ASIAWORLDVIEW – Adopsi teknologi Artificial Intelligence atau AI di perusahaan besar semakin terhambat oleh meningkatnya persyaratan privasi dan kedaulatan data. Regulasi yang ketat menuntut perusahaan untuk memastikan bahwa data pelanggan dan operasional tidak hanya aman, tetapi juga tetap berada dalam yurisdiksi negara asal.
Hal ini membuat banyak organisasi harus meninjau ulang strategi penerapan AI, terutama yang bergantung pada layanan cloud lintas negara. Tantangan utama muncul ketika perusahaan ingin memanfaatkan kekuatan analitik dan otomatisasi AI, namun harus menyeimbangkannya dengan kepatuhan terhadap aturan perlindungan data yang semakin kompleks.
NTT DATA merilis riset terbaru pada Mei 2026 yang mengungkap bahwa adopsi AI di perusahaan-perusahaan besar semakin terhambat oleh meningkatnya persyaratan privasi dan kedaulatan data. Riset ini menunjukkan adanya kesenjangan yang melebar antara perusahaan yang secara proaktif mendesain ulang AI mereka untuk kontrol, lokalitas, dan keamanan, serta perusahaan yang masih mencoba menambahkan AI ke dalam arsitektur lama yang tidak dirancang untuk mendukung kebutuhan tersebut.
“Seiring perkembangan AI, pendekatan private dan sovereign mulai menguji kesiapan perusahaan. Perusahaan yang berhasil melangkah lebih jauh dari sekadar kepatuhan regulasi dan mitigasi risiko, ujar Abhijit Dubey, CEO dan Chief AI Officer, NTT DATA, Inc.
Baca Juga: Literasi Digital dan Adopsi AI, Kunci Masa Depan ASEAN di Era Teknologi
Inti dari temuan laporan ini adalah pernyataan bahwa infrastruktur yang ada saat ini sudah tidak memadai. Selama bertahun-tahun, arsitektur perusahaan dibangun untuk memindahkan data lintas sistem, awan, aplikasi, dan perbatasan dengan kecepatan dan efisiensi tinggi. Namun, AI modern justru menuntut akses berkelanjutan terhadap data sensitif, serta mewajibkan beban kerja untuk berjalan di dalam yurisdiksi yang telah ditentukan dengan kontrol yang lebih ketat.
Kondisi inilah yang menyebabkan “AI menabrak tembok”, di mana model bukan lagi satu-satunya kendala, melainkan infrastruktur yang tidak mampu mengimbangi kebutuhan pengamanan data lintas batas. Proses adopsi AI menjadi lebih lambat karena perusahaan harus berinvestasi pada infrastruktur lokal, sistem keamanan tambahan, serta kebijakan internal yang memastikan penggunaan data sesuai dengan standar privasi dan kedaulatan yang berlaku.
“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,” ia menambahkan.
Survei yang mencakup hampir 5.000 eksekutif senior di lebih dari 30 pasar ini mengungkap kesenjangan kesadaran yang signifikan. Meskipun lebih dari 95% responden mengakui pentingnya AI privat dan berdaulat, hanya 29% yang benar-benar menjadikannya prioritas jangka pendek yang konkret. Hambatan utamanya adalah sekitar 35% Chief AI Officers (CAIO) menganggap kompleksitas integrasi sebagai kendala utama, sementara hampir 60% pemimpin AI menyebut pembatasan data lintas batas sebagai tantangan besar.
Di kawasan Asia Pasifik, tantangan ini bahkan lebih terasa, dengan hampir 66% responden mengutip pembatasan data lintas batas sebagai tantangan utama, sedikit di atas rata-rata global. Lebih lanjut, hanya 38% responden global yang memiliki kepercayaan diri tinggi terhadap postur keamanan cloud mereka, sebuah fondasi kritis untuk AI privat dan berdaulat.
