Jakarta, TechnoBusiness ID ● Berkat teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) yang terus berkembang, kini dunia usaha mulai memasuki fase baru yang lebih canggih, yaitu autonomous business. Berbeda dengan digitalisasi konvensional yang hanya berfokus pada otomasi proses, autonomous business mengarah pada perusahaan yang mampu mengambil keputusan, menjalankan tindakan, dan menciptakan nilai baru secara lebih mandiri.

Sederhananya, digitalisasi konvensional memindahkan proses manual ke sistem digital, tapi tetap membutuhkan campur tangan manusia untuk mengambil keputusan. Sistem hanya menyajikan data atau laporan, sedangkan tetap manusia yang menganalisis untuk mengambil tindakan selanjutnya. Sementara autonomous business mampu menganalisis data secara real-time, memprediksi tren, dan mengambil keputusan secara mandiri tanpa perlu melibatkan manusia lagi.

Dalam acara Digital & Security Forum 2026 bertema “AI-Driven Enterprise: AIOps & Intelligent Security for the Autonomous Era” yang berlangsung di Bali pada Kamis (21/5), Senior Vice President Multipolar Technology Achmad Fakhrudin mencontohkan, di dunia ritel, autonomous business memprediksi stok barang yang akan habis saat musim promosi dan langsung melakukan pengadaan secara mandiri.

Di industri keuangan, sistem autonomous business dapat mendeteksi hingga memblokir transaksi jika terjadi anomali yang tak biasa tanpa perlu menunggu keputusan manusia. Di ranah operasional TI, sistem bisa mendeteksi aplikasi yang melambat dan menemukan penyebabnya, lalu melakukan remediasi secara otomatis. ”Secara keseluruhan, autonomous business mengubah perusahaan dari yang awalnya bersifat reaktif (menunggu perintah atau kejadian) menjadi antisipatif dan proaktif,” katanya.

Karena diyakini mampu meningkatkan daya saing sekaligus efisiensi dalam waktu yang bersamaan, autonomous business diperkirakan akan menjadi “primadona baru” bagi perusahaan. Jika merujuk pada hasil survei perusahaan riset dan konsultasi bisnis Gartner, 80% CEO global memperkirakan AI akan memaksa perubahan tingkat menengah hingga tinggi terhadap kemampuan operasional mereka, menggeser fokus dari digital business ke autonomous business.

Dalam pengimplementasiannya, autonomous business mesti dimulai dari visibilitas yang kuat terhadap keseluruhan operasional perusahaan. Perusahaan harus memahami kondisi sistem secara menyeluruh, mulai dari performa layanan, kemampuan skalabilitas, tingkat keandalan, ketahanan infrastruktur, hingga aspek keamanan. Tanpa visibilitas yang memadai, perusahaan akan sulit membangun sistem yang mampu merespons perubahan secara otomatis.

Dampak Nyata

Penggunaan autonomous business bukan sekadar pembaruan sistem teknologi, melainkan juga berkaitan langsung dengan performa perusahaan: pengalaman pelanggan yang berdampak pada tingkat konversi, kepuasan pengguna, dan pendapatan perusahaan. Skalabilitas yang dapat ditingkatkan menentukan kemampuan sistem untuk berkembang mengikuti lonjakan kebutuhan bisnis. Pada saat yang sama, reliabilitas dan resiliensi berperan dalam menjaga konsistensi layanan.

Lebih lanjut Achmad menjelaskan, keamanan juga menjadi komponen yang tak terpisahkan dari autonomous business. Semakin besar tingkat digitalisasi perusahaan, semakin tinggi pula eksposur terhadap ancaman siber, risiko kepatuhan, potensi kebocoran data, hingga dampaknya terhadap reputasi perusahaan. “Oleh karena itu, penerapan sistem autonomous business harus dibangun di atas fondasi keamanan yang kuat dan berkelanjutan,” katanya.

Implementasi autonomous business membutuhkan dukungan platform AIOps yang mampu mengintegrasikan berbagai elemen infrastruktur teknologi informasi, termasuk bare metal, virtual machine, aplikasi, sistem operasi, cloud, database, keamanan, hingga backup and recovery tools. Integrasi ini memungkinkan pemanfaatan machine learning, otomatisasi tiket, serta dukungan large language model (LLM) untuk menghasilkan respons yang lebih cerdas dan terkoordinasi.

