Ketika Pemanfaatan AI Makin Serius, Apakah Semua Workload Harus Dibawa ke Cloud?

Proses tersebut tidak selalu sesederhana menghubungkan sebuah API. Perusahaan dapat membutuhkan penyesuaian arsitektur, pengujian, hingga modifikasi terhadap sistem lama yang sejak awal tidak dirancang untuk berkomunikasi dengan AI.

Ketiga adalah kapasitas komputasi yang tidak terpakai.

Perusahaan yang terlalu cepat membeli kapasitas dalam jumlah besar berisiko menghadapi idle capacity jika adopsi use case AI ternyata tidak tumbuh sesuai proyeksi.

Karena itu, pendekatan bertahap dengan kapasitas yang dapat ditingkatkan mengikuti kebutuhan riil dinilai lebih efisien dibandingkan melakukan investasi besar sejak awal.

BACA JUGA:PLN Perluas Penggunaan Artificial Intelligence untuk Tingkatkan Kualitas Layanan Pelanggan

Keamanan Harus Dibangun Sejak Awal

Tantangan lain yang muncul adalah bagaimana perusahaan dapat bergerak cepat menggunakan AI tanpa mengorbankan keamanan data.

Ariawan mengatakan jawabannya terletak pada penerapan security by design.

Keamanan tidak seharusnya menjadi lapisan tambahan setelah sebuah proyek AI selesai dibangun. Aspek tersebut harus menjadi bagian dari desain arsitektur sejak awal.

Penerapannya dapat mencakup enkripsi data end-to-end, kontrol akses berbasis peran, serta pemisahan dan penempatan data sensitif sesuai kebutuhan bisnis maupun ketentuan yang berlaku.

BACA JUGA:BRIN: Tak Perlu Takut Berlebihan, Artificial Intelligence Milestone Perkembangan Teknologi

“Perusahaan dapat bergerak cepat dan inovatif tanpa mengorbankan keamanan, asalkan arsitektur pondasinya didesain untuk memisahkan data rahasia dari lingkungan komputasi publik,” tutur Ariawan.

Dalam konteks Indonesia, faktor kedaulatan data juga menjadi semakin relevan, terutama untuk sektor dan jenis data tertentu yang memiliki tuntutan kepatuhan khusus.

Kehadiran infrastruktur lokal dapat memberikan keuntungan ketika perusahaan membutuhkan kontrol terhadap lokasi data, latency rendah, maupun integrasi langsung dengan sistem operasional di Indonesia.

Untuk workload yang bersifat kritikal, seperti fraud detection secara real-time, layanan kesehatan, maupun sistem yang membutuhkan pemrosesan data sensitif, lokasi infrastruktur menjadi salah satu faktor yang perlu diperhitungkan bersama aspek keamanan dan compliance.

BACA JUGA:Makin Canggih, Bandara-Bandara AP II Gunakan Artificial Intelligence

AI Mengubah Wajah Data Center

Sumber: