Telset.id – Kesenjangan antara adopsi cloud dan kematangan cloud menjadi penentu utama apakah inisiatif AI perusahaan dapat berkembang atau justru mandek. Hal ini terungkap dari riset terbaru NTT DATA yang melibatkan lebih dari 2.300 pengambil keputusan senior secara global.
Selama bertahun-tahun, perusahaan menganggap adopsi cloud sebagai tonggak transformasi digital. Namun, adopsi cloud semata kini tidak lagi cukup. Seiring AI bergerak dari tahap eksperimen ke eksekusi, kematangan cloud semakin menjadi pembeda antara AI yang dapat diskalakan dan AI yang terhenti.
Charlie Li, President and Global Head for Cloud & Security at NTT DATA, Inc., mengungkapkan bahwa banyak organisasi telah berinvestasi besar di cloud, tetapi jauh lebih sedikit yang mengintegrasikannya cukup dalam ke dalam model operasi, tata kelola, dan strategi bisnis untuk mendukung gelombang transformasi berbasis AI berikutnya.
Perbedaan ini penting karena AI telah mengubah peran cloud secara fundamental. Cloud tidak lagi sekadar infrastruktur. Cloud telah menjadi lapisan eksekusi untuk AI, tempat data, aplikasi, otomasi, dan keamanan bertemu untuk memungkinkan keputusan lebih cepat dan hasil bisnis yang lebih baik.
Paradoks Kematangan Cloud
Cloud kini hampir ada di mana-mana di lingkungan perusahaan. Namun, adopsi yang luas tidak secara konsisten menghasilkan inovasi, modernisasi, dan nilai bisnis yang diharapkan organisasi. Riset NTT DATA juga menunjukkan kurang dari separuh organisasi puas dengan dampak cloud terhadap inovasi atau kemajuan mereka dalam modernisasi TI.
Kesenjangan tersebut mengungkap kebenaran yang lebih dalam: adopsi telah melampaui kematangan. Banyak organisasi awalnya mendekati perjalanan cloud mereka dengan fokus pada efisiensi biaya, kecepatan migrasi, atau modernisasi infrastruktur. Prioritas tersebut memberikan keuntungan jangka pendek, tetapi tidak selalu menghasilkan transformasi.
Organisasi yang bergerak lebih maju mendekati cloud dengan cara berbeda. Mereka berinvestasi dalam modernisasi, arsitektur, dan model tata kelola yang memungkinkan penemuan kembali bisnis, memposisikan mereka untuk menskalakan AI dan menghasilkan hasil bisnis yang terukur.
Baca Juga:
Mungkin kesalahpahaman terbesar seputar AI adalah anggapan bahwa model yang lebih baik saja akan menciptakan hasil yang lebih baik. AI memperkuat kekuatan atau kelemahan fondasi cloud di bawahnya. Organisasi dengan lingkungan cloud yang matang dapat menskalakan AI lebih cepat, mengaturnya lebih efektif, dan mengekstraksi nilai bisnis yang lebih besar. Organisasi tanpa fondasi tersebut sering kali kesulitan melampaui pilot yang terisolasi.
Hampir semua organisasi melaporkan bahwa AI meningkatkan permintaan akan kemampuan cloud, namun sebagian besar juga mengakui bahwa tingkat investasi saat ini tidak cukup untuk mendukung ambisi mereka.
Sistem Legacy dan Arsitektur Cloud
Salah satu hambatan terbesar bagi keberhasilan AI adalah ketergantungan yang berkelanjutan pada sistem legacy. Sekitar separuh organisasi dalam riset NTT DATA menyatakan aplikasi dan platform data yang usang menghambat inovasi.
Selama bertahun-tahun, teknologi legacy terutama dipandang sebagai tantangan efisiensi. Kini, hal itu telah menjadi tantangan AI. Organisasi tidak dapat lagi memisahkan modernisasi dari strategi AI karena keterbatasan sistem legacy kini secara langsung menentukan seberapa jauh inisiatif AI dapat diskalakan dan seberapa besar nilai bisnis yang akhirnya mereka berikan.
Arsitektur legacy sering kali kurang cocok dengan tuntutan AI akan lingkungan cloud-native, kaya data, dan real-time. Modernisasi yang bermakna memerlukan perancangan ulang aplikasi, data, dan alur kerja—bukan sekadar memigrasikannya—sehingga organisasi tidak membiarkan arsitektur kemarin mendefinisikan kemampuan AI esok hari.
Pergeseran lain adalah semakin pentingnya keputusan arsitektur cloud. Organisasi tidak lagi memilih infrastruktur cloud hanya berdasarkan persyaratan teknologi—mereka memutuskan di mana beban kerja AI harus dijalankan dan bagaimana hal itu dapat diatur dan diskalakan di seluruh perusahaan.
Data yang dikumpulkan menunjukkan momentum kuat menuju strategi hybrid, multicloud, dan sovereign cloud. Bahkan, adopsi sovereign cloud diperkirakan meningkat 50% selama dua tahun ke depan seiring organisasi menempatkan penekanan lebih besar pada kedaulatan data, ketahanan, kepatuhan regulasi, dan kontrol.
