MIT Technology Review melaporkan pada 20 November 2025 bahwa ketahanan digital (digital resilience) kini menjadi prioritas strategis bagi perusahaan global—kemampuan mencegah, bertahan, dan pulih dari gangguan digital makin mendesak seiring munculnya agentic AI (AI Agensi), sistem otonom generasi baru yang mampu merencanakan, bernalar, dan mengeksekusi tugas dengan intervensi manusia minimal.1 Investasi global AI diproyeksikan mencapai 1,5 triliun dolar AS pada 2025, namun kurang dari setengah pemimpin bisnis yakin organisasi mereka dapat menjaga kontinuitas layanan, keamanan, dan kontrol biaya saat kejadian tak terduga.2
Apa Itu Agentic AI dan Mengapa Penting?
Agentic AI berbeda dari model AI sebelumnya. Ia beroperasi secara mandiri. Kecepatan tinggi, skala besar. Otonomi ini bisa memperbesar dampak inkonsistensi data kecil, fragmentasi, atau celah keamanan menjadi masalah serius.1 Kamal Hathi, wakil presiden senior Splunk (perusahaan Cisco), menekankan bahwa sistem agentic AI bergantung pada machine data (data mesin)—log, metrik, telemetri dari perangkat, server, sistem, aplikasi—untuk memahami konteks, mensimulasikan hasil, beradaptasi terus-menerus.3
"Kami sering menggambarkan data mesin sebagai detak jantung perusahaan modern," kata Hathi. "Sistem agentic AI didukung oleh denyut vital ini, membutuhkan akses waktu nyata ke informasi."3 Hanya sedikit organisasi saat ini yang mencapai tingkat integrasi data mesin yang dibutuhkan untuk sepenuhnya mengaktifkan sistem agentic.1
Tantangan Kecepatan Inovasi
Hathi mengakui kecepatan inovasi AI justru menciptakan risiko. "Dalam beberapa hal, kecepatan inovasi ini mulai merugikan kita, karena menciptakan risiko yang belum kita siapkan," ujarnya.4 Model natural language processing (NLP) sebelum GPT (generative pre-trained transformers) dipenuhi ambiguitas linguistik, bias, inkonsistensi. Kesalahan serupa bisa terjadi pada agentic AI jika organisasi terburu-buru tanpa memberikan model kefasihan mendasar dalam data mesin.1
Solusi: Data Fabric untuk Ketahanan
Untuk mengatasi kekurangan ini, pemimpin teknologi perlu beralih ke desain data fabric (struktur data)—arsitektur yang menyatukan aset terfragmentasi dari keamanan, TI, operasi bisnis, jaringan menjadi sistem terintegrasi yang menghubungkan sumber data berbeda, menghancurkan silo, memungkinkan analisis dan manajemen risiko waktu nyata.5
| Langkah 🔧 | Deskripsi | Manfaat ✨ |
|---|---|---|
| Hancurkan Silo Departemen | Bagikan data lintas divisi tanpa hambatan | Visibilitas menyeluruh |
| Implementasi Arsitektur Federasi | Sistem terdesentralisasi dengan sumber data otonom bekerja sebagai satu unit | Tata kelola terjaga, keamanan optimal |
| Upgrade Platform Data | Pastikan tampilan terpadu dapat ditindaklanjuti agentic AI | Aksi cepat, keputusan tepat |
| Kelola Data Terstruktur 📊 | Informasi kuantitatif seperti catatan pelanggan, transaksi keuangan | Mudah dikueri |
| Kelola Data Tidak Terstruktur 📝 | Log sistem, kejadian keamanan, jejak aplikasi—kualitatif, tanpa keseragaman | Wawasan mendalam dengan AI |
| AI sebagai Kolaborator | Gunakan alat AI untuk identifikasi hubungan data, deteksi kesalahan otomatis | Satu sumber kebenaran |
| Manusia dalam Lingkaran 👥 | Pengawasan manusia tetap kunci, AI sebagai asisten | Kepercayaan dan keamanan |
AI Meningkatkan Kemampuan Manusia
Sistem agentic AI dapat digunakan untuk menambah kemampuan manusia dalam mendeteksi dan menguraikan anomali dalam aliran data tidak terstruktur perusahaan. Ini sering kali di luar kapasitas manusia untuk melihat atau menafsirkan dengan cepat, menyebabkan ancaman terlewat atau keterlambatan.6 Tapi sistem agentic AI, dirancang untuk mempersepsikan, bernalar, bertindak secara otonom, dapat menutup celah tersebut.6
Manusia Tetap di Kursi Pengemudi
Meskipun berpotensi besar, agentic AI harus diposisikan sebagai assistive intelligence (kecerdasan pembantu). Tanpa pengawasan yang tepat, agen AI bisa menimbulkan kegagalan aplikasi atau risiko keamanan.7 "Pagar pengaman yang jelas dan mempertahankan manusia dalam lingkaran adalah kunci penggunaan AI yang dapat dipercaya dan praktis," kata Hathi. "AI dapat meningkatkan pengambilan keputusan manusia, tetapi pada akhirnya, manusia ada di kursi pengemudi."7
Ketahanan digital bukan hanya tentang bertahan dari gangguan. Ini tentang berkembang dan tumbuh seiring waktu. Agen AI dapat bekerja dengan jumlah data masif dan terus belajar dari manusia yang memberikan keamanan dan pengawasan. Ini adalah sistem yang benar-benar mengoptimalkan diri sendiri.1
Kesimpulan
Era agentic AI membawa peluang luar biasa sekaligus tantangan kompleks bagi ketahanan digital perusahaan. Organisasi yang mampu merancang data fabric—mengintegrasikan data mesin, menghancurkan silo, memposisikan AI sebagai kolaborator dengan pengawasan manusia—akan unggul dalam lanskap bisnis yang semakin otonom dan dinamis. Investasi dalam ketahanan digital bukan lagi pilihan, melainkan keharusan strategis untuk keberlanjutan operasi di masa depan.
Daftar Pustaka
- MIT Technology Review Insights. (2025, 20 November). Designing digital resilience in the agentic AI era. MIT Technology Review. https://www.technologyreview.com/2025/11/20/1127941/designing-digital-resilience-in-the-agentic-ai-era/
- Ibid.
- Ibid.
- Ibid.
- Ibid.
- Ibid.
- Ibid.
