Liputan6.com, Jakarta - Indonesia tengah memacu transformasi digital secara agresif. Implementasi kecerdasan buatan (AI) mulai bergeser dari tahap uji coba menjadi operasional penuh, khususnya di sektor manufaktur melalui peta jalan nasional Making Indonesia 4.0.
Namun, di balik lompatan teknologi ini, para pelaku industri dihadapkan pada bayang-bayang ancaman siber yang kian kompleks akibat rumitnya pengelolaan infrastruktur cloud.
Advertisement
Teknologi AI tidak bekerja di ruang hampa. Ia sangat bergantung pada platform cloud, aplikasi bisnis, data pipeline, hingga identitas mesin yang kerap luput dari pengawasan tim keamanan.
Alhasil, korporasi besar kini harus mengelola kombinasi rumit antara sistem warisan (legacy), infrastruktur privat, public cloud, hingga platform Software-as-a-Service (SaaS).
"Seiring dengan meningkatnya skala penggunaan AI, perusahaan perlu memiliki visibilitas yang lebih jelas di seluruh lingkungan cloud mereka untuk mempertahankan kendali. Sekadar mengetahui lokasi penyimpanan data tidak cukup," ujar Cloud Security Evangelist di Gigamon, Steve Goudreault, dikutip Selasa (7/7/2026) .
Seiring berakhirnya masa transisi Undang-Undang Perlindungan Data Pribadi (UU PDP), industri dengan regulasi ketat di Indonesia mulai melirik model sovereign cloud, cloud lokal, dan hybrid cloud demi kedaulatan data. Namun, menempatkan data di dalam negeri ternyata bukan jaminan mutlak.
Lokasi penyimpanan sering kali hanya memberikan ilusi kendali. Tanpa visibilitas menyeluruh, perusahaan tetap berisiko "buta" terhadap siapa yang mengakses data dan bagaimana sistem saling berkomunikasi.
"Bahaya terbesar justru datang dari pergerakan lateral, di mana ancaman siber menyusup dan bergerak bebas secara internal di balik aktivitas sistem yang sah, sehingga lolos dari deteksi perangkat konvensional," tutur Steve.
Lonjakan Serangan vs Kualitas Data yang Buruk
Tantangan ini kian mendesak mengingat tingginya risiko keamanan di Tanah Air. Badan Siber dan Sandi Negara (BSSN) mencatat, ada lebih dari 609 juta serangan siber sepanjang 2024, dengan lonjakan malware 12,67%.
Tren mengkhawatirkan ini juga tecermin dalam skala regional. Menurut Gigamon 2026 Hybrid Cloud Security Survey, kasus kebocoran data di Asia Pasifik melonjak hingga 18% secara year-on-year (YoY).
Menanggapi ancaman ini, banyak organisasi memilih jalan pintas dengan menambah perangkat keamanan. Faktanya, rata-rata tim keamanan kini mengelola hingga 15 tools berbeda. Ironisnya, 55% di antaranya mengakui bahwa tumpukan perangkat tersebut tetap gagal memberikan visibilitas yang cukup untuk mendeteksi kebocoran data.
Masalah fatal lainnya terletak pada kualitas data. Sebanyak 46% pemimpin IT mengaku kekurangan data yang bersih untuk mendukung workload AI secara aman. Padahal, jika pasokan data dasar buruk, AI yang digunakan untuk sistem keamanan justru berisiko mengambil keputusan keliru secara lebih cepat.
Mengubah Visibilitas Menjadi Bukti Nyata
Untuk keluar dari jebakan ini, Steve menilai, perusahaan harus memanfaatkan AI untuk memperkuat pertahanan mereka sendiri. Melalui analisis telemetri jaringan skala besar, AI mampu mendeteksi anomali trafik, memetakan celah kepatuhan, dan memprioritaskan risiko secara otomatis.
"Langkah ini menghasilkan deep observability—sebuah bukti nyata yang menunjukkan ke mana data bergerak dan bagaimana sistem berinteraksi," ucapnya.
Bagi jajaran direksi di Indonesia, transparansi ini bukan lagi sekadar urusan teknis tim IT, melainkan bagian dari akuntabilitas bisnis dan kepatuhan regulasi sebelum peretas atau audit memaksa mereka menghadapi risiko.
"Ke depan, keberhasilan organisasi dalam memperluas penerapan AI akan sangat bergantung pada kemampuan mereka membuktikan bahwa kontrol keamanan tetap berjalan efektif. Organisasi yang mampu menjaga data dan kepercayaan akan menjadi pihak yang paling siap memimpin," Steve memungkaskan.