AI Makin Canggih, Tapi Privasi Data Jadi Tantangan Baru bagi Perusahaan
Jakarta, Mei 2026 – Artificial Intelligence (AI) semakin cepat diadopsi perusahaan di berbagai sektor. Dari otomasi layanan pelanggan hingga analisis data bisnis, teknologi ini mulai menjadi tulang punggung banyak keputusan strategis.
Namun, di balik laju adopsinya, muncul tantangan baru yang semakin sulit diabaikan: bagaimana menjaga privasi, keamanan, sekaligus kedaulatan data. Riset terbaru NTT DATA mengungkap bahwa banyak perusahaan mulai menghadapi hambatan ketika sistem AI yang berkembang pesat ternyata tidak sepenuhnya didukung infrastruktur digital yang memadai.
Masalahnya bukan lagi sekadar soal kecanggihan model AI, melainkan soal di mana data disimpan, bagaimana data dipindahkan, dan siapa yang memiliki kontrol atasnya.
AI Semakin Maju, Infrastruktur Belum Tentu Siap
Dalam laporan bertajuk Global AI NTT DATA 2026: A Playbook for Private and Sovereign AI, NTT DATA menemukan adanya kesenjangan antara perusahaan yang sudah mulai merancang ulang sistem AI mereka dengan perusahaan yang masih mengandalkan arsitektur lama.
Selama bertahun-tahun, sistem digital perusahaan dibangun dengan asumsi bahwa data dapat berpindah dengan cepat lintas cloud, aplikasi, hingga wilayah geografis. Namun, kehadiran AI memperlihatkan keterbatasan model tersebut.
Data sensitif kini harus dilindungi lebih ketat. Beban kerja AI juga semakin dituntut untuk berjalan di wilayah hukum tertentu agar memenuhi regulasi privasi dan keamanan yang berlaku.
Karena itu, konsep private AI dan sovereign AI mulai menjadi perhatian serius banyak perusahaan. Secara sederhana, private AI berfokus pada perlindungan data internal perusahaan agar tidak mudah terekspos, sementara sovereign AI lebih menekankan kepatuhan terhadap aturan yurisdiksi atau lokasi data dan operasional sistem AI.
Hampir Semua Sadar Penting, Tapi Belum Banyak yang Bergerak
Menariknya, kesadaran perusahaan terhadap isu ini sebenarnya sudah cukup tinggi. Riset NTT DATA menunjukkan lebih dari 95 persen responden menilai private AI dan sovereign AI penting bagi masa depan bisnis mereka. Namun, hanya sekitar 29 persen perusahaan yang benar-benar memprioritaskan penerapan sovereign AI dalam jangka pendek.
Di sisi lain, sekitar 35 persen Chief AI Officer (CAIO) menyebut kompleksitas membangun dan mengelola model AI di lingkungan privat maupun berbasis yurisdiksi tertentu masih menjadi hambatan utama. Hampir 60 persen pemimpin AI juga mengaku pembatasan perpindahan data lintas wilayah menjadi tantangan besar dalam implementasi teknologi ini.
Temuan lain yang cukup mencolok hanya 38 persen responden yang mengaku memiliki tingkat kepercayaan tinggi terhadap keamanan sistem cloud mereka—padahal cloud menjadi fondasi penting dalam pengembangan AI.
Bukan Lagi Soal Teknologi, Tapi Soal Kendali
CEO sekaligus Chief AI Officer NTT DATA Inc., Abhijit Dubey, mengatakan tantangan AI saat ini tidak lagi berhenti pada kepatuhan regulasi atau mitigasi risiko. Menurutnya, perusahaan yang bergerak lebih awal justru sedang membangun fondasi operasional untuk menjalankan AI di berbagai pasar dan lingkungan bisnis yang makin kompleks.
“Seiring perkembangan AI, pendekatan private dan sovereign mulai menguji kesiapan perusahaan. Perusahaan yang berhasil melangkah lebih jauh dari sekadar kepatuhan regulasi dan mitigasi risiko. Mereka membangun fondasi operasional bagi AI yang mampu beroperasi di berbagai pasar, yurisdiksi, dan lingkungan bisnis. Riset kami menunjukkan bahwa para pemimpin AI berhasil unggul dengan memperlakukan arsitektur, infrastruktur, dan tata kelola sebagai persyaratan strategis,” ungkap Abhijit Dubey, CEO dan Chief AI Officer, NTT DATA Inc.
Dalam riset tersebut, NTT DATA juga mencatat setidaknya ada lima perubahan besar yang mulai membentuk masa depan AI perusahaan. Salah satunya adalah fakta bahwa tantangan AI kini lebih banyak datang dari keterbatasan infrastruktur dibanding kemampuan model itu sendiri. Selain itu, yurisdiksi data mulai menjadi faktor penting dalam menentukan bagaimana sistem AI dirancang dan dioperasikan.
Perusahaan yang mulai menyesuaikan arsitektur digital lebih awal dinilai memiliki peluang lebih besar untuk mengembangkan AI dalam skala besar. Sebaliknya, perusahaan yang tetap mengandalkan sistem lama berisiko kesulitan mengubah ambisi AI menjadi nilai bisnis yang nyata.
Laporan ini disusun berdasarkan dua studi terhadap hampir 5.000 pengambil keputusan senior dari lebih dari 30 pasar global dan berbagai industri.
