Bisnis.com, JAKARTA— Amazon Web Services (AWS) optimistis adopsi dan investasi terhadap artificial intelligence (AI) akan tetap tinggi meski sejumlah CEO menyebut teknologi baru tersebut tidak memberi keuntungan yang sepadan.

Keyakinan ini disampaikan di tengah sejumlah riset global yang menunjukkan adanya tantangan dalam realisasi nilai bisnis dari investasi AI.

Laporan terbaru firma akuntansi Deloitte bertajuk The State of AI in the Enterprise 2026: The Untapped Edge menyoroti adanya kesenjangan antara ekspektasi pendapatan perusahaan dan realitas hasil investasi AI di lapangan. Temuan tersebut sejalan dengan survei PwC yang menunjukkan menurunnya tingkat kepercayaan CEO terhadap dampak AI pada kinerja bisnis.

Dalam Global CEO Survey ke-29 PwC yang melibatkan 4.454 CEO di 95 negara, hanya 30% CEO yang optimistis terhadap pertumbuhan pendapatan dalam 12 bulan ke depan. Angka tersebut turun dari 38% pada 2025 dan 56% pada 2022.

Menanggapi hal tersebut, ASEAN Technology Lead for Strategic Initiatives AWS Joel Garcia mengatakan banyak perusahaan yang akan terus meningkatkan investasi di bidang AI.

“Jawabannya ya, tentu saja iya,” kata Joel saat ditemui usai acara AWS re:Invent 2025 Recap Media Briefing di Jakarta, Rabu (4/2/2026).

Menurut Joel, investasi terhadap AI bahkan akan semakin besar. Dia menyadari terdapat periode ketika banyak perusahaan menjalankan berbagai proof of concept (PoC).

Joel menilai kondisi tersebut wajar karena perusahaan masih berada dalam tahap eksperimen dan berupaya memahami teknologi AI yang terus berkembang.

Namun, saat ini AWS melihat perubahan pendekatan di kalangan pelanggan. Perusahaan mulai memanfaatkan AI, khususnya AI generatif dengan berangkat dari kebutuhan bisnis yang konkret, bukan sekadar eksperimen teknologi.

Dia menambahkan, masih banyak percobaan yang tidak berlanjut ke tahap produksi karena sejak awal hanya dimaksudkan sebagai uji coba.

“Tetapi, proyek-proyek yang kami kerjakan bersama pelanggan untuk mencapai hasil nyata justru sudah menghasilkan dampak yang konkret,” katanya.

Joel mencontohkan bank digital Hibank, salah satu pelanggan AWS, yang berhasil mempercepat siklus pengembangan perangkat lunak internal.

Proses yang sebelumnya memerlukan waktu berminggu-minggu hingga berbulan-bulan kini dapat diselesaikan hanya dalam hitungan hari, sehingga memungkinkan perusahaan bereksperimen lebih cepat.

Selain itu, AWS juga memiliki pelanggan yang memanfaatkan AI untuk memodernisasi kode, seperti beralih dari basis data proprietary ke sistem yang lebih terbuka dan berbasis open source, sehingga dapat menekan biaya.

“Jadi, memang ada banyak narasi yang mengatakan bahwa AI di level atas tidak menghasilkan dampak bisnis. Namun, di sisi lain, ada juga perusahaan-perusahaan yang benar-benar berhasil dan kunci keberhasilan mereka adalah fokus pada hasil bisnis, bukan pada teknologinya,” katanya.

Joel menambahkan, saat ini terjadi pergeseran peran AI dari sekadar asisten menjadi agentic AI. Dalam model ini, agen AI memiliki tingkat otonomi tertentu untuk menjalankan tugas.

Dia menjelaskan, ketika pengguna memberikan tujuan yang spesifik, agen AI dapat memahami target tersebut, menyusun rencana, memecah langkah-langkah kerja, mengambil tindakan, serta kembali dengan hasil dan pembelajaran dari proses yang dijalankan.

“Itu dari sisi teknologi. Namun, yang lebih penting adalah: di mana teknologi ini diterapkan dalam kehidupan nyata?” kata Joel.

Sebagai implementasi, AWS mengembangkan tiga frontier agents, yakni Kiro Autonomous Agent, AWS Security Agent, dan AWS DevOps Agent. Ketiga agen tersebut dirancang sebagai agen jangka panjang yang dibekali memori dan otonomi.

Menurut Joel, ketiganya dikembangkan untuk menjawab tantangan nyata yang dihadapi pelanggan perusahaan dan berpotensi mengubah cara pelanggan membangun, mengamankan, serta mengoperasikan perangkat lunak.

Joel menegaskan, teknologi tersebut berangkat dari pengalaman internal AWS dalam menyelesaikan berbagai persoalan operasional, yang kemudian diubah menjadi layanan bagi pelanggan untuk menghadapi tantangan serupa.