Ke depan, autonomous business diperkirakan akan menjadi fondasi utama bagi perusahaan yang ingin membangun AI-driven enterprise. Dengan memanfaatkan observabilitas, AIOps, dan kemampuan self-healing, perusahaan tidak hanya bereaksi terhadap masalah, tetapi juga mampu memprediksi, mengantisipasi, dan memperbaiki gangguan secara otomatis. Dengan begitu, perusahaan dapat meningkatkan efisiensi operasional, memperkuat keamanan, dan menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih baik sekaligus.

“Banyak solusi yang mendukung pengimplementasian autonomous business. Namun, untuk menentukan solusi yang paling tepat dan mengimplementasikannya ke dalam sistem bisnis perusahaan dengan baik, tidak mudah. Maka, sebelum mengaplikasikannya ke dalam sistem bisnis, ada baiknya tim TI perusahaan Anda menghubungi Multipolar Technology. Sebagai perusahaan solution integrator yang berpengalaman, kami siap membantu,” ungkap Achmad.●

Jakarta, FORTUNE – Perkembangan kecerdasan buatan (AI) mendorong dunia usaha memasuki tahap baru transformasi digital yang dikenal sebagai autonomous business. Berbeda dengan digitalisasi konvensional yang berfokus pada otomatisasi proses, pendekatan ini memungkinkan sistem menganalisis data, mengambil keputusan, hingga menjalankan tindakan secara mandiri untuk menciptakan nilai bisnis baru.

Konsep tersebut dinilai menjadi evolusi berikutnya setelah perusahaan selama bertahun-tahun berinvestasi dalam digitalisasi operasional. Jika pada model digitalisasi tradisional manusia masih memegang peran utama dalam menganalisis data dan menentukan langkah bisnis, autonomous business memungkinkan sistem merespons perubahan secara real-time tanpa intervensi manusia.

Senior Vice President PT Multipolar Technology Tbk, Achmad Fakhrudin, menjelaskan penerapan konsep tersebut telah mulai terlihat di berbagai sektor industri.

Di sektor ritel, misalnya, sistem dapat memprediksi kebutuhan stok saat musim promosi dan secara otomatis melakukan proses pengadaan barang. Sementara di industri keuangan, teknologi tersebut mampu mendeteksi transaksi yang tidak biasa dan langsung melakukan pemblokiran tanpa harus menunggu persetujuan manusia.

Pada lingkungan teknologi informasi, sistem bahkan dapat mengidentifikasi aplikasi yang mengalami penurunan performa, menemukan akar masalah, lalu melakukan perbaikan secara otomatis.

“Secara keseluruhan, autonomous business mengubah perusahaan dari yang awalnya bersifat reaktif (menunggu perintah atau kejadian) menjadi antisipatif dan proaktif,” katanya Dalam forum Digital & Security Forum 2026 bertajuk AI-Driven Enterprise: AIOps & Intelligent Security for the Autonomous Era di Bali, mengutip keterangan resmi, Selasa (2/6).

Kemampuan meningkatkan efisiensi sekaligus daya saing membuat autonomous business diperkirakan menjadi salah satu fokus utama perusahaan dalam beberapa tahun mendatang.

Survei Gartner menunjukkan 80 persen CEO global memperkirakan AI akan mendorong perubahan operasional pada tingkat menengah hingga tinggi, sekaligus menggeser fokus perusahaan dari digital business menuju autonomous business.

Meski demikian, implementasi konsep tersebut membutuhkan fondasi teknologi yang matang. Langkah awal yang harus dilakukan perusahaan adalah membangun visibilitas menyeluruh terhadap operasional bisnis, mulai dari performa layanan, kemampuan skalabilitas, reliabilitas sistem, ketahanan infrastruktur, hingga aspek keamanan.

Tanpa kemampuan memantau kondisi sistem secara menyeluruh, perusahaan dinilai akan kesulitan membangun mekanisme yang mampu merespons perubahan secara otomatis dan akurat.

Diprediksi dampak autonomous business tidak hanya berkaitan dengan modernisasi teknologi, tetapi juga berpengaruh langsung terhadap kinerja bisnis. Pengalaman pelanggan yang lebih baik dapat meningkatkan tingkat konversi dan kepuasan pengguna, sementara skalabilitas yang lebih tinggi membantu perusahaan merespons pertumbuhan kebutuhan bisnis secara lebih cepat.

Di sisi lain, reliabilitas dan resiliensi sistem berperan menjaga kontinuitas layanan agar tetap berjalan optimal di tengah meningkatnya kompleksitas operasional.

Keamanan juga menjadi aspek yang tidak dapat dipisahkan dari penerapan autonomous business. Semakin tinggi tingkat digitalisasi perusahaan, semakin besar pula potensi ancaman siber, risiko kepatuhan, hingga kebocoran data yang dapat berdampak pada reputasi perusahaan.