Beban kerja AI bersifat intensif komputasi dan tidak dapat diprediksi, membuat keputusan tentang di mana beban kerja AI dijalankan menjadi lebih penting dari sebelumnya. Keputusan arsitektur cloud semakin menentukan apakah inisiatif AI dapat diskalakan secara efisien, tetap hemat biaya, dan memberikan nilai bisnis. Arsitektur cloud tidak lagi sekadar keputusan infrastruktur; hal itu telah menjadi keputusan bisnis strategis.
Operasi Berbasis Platform dan Keamanan
Seiring meningkatnya kompleksitas infrastruktur, kebutuhan akan model operasi yang berbeda juga meningkat. Perusahaan yang diaktifkan AI bersifat dinamis, terdistribusi, dan terus berkembang, membuat manajemen cloud manual semakin menantang.
Agentic AI meningkatkan taruhannya lebih jauh. Saat agen AI mulai bertindak lebih otonom di seluruh aplikasi, data, dan alur kerja, operasi berbasis platform dapat memberikan visibilitas dan kontrol yang dibutuhkan untuk mengelolanya dalam skala besar.
Manajemen cloud berbasis platform memungkinkan organisasi menyematkan tata kelola ke dalam sistem, mengotomatiskan keputusan rutin, dan menjaga konsistensi di seluruh lingkungan organisasi. Hal ini juga membantu mengatasi salah satu tantangan paling umum: manajemen biaya cloud. Lebih dari separuh organisasi melaporkan kesulitan dalam mengendalikan biaya cloud, terutama karena AI dan beban kerja agentic memperkenalkan pola penggunaan baru yang sering kali tidak dapat diprediksi.
Model operasi berbasis platform memberikan visibilitas, tata kelola, dan otomasi yang dibutuhkan organisasi untuk mengelola cloud di era AI sekaligus terus mengoptimalkan biaya dan kinerja. Model ini menghubungkan aplikasi modern, kemampuan cloud industri, agen AI, dan data ke dalam lingkungan operasi yang koheren, menciptakan visibilitas lebih besar di seluruh proses bisnis.
Data yang dikumpulkan menunjukkan bahwa keamanan kini menjadi prioritas investasi cloud teratas, mencerminkan pergeseran yang lebih luas dalam cara organisasi memikirkan modernisasi dan kesiapan AI. Hal ini juga mengungkap bahwa tata kelola masih belum merata.
Organisasi dengan tingkat kematangan cloud yang lebih tinggi jauh lebih mungkin mendefinisikan peran dan tanggung jawab keamanan yang jelas yang didukung oleh proses tata kelola formal, memberikan mereka kepercayaan lebih besar pada postur keamanan cloud mereka.
Riset tersebut juga menemukan bahwa risiko, tata kelola, dan kepatuhan diperkirakan akan menjadi tantangan terbesar saat organisasi menerapkan agentic AI selama 12 hingga 18 bulan ke depan. Saat sistem AI menjadi lebih otonom, keamanan dan tata kelola tidak dapat lagi diperlakukan sebagai hal sampingan. Sebaliknya, tata kelola harus dibangun ke dalam arsitektur cloud dan model operasi sejak awal.
Saat ekosistem cloud, AI, dan keamanan menjadi lebih terdistribusi dan semakin bergantung pada pihak ketiga, keamanan tidak dapat lagi dikelola secara terpisah. Organisasi membutuhkan pendekatan risiko di seluruh perusahaan yang menyatukan kontrol, alat, dan tanggung jawab di seluruh penyedia, platform, dan mitra, dengan tata kelola dan akuntabilitas yang jelas sejak awal.
Jauh dari memperlambat inovasi, fondasi keamanan yang kuat memungkinkan organisasi berinovasi dengan percaya diri. Ketika manajemen identitas, kebijakan perlindungan data yang jelas, pemantauan berkelanjutan, dan tata kelola disematkan sejak awal, organisasi menjadi lebih tangguh dan lebih siap untuk berinovasi.
Secara keseluruhan, tren ini menunjukkan pergeseran yang lebih luas dalam cara organisasi harus memikirkan cloud. Organisasi yang akan memimpin di era AI adalah mereka yang menyelaraskan strategi cloud dan AI, terus memodernisasi aplikasi dan data, membuat keputusan arsitektur yang deliberat, menyematkan tata kelola dan keamanan sejak awal, dan memperlakukan cloud sebagai model operasi bisnis untuk inovasi berkelanjutan, bukan sekadar platform teknologi.
AI berkembang lebih cepat daripada kematangan cloud perusahaan, menciptakan kesenjangan yang melebar antara organisasi yang siap menskalakan alat AI dan yang tidak. Pada akhirnya, pertanyaannya bukan lagi siapa yang telah mengadopsi cloud. Pertanyaannya adalah siapa yang telah mematangkannya menjadi lapisan eksekusi untuk AI—platform untuk inovasi, ketahanan, dan nilai bisnis.
[IMAGE: https://cdn.mos.cms.futurecdn.net/pSreeHEMSHqVQg2TgPqbUL.jpg]
Komentar
Belum ada komentar.