Malang, Tugumalang.id – Fase eksperimental kecerdasan buatan generatif (AI) diperkirakan segera berakhir. Memasuki tahun 2026, fokus industri AI akan bergeser menuju sistem yang benar-benar otonom, tidak lagi sekadar merangkum atau merespons perintah, tetapi mampu bertindak dan mengeksekusi tugas secara mandiri.
Dilansir dari AInews, dalam 12 bulan ke depan, perhatian dunia teknologi tidak lagi tertuju pada besarnya parameter model, melainkan pada agensi AI, efisiensi energi, serta kemampuan sistem untuk beroperasi di lingkungan industri yang kompleks. Peralihan dari chatbot menuju sistem otonom dengan pengawasan minimal ini memaksa organisasi menata ulang infrastruktur, tata kelola, hingga manajemen talenta.
Sistem AI Otonom Mulai Mengambil Alih Kendali
Hanen Garcia, Kepala Arsitek Telekomunikasi Red Hat, menilai bahwa tahun 2025 menjadi fase eksperimen, sementara 2026 menandai pergeseran krusial menuju AI agen. Menurutnya, AI agen merupakan entitas perangkat lunak otonom yang mampu bernalar, merencanakan, dan mengeksekusi alur kerja kompleks tanpa intervensi manusia secara berkelanjutan.
Sektor telekomunikasi dan industri berat disebut sebagai medan uji utama. Garcia menyoroti arah menuju autonomous network operations atau ANO, yakni sistem jaringan yang tidak hanya otomatis, tetapi juga mampu mengonfigurasi dan memperbaiki dirinya sendiri. Strategi ini bertujuan membalikkan komoditisasi layanan dengan memprioritaskan kecerdasan, bukan sekadar infrastruktur, sekaligus menekan biaya operasional.
Secara teknologi, penyedia layanan mulai mengadopsi sistem multiagen atau multi-agent systems. Pendekatan ini memungkinkan sejumlah agen AI bekerja sama dalam menyelesaikan tugas bertahap secara otonom, menggantikan ketergantungan pada satu model tunggal. Namun, meningkatnya otonomi juga menghadirkan risiko baru.
Baca juga: 12 Tonggak Sejarah Kecerdasan Buatan: Dari Alan Turing hingga GPT-5
Emmet King, Mitra Pendiri J12 Ventures, mengingatkan bahwa ketika agen AI mampu mengeksekusi tugas secara mandiri, instruksi tersembunyi dalam gambar atau alur kerja berpotensi menjadi celah serangan. Karena itu, fokus keamanan perlu bergeser dari perlindungan titik akhir menuju pengaturan dan audit atas tindakan AI otonom.
Daya Listrik Jadi Faktor Penentu Persaingan AI
Seiring meningkatnya skala penggunaan AI otonom, organisasi menghadapi batasan fisik berupa ketersediaan energi. King menilai bahwa akses listrik, bukan sekadar akses model, akan menentukan startup mana yang mampu bertahan dan berkembang.
Ia bahkan menyebut bahwa kelangkaan daya komputasi kini bergantung pada kapasitas jaringan listrik, menjadikan kebijakan energi sebagai kebijakan AI secara de facto, khususnya di Eropa.
Pandangan serupa disampaikan CTO Cloudera, Sergio Gago. Ia memprediksi perusahaan akan menjadikan efisiensi energi sebagai indikator kinerja utama atau KPI. Keunggulan kompetitif ke depan tidak lagi ditentukan oleh model terbesar, melainkan oleh penggunaan sumber daya yang paling efisien dan cerdas.
Asisten AI horizontal yang minim keahlian domain dan tidak didukung data eksklusif diperkirakan gagal memenuhi uji ROI. Nilai ekonomi paling nyata justru akan muncul dari sektor manufaktur, logistik, dan teknik tingkat lanjut, di mana AI tertanam langsung dalam alur kerja bernilai tinggi, bukan sekadar antarmuka konsumen.
AI Mengakhiri Era Aplikasi Statis
Transformasi juga terjadi pada cara perangkat lunak dikonsumsi. Field CTO Cloudera untuk wilayah EMEA, Chris Royles, menyebut konsep aplikasi tradisional kian kehilangan relevansi. Pada 2026, AI diperkirakan mengubah secara radikal cara aplikasi dirancang, digunakan, dan dibangun.
Pengguna akan semakin sering meminta modul sementara yang dihasilkan dari perintah dan kode. Modul ini hanya aktif selama dibutuhkan, lalu ditutup setelah fungsinya terpenuhi. Aplikasi sekali pakai tersebut dapat dibuat dan dibangun ulang dalam hitungan detik.
Kondisi ini menuntut tata kelola yang lebih ketat. Organisasi harus memiliki visibilitas penuh atas proses penalaran AI dalam membangun modul, guna memastikan kesalahan dapat ditelusuri dan diperbaiki secara aman.
Data Sekali Pakai dan Agen Tata Kelola AI
Penyimpanan data juga menghadapi tekanan serupa. Direktur Pemasaran Produk Cloudera, Wim Stoop, memperkirakan era penimbunan data digital akan segera berakhir karena kapasitas penyimpanan mencapai batas.
Data yang dihasilkan AI diprediksi bersifat sementara, dibuat dan diperbarui sesuai kebutuhan, bukan disimpan tanpa batas waktu. Sebaliknya, data terverifikasi hasil produksi manusia justru akan semakin bernilai, sementara konten sintetis cenderung dibuang.
Baca juga: Kecerdasan Buatan dalam Kehidupan Sehari-hari, 3 Manfaat dan 5 Tantangan
Kekosongan ini akan diisi oleh agen tata kelola AI khusus. Agen digital tersebut bertugas memantau, mengamankan, dan menyesuaikan kebijakan data secara otomatis. Dalam praktiknya, agen keamanan dapat langsung mengubah izin akses saat data baru masuk ke sistem, tanpa campur tangan manusia.
Kedaulatan Data dan Unsur Manusia Tetap Krusial
Isu kedaulatan tetap menjadi perhatian utama, khususnya bagi sektor TI di Eropa. Survei Red Hat menunjukkan 92 persen pemimpin TI dan AI di kawasan EMEA menganggap perangkat lunak sumber terbuka perusahaan sebagai kunci untuk mencapai kedaulatan data.
Penyedia teknologi pun memanfaatkan infrastruktur pusat data yang ada untuk menghadirkan solusi AI berdaulat, memastikan data tetap berada dalam yurisdiksi tertentu demi memenuhi regulasi.
Di sisi lain, integrasi AI dengan tenaga kerja manusia semakin bersifat personal. Nick Blasi, salah satu pendiri Personos, menilai bahwa sistem AI yang mengabaikan aspek manusia seperti nada bicara, temperamen, dan kepribadian akan cepat usang.
Pada 2026, Blasi memperkirakan separuh konflik di tempat kerja dapat terdeteksi oleh AI sebelum disadari manajer. Sistem ini akan berfokus pada komunikasi, kepercayaan, motivasi, hingga resolusi konflik, dengan ilmu kepribadian berperan sebagai fondasi utama AI otonom generasi berikutnya.
Era kemasan tipis berbasis gembar-gembor dinilai telah berakhir. Kini, pembeli mengukur produktivitas nyata. Keunggulan kompetitif tidak lagi berasal dari sekadar menyewa akses model AI, melainkan dari pengendalian alur pelatihan, data, dan pasokan energi yang menopangnya.
Baca Juga Berita Tugumalang.id di Google News
Sumber: AInews
redaktur: jatmiko
