan Agent Sandbox, teknologi yang dirancang untuk mengisolasi lingkungan tempat agen AI menjalankan kode sehingga aksesnya dapat dibatasi pada sumber daya yang telah diizinkan.

Jay menegaskan pengamanan teknis tersebut tidak menghilangkan kebutuhan pengawasan manusia, terutama ketika agen AI terhubung dengan sistem perusahaan atau menghasilkan kode untuk aplikasi.

“Anda tetap harus menjalankan proses keamanan standar seperti yang Anda terapkan pada sistem lain,” katanya.

Menurut Jay, perusahaan juga perlu mempertimbangkan fleksibilitas teknologi agar tidak terlalu bergantung pada satu penyedia layanan AI. 

Ketergantungan tersebut dapat menyulitkan perusahaan ketika kebutuhan maupun perkembangan teknologi berubah.

Ia menilai keberhasilan penerapan AI tidak hanya ditentukan oleh kecanggihan model yang digunakan, tetapi juga kesiapan perusahaan mengelola risiko, biaya, dan perubahan proses kerja.