“Ini adalah contoh penting, ada teknologi, ada kebutuhan pelanggan, dan jika kita melihat ke dunia perangkat lunak bagaimana perangkat lunak dibangun, diamankan, dan dioperasikan semuanya sejalan dengan cara pelanggan berupaya berinovasi. Dan pada akhirnya, akan ada hasil yang nyata,” katanya.

Bisnis.com, JAKARTA — Cloudera memprediksi pada 2026 akan terjadi peninjauan ulang secara menyeluruh terhadap metode adopsi kecerdasan buatan (AI) di lingkungan enterprise.

Prediksi tersebut menyoroti pentingnya perusahaan-perusahaan skala besar (enterprise) untuk mengevaluasi kembali dan memperkuat fondasi data mereka.

Langkah ini dinilai penting karena enterprise kini berada di bawah dua tekanan utama sekaligus, yakni tuntutan regulator dan permintaan yang semakin tinggi dari para business user.

Country Manager Indonesia Cloudera, Sherlie Karnidta, menilai kombinasi tekanan tersebut membuat enterprise harus berpikir lebih strategis untuk menemukan keseimbangan antara kepatuhan, stabilitas sistem, inovasi teknologi, dan hasil bisnis yang terukur.

Menurutnya, tantangan yang dihadapi enterprise pada 2026 akan jauh lebih kompleks dibandingkan tahun-tahun sebelumnya.

“Oleh karena itu, pekerjaan enterprise di 2026 akan menjadi jauh lebih berat,” ujar Sherlie pada acara Cloudera Media Briefing di Jakarta, Selasa (13/1/2026).

Selain itu, Cloudera mengidentifikasi lima tren utama yang diperkirakan akan memengaruhi strategi AI enterprise pada 2026.

Pertama, munculnya AI silo di dalam organisasi. Banyak divisi mengadopsi AI menggunakan berbagai tools berbeda tanpa koordinasi yang terpusat. Kondisi ini berpotensi menimbulkan risiko tata kelola, sehingga adopsi AI perlu dikelola secara terkontrol dan terintegrasi agar tidak berjalan sendiri-sendiri.

Kedua, AI tidak lagi sekadar tren, melainkan telah menjadi kebutuhan bisnis yang nyata. Hal ini terutama terlihat di sektor perbankan, di mana AI mulai digunakan untuk menciptakan nilai tambah dan meningkatkan keuntungan bisnis.

Ketiga, private AI menjadi prioritas. Bagi enterprise yang mengelola data sensitif seperti perbankan, rumah sakit, dan instansi pemerintahan private AI diprediksi akan menjadi standar. Pendekatan ini memungkinkan kontrol penuh atas data dan model AI, meminimalkan risiko kebocoran data, memenuhi tuntutan regulator, serta mendorong inovasi AI yang aman dan berdampak terukur.

Keempat, kesenjangan talenta dan literasi AI. Seiring semakin canggihnya tools AI, kesiapan sumber daya manusia belum tentu berkembang seimbang. Pada 2026, investasi pada peningkatan kompetensi dan literasi AI karyawan akan menjadi faktor penentu keberhasilan implementasi AI di enterprise.

Terakhir, pergeseran strategi AI dari eksperimen ke dampak bisnis. Enterprise mulai menghitung return on investment (ROI), efisiensi biaya, serta nilai bisnis jangka panjang. AI pun tidak lagi dipandang sebagai cost center, melainkan sebagai sumber keunggulan kompetitif.

Adopsi AI paling banyak di Sektor Perbankan

Data terbaru dari Finextra Research yang ditugaskan oleh Cloudera menunjukkan bahwa 97% perusahaan jasa keuangan kini telah memiliki setidaknya satu use case AI atau machine learning (ML) yang berjalan di lingkungan produksi.

Pesatnya adopsi AI, khususnya Agentic AI di sektor perbankan, turut memunculkan kekhawatiran terkait dampaknya terhadap tenaga kerja.

Menanggapi hal tersebut, Sherlie menegaskan bahwa AI memang dapat menggantikan pekerjaan yang bersifat rutin dan berbasis aturan, namun tidak sepenuhnya menggantikan peran manusia.

Pandangan serupa disampaikan Senior Vice President of Asia and Japan Cloudera, Remus Lim. Menurutnya, Agentic AI sangat membantu dalam pekerjaan yang berulang karena dapat mempercepat proses dan mengurangi kesalahan. Namun, keputusan akhir tetap berada di tangan manusia.

“Hari sebelum adanya komputer, kita juga menanyakan pertanyaan yang sama, apakah komputer akan menggantikan manusia? Ternyata tidak,” kata Lim. (Nur Amalina)