Temuan dari AI Readiness Index 2025 Cisco mengungkapkan statistik yang mengkhawatirkan: sekitar 40% organisasi di Indonesia berisiko mengalami kerugian nilai bisnis yang signifikan. Kerugian ini bukan disebabkan oleh kegagalan teknologi AI itu sendiri, melainkan oleh apa yang disebut sebagai ‘AI infrastructure debt’ atau utang infrastruktur AI—sebuah akumulasi keterbatasan dan ketidaksiapan infrastruktur dasar yang esensial, terutama dalam hal pasokan dan manajemen daya. Saat banyak perusahaan bergegas mengimplementasikan AI untuk tetap kompetitif, mereka seringkali abai terhadap fondasi krusial yang menopang teknologi tersebut.
Riset ini lebih lanjut menggarisbawahi urgensi masalah tersebut dengan proyeksi yang jelas. Lebih dari separuh organisasi di Indonesia memperkirakan beban kerja AI mereka akan meningkat lebih dari 50% dalam kurun waktu tiga hingga lima tahun ke depan. Lonjakan eksponensial ini mencerminkan tren global di mana AI bukan lagi sekadar pelengkap, melainkan inti dari transformasi digital. Namun, ironisnya, 43% dari organisasi tersebut secara jujur mengakui bahwa mereka masih kekurangan infrastruktur daya yang memadai untuk mendukung lonjakan permintaan yang tak terhindarkan ini. Ketidaksiapan semacam ini bukan hanya sekadar masalah teknis; ia berpotensi memicu berbagai konsekuensi negatif, mulai dari kemacetan operasional (bottleneck), kenaikan biaya yang tidak terduga, hingga gangguan layanan yang dapat merusak reputasi dan kepercayaan pelanggan.
Managing Director Cisco Indonesia, Cin Cin Go, yang baru menjabat sejak Desember 2025, menekankan bahwa keputusan infrastruktur yang diambil saat ini akan menjadi penentu krusial bagi kemampuan organisasi dalam memanfaatkan AI di masa depan. Beliau menyoroti bahwa keterbatasan daya seringkali menjadi faktor penentu yang luput dari perhatian, terutama ketika perusahaan terlalu fokus pada aspek adopsi teknologi AI semata. "Melalui forum seperti Cisco Connect, kami membuka ruang bagi organisasi untuk berkumpul, berbagi pengalaman, dan memperoleh insight praktis tentang apa yang benar-benar dibutuhkan untuk menjadi AI-ready serta bersama-sama membentuk masa depan AI Indonesia," ujar Cin Cin Go dalam keterangan resminya. Pernyataan ini menegaskan komitmen Cisco untuk tidak hanya mengidentifikasi masalah, tetapi juga memfasilitasi solusi dan kolaborasi antar pemangku kepentingan.
Perbandingan dengan skala global semakin memperlihatkan kesenjangan yang lebar. Laporan Cisco menunjukkan bahwa 96% organisasi yang termasuk dalam kategori ‘AI pacesetters’—yakni perusahaan-perusahaan yang memimpin dalam adopsi dan pemanfaatan AI secara efektif—telah membangun infrastruktur khusus yang dirancang untuk mengoptimalkan konsumsi daya. Ini mencakup pusat data yang efisien energi, sistem pendingin canggih, dan manajemen daya yang terintegrasi. Di Indonesia, angka tersebut masih jauh tertinggal, hanya mencapai 57% dari organisasi yang disurvei. Disparitas ini menunjukkan bahwa banyak perusahaan di Indonesia belum memprioritaskan aspek fundamental ini, padahal hal tersebut menjadi kunci bagi keberlanjutan dan skalabilitas operasional AI.
Masalah daya ini tidak berdiri sendiri, melainkan berkaitan erat dengan kesiapan pusat data (data center) dan infrastruktur jaringan secara keseluruhan. Cisco mencatat bahwa hanya 29% organisasi di Indonesia yang menilai infrastrukturnya sudah optimal untuk mendukung beban kerja AI yang intensif. Angka ini sangat kontras jika dibandingkan dengan ‘pacesetters’ global yang mencapai 81%. Kondisi ini menciptakan risiko besar di mana performa aplikasi AI, meskipun didukung oleh kapasitas komputasi yang tinggi, dapat terhambat secara signifikan akibat kendala daya dan jaringan. Investasi besar dalam perangkat keras AI canggih akan menjadi kurang optimal jika fondasi daya dan jaringannya tidak mampu mengimbangi.
AI Readiness Index juga memberikan peringatan keras bahwa keterbatasan daya dapat memperparah berbagai risiko lain yang mengancam implementasi AI. Ini termasuk risiko keamanan siber yang meningkat dan efisiensi operasional yang menurun drastis. Banyak organisasi kini mulai mengadopsi ‘agen AI’ atau sistem AI otonom secara agresif, menempatkannya di berbagai lini bisnis. Namun, infrastruktur pendukungnya belum dirancang untuk menopang skala dan konsumsi energi yang dibutuhkan oleh agen-agen AI ini. Tanpa perencanaan daya yang matang sejak awal, organisasi berisiko menumpuk utang infrastruktur yang tidak hanya sulit ditebus di kemudian hari, tetapi juga berpotensi membebani anggaran dan menghambat inovasi.