“Oleh karena itu, penerapan sistem autonomous business harus dibangun di atas fondasi keamanan yang kuat dan berkelanjutan,” katanya.

Untuk mewujudkan autonomous business, perusahaan membutuhkan platform AIOps yang mampu mengintegrasikan berbagai komponen infrastruktur teknologi informasi, mulai dari bare metal, virtual machine, aplikasi, sistem operasi, cloud, database, sistem keamanan, hingga perangkat backup dan recovery.

Integrasi tersebut memungkinkan pemanfaatan machine learning, otomatisasi proses, serta dukungan large language model (LLM) guna menghasilkan respons yang lebih cepat, cerdas, dan terkoordinasi.

Ke depan, autonomous business diperkirakan akan menjadi fondasi utama bagi perusahaan yang ingin membangun AI-driven enterprise. Dengan dukungan observabilitas, AIOps, dan kemampuan self-healing, sistem tidak hanya mampu merespons gangguan, tetapi juga memprediksi, mengantisipasi, dan memperbaiki masalah secara otomatis.

Pendekatan ini diyakini dapat membantu perusahaan meningkatkan efisiensi operasional, memperkuat keamanan, serta menghadirkan pengalaman pelanggan yang lebih baik di tengah persaingan bisnis yang semakin ketat.

Menurut Achmad, banyak solusi yang mendukung pengimplementasian autonomous business. Namun, untuk menentukan solusi yang paling tepat dan mengimplementasikannya ke dalam sistem bisnis perusahaan dengan baik, tidak mudah.

“Sebelum mengaplikasikannya ke dalam sistem bisnis, ada baiknya tim TI perusahaan menghubungi perusahaan solution integrator yang berpengalaman, kami juga siap membantu,” ujarnya.

Perusahaan mulai memasuki tahap baru transformasi digital yang dikenal sebagai autonomous business. Berbeda dengan digitalisasi konvensional yang berfokus pada otomasi proses, model operasional bisnis otonom ini mengarah pada perusahaan yang mampu mengambil keputusan, menjalankan tindakan, dan menciptakan nilai baru secara lebih mandiri dengan dukungan kecerdasan buatan (AI).

Perbedaan Autonomous Business dan Digitalisasi Konvensional

Senior Vice President, PT Multipolar Technology Tbk, Achmad Fakhrudin mengatakan, pada digitalisasi konvensional, sistem berperan menyajikan data atau laporan, sementara proses analisis dan pengambilan keputusan tetap dilakukan manusia.

Sebaliknya, autonomous business memungkinkan sistem menganalisis data secara real-time, memprediksi tren, dan mengambil keputusan secara mandiri.

“Secara keseluruhan, autonomous business mengubah perusahaan dari yang awalnya bersifat reaktif (menunggu perintah atau kejadian) menjadi antisipatif dan proaktif,” kata Achmad di hadapan peserta Digital & Security Forum 2026 bertema AI-Driven Enterprise: AIOps & Intelligent Security for the Autonomous Era, yang berlangsung beberapa waktu lalu di Bali.

Penerapan Autonomous Business Mulai Jangkau Berbagai Sektor

Achmad Fakhrudin menjelaskan, konsep tersebut dapat diterapkan di berbagai sektor. Di industri ritel, misalnya, sistem dapat memprediksi stok barang yang akan habis saat musim promosi dan langsung melakukan pengadaan secara mandiri.

Kemudian di sektor keuangan, sistem mampu mendeteksi sekaligus memblokir transaksi yang dianggap tidak biasa tanpa menunggu keputusan manusia.

Sementara pada operasional teknologi informasi (TI), sistem dapat mendeteksi aplikasi yang melambat, menemukan penyebabnya, lalu melakukan remediasi secara otomatis.

Visibilitas Operasional Jadi Prasyarat Utama

Menurut Achmad Fakhrudin, penerapan sistem bisnis yang berjalan secara mandiri ini harus diawali dengan visibilitas yang kuat terhadap keseluruhan operasional perusahaan.

Perusahaan perlu memahami kondisi sistem secara menyeluruh, mulai dari performa layanan, kemampuan skalabilitas, tingkat keandalan, ketahanan infrastruktur, hingga aspek keamanan.

“Tanpa visibilitas yang memadai, perusahaan akan sulit membangun sistem yang mampu merespons perubahan secara otomatis,” tegasnya.

