Riset terbaru NTT DATA menunjukkan perusahaan global mulai menghadapi hambatan baru dalam implementasi artificial intelligence (AI), terutama terkait privasi data, kedaulatan data, dan regulasi lintas wilayah. Di tengah percepatan adopsi AI generatif, perusahaan kini dipaksa merombak arsitektur teknologi mereka agar lebih aman, lokal, dan sesuai regulasi. Kondisi ini memunculkan kesenjangan baru antara perusahaan yang cepat beradaptasi dengan private AI dan sovereign AI, dibanding perusahaan yang masih bergantung pada infrastruktur lama berbasis aliran data global tanpa batas.
DIGI-HIGHLIGHTS:
■Riset NTT DATA mengungkap mayoritas perusahaan belum siap menghadapi tuntutan privasi dan kedaulatan data di era AI generatif.
■ Perusahaan mulai meninggalkan arsitektur data global tanpa batas menuju sistem AI regional yang lebih aman dan terkendali.
■ Sovereign AI dan private AI menjadi strategi baru perusahaan global untuk menjaga kepatuhan regulasi dan keamanan data.
Euforia adopsi artificial intelligence (AI) di dunia korporasi global mulai memasuki fase baru yang lebih kompleks. Jika sebelumnya perusahaan berlomba mengembangkan AI generatif untuk meningkatkan produktivitas dan efisiensi, kini tantangan utamanya bergeser ke persoalan privasi data, kedaulatan digital, hingga regulasi lintas negara.
Riset terbaru NTT DATA memperlihatkan bahwa banyak perusahaan ternyata belum memiliki fondasi infrastruktur yang siap menopang kebutuhan AI modern yang semakin sensitif terhadap keamanan dan lokasi data.
Dalam laporannya NTT DATA menemukan adanya kesenjangan besar antara perusahaan yang mulai membangun arsitektur AI berbasis kontrol dan keamanan data dengan perusahaan yang masih mengintegrasikan AI ke sistem lama yang tidak dirancang untuk kebutuhan tersebut.
“Selama bertahun-tahun, arsitektur perusahaan dirancang untuk memindahkan data lintas sistem, cloud, aplikasi, dan negara dengan sangat cepat. Namun AI justru memperlihatkan keterbatasan model tersebut,” tulis laporan itu.
Fenomena ini muncul karena AI generatif membutuhkan akses data yang sangat besar, real-time, dan berkelanjutan. Di sisi lain, regulasi global kini makin ketat terhadap pergerakan data lintas yurisdiksi. Akibatnya, konsep private AI dan sovereign AI mulai menjadi agenda strategis baru perusahaan global.
AI Tidak Lagi Sekadar Soal Teknologi
Riset yang melibatkan hampir 5.000 pengambil keputusan senior dari lebih 30 pasar global itu menunjukkan lebih dari 95% perusahaan menganggap private AI dan sovereign AI sebagai hal penting. Namun ironisnya, hanya sekitar 29% perusahaan yang benar-benar memprioritaskan implementasi sovereign AI dalam jangka pendek.
Kondisi tersebut memperlihatkan bahwa banyak perusahaan masih berada pada tahap eksperimen AI, tetapi belum siap membangun fondasi infrastruktur dan tata kelola data yang memadai.
Sekitar 35% Chief AI Officer (CAIO) mengaku kompleksitas pembangunan dan pengelolaan model AI di lingkungan private maupun sovereign menjadi hambatan utama adopsi teknologi tersebut. Sementara hampir 60% pemimpin AI global menyebut pembatasan data lintas wilayah sebagai tantangan besar. “Seiring perkembangan AI, pendekatan private dan sovereign mulai menguji kesiapan perusahaan. Perusahaan yang berhasil melangkah lebih jauh dari sekadar kepatuhan regulasi dan mitigasi risiko,” ujar CEO dan Chief AI Officer Abhijit Dubey.
“Riset kami menunjukkan bahwa para pemimpin AI berhasil unggul dengan memperlakukan arsitektur, infrastruktur, dan tata kelola sebagai persyaratan strategis,” lanjutnya.
Era Baru: Data Tidak Bisa Lagi Bergerak Bebas
Perubahan paling mendasar dalam ekosistem AI global saat ini adalah bergesernya paradigma arsitektur data.
Selama era cloud computing berkembang, perusahaan terbiasa memindahkan data antarnegara dan pusat data secara bebas demi efisiensi. Namun AI generatif mengubah situasi tersebut. Kini banyak negara mulai menerapkan aturan ketat terkait lokasi penyimpanan data, pemrosesan model AI, hingga pengawasan algoritma.
