IPIDIKLAT News – Lenovo menyoroti pentingnya infrastruktur kecerdasan buatan (AI) di Indonesia yang saat ini tengah mengalami perkembangan pesat. Kumar Mitra, Executive Director Lenovo ISG untuk wilayah China, Asia Pasifik (CAP), Australia & Selandia Baru (ANZ), menyampaikan pandangannya mengenai masa depan infrastruktur AI di Indonesia dalam sebuah pernyataan terbaru 2026.
Fokus pada Produktivitas Karyawan dengan AI
Salah satu pergeseran utama adalah prioritas organisasi terhadap peningkatan produktivitas karyawan melalui perangkat yang didukung AI. Kumar Mitra menekankan bahwa investasi IT utama akan tertuju pada kemampuan AI langsung di perangkat (AI on-device) dan AI PC.
Dengan kata lain, perangkat keras dan lunak yang digunakan karyawan akan semakin cerdas dan mampu melakukan tugas-tugas tertentu secara otomatis. Hal ini memungkinkan karyawan untuk fokus pada pekerjaan yang lebih strategis dan kreatif.
Tantangan Skala dalam Pengembangan AI
Kumar Mitra mengungkapkan bahwa tantangan terbesar dalam implementasi AI terletak pada pengembangan skala. Meskipun 88 persen organisasi mengharapkan return on investment (ROI) yang positif dari investasi AI, hanya sekitar separuh dari proof-of-concept (POC) AI yang berhasil mencapai tahap produksi.
Bagi pelaku industri, fokus harus bergeser dari sekadar melakukan eksperimen menuju pembangunan infrastruktur, tata kelola, dan model operasional yang memungkinkan AI berkembang dalam skala besar dan memberikan hasil bisnis yang terukur. Ini membutuhkan pendekatan yang lebih matang dan terencana.
Akselerasi Infrastruktur Digital di Indonesia
Kumar Mitra menilai bahwa Indonesia, dalam konteks ASEAN+, telah berada pada fase akselerasi infrastruktur digital. Salah satu indikatornya adalah perubahan posisi AI dalam strategi perusahaan. Dalam Lenovo CIO Playbook 2026, 96 persen organisasi di ASEAN+ berencana meningkatkan investasi AI dalam 12 bulan ke depan dengan rata-rata pertumbuhan 15 persen.
“Ini menunjukkan bahwa AI telah masuk dalam perencanaan anggaran formal, bukan lagi eksperimen terbatas,” terang Kumar. Selain itu, 67 persen organisasi telah melakukan uji coba atau mengadopsi AI secara sistematis. Artinya, mayoritas perusahaan sudah bergerak dari fase eksplorasi ke implementasi yang lebih terstruktur.
Tidak cuma angka, Kumar mengatakan pendekatannya kini juga telah bergeser dari sekadar validasi nilai ke AI berbasis hasil (outcomes-led AI). Organisasi kini menuntut AI benar-benar berkontribusi pada pertumbuhan pendapatan, peningkatan profitabilitas, dan pengalaman pelanggan. Ia menilai ini adalah ciri ekosistem yang mulai matang.
Kesiapan Infrastruktur AI Masih Berproses
Meskipun lebih dari 90 persen organisasi ingin meningkatkan investasi AI, kesiapan infrastruktur dinilai masih berproses. Kumar mengungkap hanya sekitar setengah dari proyek proof-of-concept yang berhasil naik ke tahap produksi. Ini menunjukkan adanya kesenjangan antara ambisi dan kemampuan untuk menskalakan AI.
Lenovo CIO Playbook juga menyoroti bahwa hanya 10 persen organisasi yang saat ini merasa siap untuk implementasi Agentic AI skala besar. Sementara itu, 41 persen memperkirakan akan membutuhkan lebih dari 12 bulan untuk mengembangkan AI hingga berdampak nyata.
“Hal ini menunjukkan bahwa tantangannya bukan pada komitmen investasi, tetapi kesiapan operasional khususnya terkait tata kelola, keamanan, integrasi data, dan manajemen siklus hidup AI,” tutur Kumar. “Saat ini, organisasi lebih fokus pada pembangunan infrastruktur dan kerangka operasional yang dibutuhkan untuk membawa AI dari proof-of-concept menjadi produksi berskala besar,” tambahnya.
Skalabilitas sendiri memiliki beberapa tantangan. Di antaranya, kompleksitas integrasi dengan infrastruktur AI. Kemudian, skalabilitas operasional AI dalam aktivitas sehari-hari dapat menyedot biaya 15 kali lipat dibanding biaya pelatihan model.
Pergeseran ke Infrastruktur AI Hybrid
Lebih lanjut, Kumar juga melihat adanya pergeseran infrastruktur AI ke arah hybrid yang mengombinasikan on-premise dan edge untuk menyeimbangkan performa, keamanan, dan kepatuhan regulasi. Artinya, hybrid bukan lagi opsi tambahan, tetapi model standar implementasi AI di perusahaan.
Pada 2026, sekitar 75 persen kapasitas komputasi AI diproyeksikan akan digunakan untuk operasional. Lalu, 80 persen perusahaan akan mengandalkan infrastruktur edge yang tersebar. “Ini menunjukkan bahwa workload AI terutama untuk operasional dan inferensi akan semakin dijalankan lebih dekat ke titik penggunaan,” katanya.
Untuk pasar seperti Indonesia, hal ini berarti strategi pusat data berkembang melampaui fasilitas hyperscale terpusat. “Kami melihat meningkatnya investasi pada infrastruktur terdistribusi termasuk lokasi edge dan pusat data perusahaan untuk mendukung aplikasi AI secara real-time serta beban kerja industri,” ujar Kumar.
Kesimpulan
Infrastruktur AI di Indonesia menghadapi tantangan dalam skalabilitas dan kesiapan operasional. Namun, dengan investasi yang tepat dan fokus pada tata kelola, keamanan, dan integrasi data, organisasi dapat memanfaatkan potensi AI untuk pertumbuhan pendapatan, profitabilitas, dan peningkatan pengalaman pelanggan.