Dalam konteks yang lebih luas, "utang infrastruktur AI" adalah metafora yang menggambarkan konsekuensi kumulatif dari keputusan investasi jangka pendek yang mengabaikan kebutuhan jangka panjang. Ini bukan hanya tentang biaya moneter, tetapi juga tentang biaya peluang—kehilangan kemampuan untuk bersaing, berinovasi, dan memanfaatkan peluang pasar yang muncul berkat AI. Untuk Indonesia, di tengah percepatan adopsi AI oleh sektor enterprise dan publik, kesiapan daya kini telah menjadi faktor penentu apakah investasi AI dapat benar-benar menghasilkan nilai bisnis yang substansial atau justru menjadi beban baru yang menghambat kemajuan.
Dampak Lebih Dalam dan Solusi Strategis
Keterbatasan daya untuk AI di Indonesia memiliki implikasi yang jauh melampaui sekadar masalah teknis. Ini menyentuh aspek daya saing nasional. Jika perusahaan-perusahaan Indonesia gagal menyediakan infrastruktur daya yang memadai, mereka akan kesulitan bersaing dengan entitas global yang telah lebih dulu berinvestasi dalam fondasi AI yang kokoh. Hal ini dapat menghambat pertumbuhan ekonomi digital Indonesia, yang merupakan salah satu pilar utama visi Indonesia Emas 2045.
Penting untuk memahami mengapa AI begitu haus daya. Algoritma AI modern, terutama yang melibatkan pembelajaran mendalam (deep learning) dan pemrosesan bahasa alami (natural language processing), membutuhkan daya komputasi yang masif. Unit Pemroses Grafis (GPU) yang menjadi tulang punggung pelatihan dan inferensi AI mengonsumsi energi jauh lebih besar dibandingkan CPU konvensional. Selain itu, operasional pusat data AI juga memerlukan sistem pendingin yang sangat efisien untuk menjaga suhu perangkat keras, yang notabene juga membutuhkan pasokan listrik yang stabil dan besar. Tanpa pasokan daya yang memadai, kinerja GPU akan tercekik, proses pelatihan model AI akan melambat, dan efisiensi operasional akan anjlok.
Cisco, sebagai pemimpin dalam teknologi jaringan dan infrastruktur, menyerukan pendekatan yang lebih holistik. AI Readiness Index 2025 tidak hanya mengukur kesiapan daya, tetapi juga dimensi lain seperti strategi data, keamanan siber, talenta, dan tata kelola. Namun, temuan ini secara khusus menyoroti daya sebagai fondasi yang seringkali diabaikan. Solusi yang ditawarkan oleh Cisco dan para ahli lainnya mencakup beberapa strategi kunci:
- Perencanaan Holistik Sejak Dini: Organisasi harus mengintegrasikan perencanaan infrastruktur daya sebagai bagian integral dari strategi adopsi AI mereka, bukan sebagai pemikiran di kemudian hari. Ini berarti melakukan audit kebutuhan daya secara menyeluruh dan memproyeksikan pertumbuhan beban kerja AI di masa depan.
- Investasi dalam Infrastruktur Daya Berkelanjutan: Mengingat kebutuhan daya yang besar, penting bagi Indonesia untuk mendorong investasi dalam sumber energi terbarukan dan infrastruktur jaringan yang lebih cerdas (smart grid). Ini tidak hanya mendukung AI tetapi juga sejalan dengan komitmen keberlanjutan global (ESG).
- Adopsi Teknologi Efisien Energi: Memilih perangkat keras AI dan solusi pusat data yang dirancang untuk efisiensi energi dapat membantu mengurangi jejak karbon dan biaya operasional. Teknologi pendingin canggih dan manajemen daya cerdas juga berperan penting.
- Modularitas dan Skalabilitas: Merancang pusat data dan infrastruktur daya dengan pendekatan modular memungkinkan organisasi untuk meningkatkan kapasitas secara bertahap sesuai kebutuhan, menghindari investasi berlebihan di awal dan memungkinkan fleksibilitas.
- Kemitraan Strategis: Kolaborasi antara perusahaan, penyedia teknologi (seperti Cisco), penyedia layanan pusat data, dan bahkan pemerintah sangat penting untuk mengatasi tantangan ini. Kemitraan ini dapat memfasilitasi pembangunan infrastruktur bersama dan berbagi praktik terbaik.
- Pengembangan Sumber Daya Manusia: Kesiapan infrastruktur juga harus diimbangi dengan ketersediaan talenta yang mampu merancang, mengelola, dan mengoptimalkan sistem daya kompleks untuk AI.
Tanpa langkah-langkah proaktif ini, "utang infrastruktur AI" akan terus membayangi perusahaan-perusahaan di Indonesia. Hal ini bukan hanya tentang kehilangan peluang, tetapi juga tentang membangun masa depan digital yang tidak berkelanjutan. Dengan perencanaan yang matang, investasi yang tepat, dan kolaborasi yang kuat, Indonesia memiliki potensi untuk mengubah tantangan ini menjadi peluang emas untuk menjadi pemimpin dalam era AI.