Di Eropa, misalnya, implementasi AI Act Uni Eropa mulai memperketat tata kelola penggunaan AI. Sementara China, India, hingga sejumlah negara Timur Tengah juga mulai memperkuat aturan kedaulatan data nasional.
Kondisi ini memaksa perusahaan global membangun arsitektur AI yang lebih regional dan terfragmentasi. NTT DATA menyebut yurisdiksi data kini menjadi parameter utama dalam desain sistem AI modern. “Data tetap dapat berpindah, namun tidak sesuai dengan kebutuhan AI. Karena AI bergantung pada akses dan pergerakan data yang berkelanjutan, yurisdiksi menentukan di mana data disimpan, di mana model dijalankan, serta bagaimana sistem dirancang dan dikelola,” tulis laporan tersebut.
Perusahaan Mulai Tinggalkan Infrastruktur Lama
Laporan tersebut juga menyoroti munculnya persoalan besar dari penggunaan legacy systems di banyak perusahaan global.
Banyak organisasi masih mengandalkan sistem lama yang dibangun sebelum era AI generatif berkembang pesat. Padahal, AI modern membutuhkan kemampuan analitik real-time, keamanan tinggi, interoperabilitas, dan kontrol data yang jauh lebih kompleks.
NTT DATA menilai perusahaan yang lebih cepat merancang ulang arsitektur AI mereka akan memiliki keunggulan kompetitif signifikan dibanding pesaingnya. Perusahaan yang lambat beradaptasi berisiko mengalami hambatan implementasi AI, biaya operasional lebih tinggi, hingga masalah kepatuhan regulasi.
Temuan ini sejalan dengan laporan McKinsey & Company yang menyebut sebagian besar perusahaan global masih kesulitan memindahkan proyek AI dari tahap pilot ke implementasi skala penuh akibat persoalan tata kelola data dan integrasi sistem. Sementara riset Gartner memperkirakan lebih dari 40% proyek AI generatif perusahaan berpotensi gagal memenuhi target bisnis dalam dua tahun ke depan akibat buruknya kualitas data, risiko keamanan, dan ketidaksiapan infrastruktur.
Private AI dan Sovereign AI Jadi Tren Baru
Dalam laporan tersebut, NTT DATA membedakan antara private AI dan sovereign AI. Private AI berfokus pada perlindungan data sensitif perusahaan dan pembatasan akses model AI. Sedangkan sovereign AI lebih menekankan kepatuhan terhadap regulasi nasional atau regional terkait lokasi data, pengelolaan model, hingga kontrol operasional.
Perubahan ini diperkirakan akan mengubah strategi investasi teknologi perusahaan global dalam beberapa tahun ke depan.
Investasi AI kini tidak lagi hanya diarahkan pada pengembangan model generatif, tetapi juga pembangunan data center lokal, penguatan cybersecurity, dan tata kelola data lintas negara.
Kondisi tersebut juga membuka peluang besar bagi penyedia layanan cloud lokal, data center regional, hingga perusahaan keamanan siber.
Indonesia Masuk Peta Persaingan AI Regional
Di Indonesia sendiri, isu kedaulatan data dan AI mulai menjadi perhatian besar, terutama setelah pemerintah mempercepat transformasi digital di sektor keuangan, kesehatan, hingga layanan publik. Nilai ekonomi digital Indonesia diperkirakan terus meningkat dan menjadi yang terbesar di Asia Tenggara.
Pertumbuhan penggunaan cloud computing, AI, dan pusat data juga meningkat signifikan dalam beberapa tahun terakhir. Namun tantangan terkait keamanan data, regulasi lintas negara, dan kesiapan infrastruktur nasional masih menjadi pekerjaan besar.
Fenomena ini membuat banyak perusahaan mulai mempertimbangkan strategi penyimpanan dan pengelolaan data yang lebih lokal demi mengurangi risiko kepatuhan dan keamanan.
Dalam konteks tersebut, tren private AI dan sovereign AI diperkirakan akan semakin relevan di Indonesia, terutama bagi sektor perbankan, fintech, kesehatan, telekomunikasi, dan pemerintahan yang mengelola data sensitif dalam jumlah besar.