AIOps Dukung Otomatisasi dan Pengambilan Keputusan

Ia menambahkan, implementasi autonomous business membutuhkan dukungan platform AIOps yang mampu mengintegrasikan berbagai elemen infrastruktur teknologi informasi, termasuk bare metal, virtual machine, aplikasi, sistem operasi, cloud, database, keamanan, hingga perangkat backup dan recovery.

Integrasi tersebut memungkinkan pemanfaatan machine learning, otomatisasi tiket, serta dukungan large language model (LLM) untuk menghasilkan respons yang lebih cerdas dan terkoordinasi.

Melalui pendekatan tersebut, sistem tidak hanya mampu merespons gangguan, tetapi juga memprediksi dan mengantisipasi berbagai potensi masalah yang muncul.

Keamanan, Komponen Penting dalam Autonomous Business

Selain visibilitas dan otomatisasi, keamanan menjadi komponen yang tidak terpisahkan dari implementasi konsep bisnis otonom ini.

Menurut Achmad, semakin tinggi tingkat digitalisasi perusahaan, semakin besar pula eksposurnya terhadap ancaman siber, risiko kepatuhan, potensi kebocoran data, serta dampak terhadap reputasi perusahaan.

“Oleh karena itu, penerapan sistem autonomous business harus dibangun di atas fondasi keamanan yang kuat dan berkelanjutan,” ujarnya.

Ke depan, autonomous business disebut akan menjadi fondasi bagi perusahaan yang ingin membangun AI-driven enterprise. Dengan memanfaatkan observabilitas, AIOps, dan kemampuan self-healing, perusahaan diharapkan mampu memprediksi, mengantisipasi, dan memperbaiki gangguan secara otomatis dalam operasionalnya.

Achmad Fakhrudin menyampaikan bahwa saat ini telah tersedia berbagai solusi yang dapat mendukung penerapan autonomous business. Kendati demikian, ia mengingatkan, pemilihan teknologi dan proses implementasinya tetap menjadi tantangan yang perlu disesuaikan dengan kebutuhan masing-masing perusahaan.

Perkembangan teknologi kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) mendorong dunia usaha memasuki era baru yang dikenal sebagai autonomous business. Konsep ini dinilai menjadi tahap lanjutan transformasi digital karena memungkinkan perusahaan mengambil keputusan dan menjalankan tindakan secara mandiri berdasarkan analisis data secara real-time.

Berbeda dengan digitalisasi konvensional yang masih mengandalkan manusia untuk menganalisis data dan menentukan langkah bisnis, autonomous business memungkinkan sistem memprediksi tren, mengidentifikasi risiko, hingga melakukan tindakan otomatis tanpa campur tangan manusia secara langsung.

AI Dorong Perusahaan Lebih Proaktif

Dalam ajang Digital & Security Forum 2026 bertema “AI-Driven Enterprise: AIOps & Intelligent Security for the Autonomous Era” di Bali, 21/5/2026, Senior Vice President Multipolar Technology Achmad Fakhrudin menjelaskan bahwa autonomous business mengubah pola kerja perusahaan dari yang bersifat reaktif menjadi lebih antisipatif dan proaktif.

Menurut dia, di sektor ritel sistem dapat memprediksi kebutuhan stok saat musim promosi dan langsung melakukan pengadaan secara otomatis. Sementara di industri keuangan, teknologi ini mampu mendeteksi anomali transaksi dan melakukan pemblokiran secara mandiri guna mengurangi risiko fraud.

Tren ini diperkirakan semakin menguat. Survei Gartner menunjukkan sekitar 80 persen CEO global meyakini AI akan mendorong perubahan signifikan terhadap kemampuan operasional perusahaan dan mempercepat pergeseran dari digital business menuju autonomous business.

Efisiensi Operasional dan Keamanan Jadi Kunci

Implementasi autonomous business membutuhkan visibilitas menyeluruh terhadap sistem perusahaan, mulai dari performa layanan, skalabilitas, reliabilitas, hingga keamanan siber. Tanpa fondasi tersebut, perusahaan akan kesulitan membangun sistem yang mampu merespons perubahan secara otomatis.

Selain meningkatkan efisiensi operasional, autonomous business juga berpengaruh terhadap pengalaman pelanggan, kepuasan pengguna, dan pertumbuhan pendapatan perusahaan. Namun, meningkatnya digitalisasi turut memperbesar risiko ancaman siber dan kebocoran data sehingga aspek keamanan menjadi komponen yang tidak dapat dipisahkan.

Untuk mendukung implementasi tersebut, perusahaan memerlukan platform AIOps yang mampu mengintegrasikan infrastruktur TI, cloud, aplikasi, database, hingga sistem keamanan. Integrasi ini memungkinkan penerapan machine learning, otomatisasi proses, serta pemanfaatan large language model (LLM) guna menghasilkan respons yang lebih cepat dan cerdas.

