Salah satu kunci agar investasi kecerdasan buatan (AI) di skala perusahaan benar-benar memberikan nilai bisnis nyata adalah observabilitas. Seiring pesatnya adopsi AI di Indonesia, perusahaan tidak bisa lagi sekadar menambah kapasitas server.
Datadog, platform observabilitas dan keamanan aplikasi cloud, menekankan bahwa organisasi wajib memiliki visibilitas menyeluruh terhadap infrastruktur AI mereka guna melacak performa, menekan biaya, dan menghindari hambatan operasional.
Kebutuhan akan pantauan terpadu ini makin mendesak mengingat Indonesia tengah bersiap membangun infrastruktur AI berskala masif. Pada Agustus lalu, rencana pembangunan AI Factory berkapasitas hingga 1 gigawatt (GW) telah diumumkan dan ditargetkan beroperasi penuh dalam kurun waktu tiga tahun.
Pada skala raksasa semacam ini, operasional AI bukan lagi sekadar perkara ketersediaan cip pengolah grafis (GPU). Komputasi, jaringan, daya listrik, hingga sistem pendingin ruangan harus saling terintegrasi untuk menopang beban kerja secara berkelanjutan.
Kompleksitas Infrastruktur Butuh Visibilitas Penuh
Makin besar daya komputasi yang dimiliki sebuah perusahaan, makin rumit pula pengelolaannya. Tanpa adanya visibilitas lintas lapisan, organisasi akan kesulitan merunut dari mana masalah performa bermula atau apa yang memicu pembengkakan biaya.
“Skala infrastruktur AI berkembang pesat, tetapi kapasitas komputasi yang lebih besar tidak serta-merta menghasilkan hasil bisnis yang lebih baik,” ujar Yadi Narayana, Field CTO Asia-Pasifik & Jepang di Datadog.
“Saat organisasi mulai menjalankan AI ke tahap produksi, mereka perlu memahami bagaimana kinerja lingkungan tersebut, dimana sumber daya yang dikonsumsi, serta dimana potensi hambatan dapat bermunculan. Tanpa visibilitas tersebut, sulit menentukan apakah suatu masalah berasal dari model, aplikasi, infrastruktur, atau keterbatasan kapasitas yang tersedia. Situasinya mengelola jalanan yang padat tanpa tahu di mana titik kemacetan mulai menumpuk. Visibilitas operasional harus berkembang sejalan dengan adopsi AI.”
Melalui perangkat lunaknya, Datadog memungkinkan perusahaan memantau ekosistem AI mulai dari lapisan infrastruktur paling dasar hingga antarmuka aplikasi. Pengguna dapat melacak konsumsi token dan beban GPU, lalu mengaitkannya dengan data latensi serta tingkat kesalahan aplikasi.
Efisiensi Operasional dari Laporan hingga Studi Kasus
Pemantauan operasional yang terintegrasi telah terbukti membantu banyak perusahaan dalam mengelola ekosistem digital yang kompleks. Berikut adalah sejumlah fakta dan data terkait pentingnya observabilitas infrastruktur:
-
Penyatuan Alat Pantau IOH: Di Indonesia, Indosat Ooredoo Hutchison (IOH) berhasil menyederhanakan pemantauan operasionalnya dengan menggabungkan lebih dari enam perangkat pemantau jaringan dan TI yang terpisah ke dalam satu platform Datadog.
-
Fakta Kegagalan AI: Laporan State of AI Engineering 2026 dari Datadog mengungkap bahwa hampir 1 dari 20 permintaan AI di tingkat produksi global mengalami kegagalan. Menariknya, 60% dari kegagalan tersebut disebabkan oleh limitasi kapasitas (rate limits, kuota, dan hambatan konkurensi), bukan akibat buruknya kualitas model AI itu sendiri.
-
Beban Data Melonjak: Laporan yang sama mencatat rata-rata volume data per permintaan yang dijejalkan ke model AI naik lebih dari dua kali lipat setahun terakhir. Pada organisasi pengguna kelas berat, lonjakannya bahkan mencapai empat kali lipat, yang otomatis mengerek biaya dan beban operasional.
Bagi ekosistem bisnis di Asia Tenggara, efisiensi adalah nyawa. Dengan mayoritas biaya komputasi cloud dibayar dalam mata uang dolar AS sementara pendapatan dicetak dalam mata uang lokal, pengoptimalan infrastruktur berdampak langsung pada kelayakan finansial proyek AI.
“Fase berikutnya dari infrastruktur AI tidak hanya akan ditentukan oleh seberapa besar kapasitas komputasi yang tersedia, melainkan seberapa efektif organisasi dapat mengoperasikan dan mengoptimalkan lingkungan yang berjalan di atasnya,” ujar Yadi.
“Saat skala beban kerja AI semakin membesar, organisasi yang membangun visibilitas di seluruh infrastruktur dan aplikasi mereka sejak dini akan berada pada posisi yang lebih baik untuk mengendalikan biaya, menjaga performa, serta menangani masalah sebelum berdampak kritis bagi bisnis. Observabilitas kini menjadi bagian pondasi yang semakin penting untuk adopsi AI yang berkelanjutan.”
Pada akhirnya, keberhasilan adopsi kecerdasan buatan tidak lagi diukur dari seberapa canggih teknologi yang dibeli, melainkan seberapa tangkas perusahaan memantau dan mengendalikannya.
—
Disclosure: Artikel ini disusun dengan bantuan AI dan dalam pengawasan editor. Gambar header diolah menggunakan Gemini.