DIGI-INSIGHTS:
Gelombang adopsi artificial intelligence (AI) global kini memasuki fase yang jauh lebih kompleks dibanding sekadar perlombaan membangun model generatif seperti ChatGPT atau Copilot. Persoalan terbesar perusahaan bukan lagi kemampuan AI menghasilkan output cerdas, melainkan bagaimana mengelola data yang menjadi “bahan bakar” utama AI itu sendiri. Riset NTT DATA memperlihatkan bahwa era AI generatif justru memunculkan paradoks baru: semakin besar kebutuhan AI terhadap data, semakin ketat pula tuntutan regulasi, privasi, dan kedaulatan digital. Dalam konteks ini, arsitektur cloud global yang selama bertahun-tahun dibangun atas prinsip aliran data tanpa batas mulai menghadapi tekanan besar. Dunia korporasi kini dipaksa beralih menuju model AI yang lebih lokal, lebih tertutup, dan lebih terkendali.
Fenomena ini berpotensi mengubah peta industri teknologi global, termasuk industri cloud, data center, cybersecurity, dan layanan digital. Ke depan, kompetisi AI kemungkinan tidak lagi hanya ditentukan oleh siapa yang memiliki model AI paling canggih, tetapi siapa yang memiliki kontrol data paling kuat dan infrastruktur paling patuh terhadap regulasi regional. Sovereign AI berpotensi menjadi strategi geopolitik digital baru, terutama di tengah meningkatnya rivalitas teknologi antara Amerika Serikat, China, Eropa, dan kawasan lainnya. Negara-negara mulai menyadari bahwa ketergantungan penuh terhadap infrastruktur AI global dapat menciptakan risiko strategis, baik dari sisi keamanan nasional, ekonomi digital, maupun pengawasan data warga negara. Dalam konteks tersebut, pembangunan data center lokal, cloud nasional, hingga AI regional kemungkinan akan menjadi agenda strategis banyak pemerintah dalam beberapa tahun mendatang.
Bagi Indonesia, tren ini menjadi momentum penting sekaligus tantangan besar. Pertumbuhan ekonomi digital nasional yang sangat cepat membuat kebutuhan terhadap AI, cloud computing, dan analitik data akan terus meningkat. Namun di sisi lain, kesiapan infrastruktur, tata kelola data, regulasi AI, dan kapasitas keamanan siber nasional masih belum sepenuhnya matang. Jika Indonesia hanya menjadi pasar konsumsi AI global tanpa membangun fondasi sovereign digital infrastructure sendiri, maka risiko ketergantungan teknologi akan semakin besar. Karena itu, isu seperti data localization, sovereign cloud, keamanan siber nasional, hingga regulasi responsible AI kemungkinan akan menjadi agenda strategis utama pemerintah dan industri dalam beberapa tahun ke depan. Di era AI, kedaulatan digital bukan lagi sekadar isu teknologi, melainkan bagian dari ketahanan ekonomi dan keamanan nasional.
DIGIONARY:
● Artificial Intelligence: Teknologi kecerdasan buatan yang meniru kemampuan analisis dan pengambilan keputusan manusia.
● CAIO: Chief AI Officer, eksekutif yang bertanggung jawab terhadap strategi dan implementasi AI perusahaan.
● Cloud Computing: Teknologi penyimpanan dan pemrosesan data berbasis internet.
● Data Sovereignty: Prinsip bahwa data tunduk pada hukum dan regulasi negara tempat data disimpan.
● Generative AI: Teknologi AI yang mampu menghasilkan teks, gambar, video, atau kode secara otomatis.
● Interoperabilitas: Kemampuan berbagai sistem teknologi untuk saling terhubung dan bertukar data.
● Legacy System: Sistem teknologi lama yang masih digunakan perusahaan namun sulit beradaptasi dengan teknologi modern.
● Private AI: Model AI yang dibangun dengan fokus pada perlindungan data dan kontrol akses internal perusahaan.
● Real-time Analytics: Analisis data secara langsung saat data diproses tanpa jeda waktu panjang.
● Sovereign AI: Pendekatan AI yang memastikan data dan sistem tunduk pada regulasi nasional atau regional tertentu.
#NTTDATA #ArtificialIntelligence #AI #GenerativeAI #PrivateAI #SovereignAI #DataPrivacy #DataSovereignty #CyberSecurity #CloudComputing #DigitalTransformation #AIRegulation #EnterpriseAI #BigData #DataCenter #MachineLearning #AIInfrastructure #TechIndustry #DigitalEconomy #DataGovernance
NTT DATA AI report, sovereign AI, private AI, AI perusahaan global, regulasi AI, privasi data AI, keamanan data AI, artificial intelligence perusahaan, AI generatif, cloud computing AI, data sovereignty, AI infrastructure, enterprise AI adoption, AI governance, cybersecurity AI, digital transformation AI, AI regulation global, interoperabilitas data, AI architecture, AI readiness company