Ke depan, autonomous business diperkirakan menjadi fondasi utama bagi perusahaan yang ingin membangun AI-driven enterprise, dengan kemampuan memprediksi, mengantisipasi, dan memperbaiki gangguan secara otomatis demi menciptakan bisnis yang lebih efisien, aman, dan kompetitif

JAKARTA, investor.id– Berkat teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) yang terus berkembang, kini dunia usaha mulai memasuki fase baru yang lebih canggih, yaitu autonomous business. Berbeda dengan digitalisasi konvensional yang hanya berfokus pada otomasi proses, autonomous business mengarah pada perusahaan yang mampu mengambil keputusan, menjalankan tindakan, dan menciptakan nilai baru secara lebih mandiri.

Sederhananya, digitalisasi konvensional memindahkan proses manual ke sistem digital, tapi tetap membutuhkan campur tangan manusia untuk mengambil keputusan. Sistem hanya menyajikan data atau laporan, sedangkan tetap manusia yang menganalisis untuk mengambil tindakan selanjutnya.

Sementara autonomous business mampu menganalisis data secara real-time, memprediksi tren, dan mengambil keputusan secara mandiri tanpa perlu melibatkan manusia lagi.

Dalam acara Digital & Security Forum 2026 bertema AI-Driven Enterprise: AIOps & Intelligent Security for the Autonomous Era” yang berlangsung di Bali pada Kamis (21/5/2026), Senior Vice President Multipolar Technology Achmad Fakhrudin mencontohkan, di dunia ritel, autonomous business memprediksi stok barang yang akan habis saat musim promosi dan langsung melakukan pengadaan secara mandiri.

Dalam pengimplementasiannya, autonomous business mesti dimulai dari visibilitas yang kuat terhadap keseluruhan operasional perusahaan. Perusahaan harus memahami kondisi sistem secara menyeluruh, mulai dari performa layanan, kemampuan skalabilitas, tingkat keandalan, ketahanan infrastruktur, hingga aspek keamanan.

“Tanpa visibilitas yang memadai, perusahaan akan sulit membangun sistem yang mampu merespons perubahan secara otomatis,” ujarnya.

Dampak Nyata

Penggunaan autonomous business bukan sekadar pembaruan sistem teknologi, melainkan juga berkaitan langsung dengan performa perusahaan: pengalaman pelanggan yang berdampak pada tingkat konversi, kepuasan pengguna, dan pendapatan perusahaan.

Skalabilitas yang dapat ditingkatkan menentukan kemampuan sistem untuk berkembang mengikuti lonjakan kebutuhan bisnis. Pada saat yang sama, reliabilitas dan resiliensi berperan dalam menjaga konsistensi layanan.

Di industri keuangan, sistem autonomous business dapat mendeteksi hingga memblokir transaksi jika terjadi anomali yang tak biasa tanpa perlu menunggu keputusan manusia.

“Di ranah operasional TI, sistem bisa mendeteksi aplikasi yang melambat dan menemukan penyebabnya, lalu melakukan remediasi secara otomatis. ”Secara keseluruhan, autonomous business mengubah perusahaan dari yang awalnya bersifat reaktif (menunggu perintah atau kejadian) menjadi antisipatif dan proaktif,” katanya.

Karena diyakini mampu meningkatkan daya saing sekaligus efisiensi dalam waktu yang bersamaan, autonomous business diperkirakan akan menjadi “primadona baru” bagi perusahaan.

Jika merujuk pada hasil survei perusahaan riset dan konsultasi bisnis Gartner, 80% CEO global memperkirakan AI akan memaksa perubahan tingkat menengah hingga tinggi terhadap kemampuan operasional mereka, menggeser fokus dari digital business ke autonomous business.

Lebih lanjut Achmad menjelaskan, keamanan juga menjadi komponen yang tak terpisahkan dari autonomous business.

Semakin besar tingkat digitalisasi perusahaan, semakin tinggi pula eksposur terhadap ancaman siber, risiko kepatuhan, potensi kebocoran data, hingga dampaknya terhadap reputasi perusahaan. “Oleh karena itu, penerapan sistem autonomous business harus dibangun di atas fondasi keamanan yang kuat dan berkelanjutan,” katanya.

Implementasi autonomous business membutuhkan dukungan platform AIOps yang mampu mengintegrasikan berbagai elemen infrastruktur teknologi informasi, termasuk bare metal, virtual machine, aplikasi, sistem operasi, cloud, database, keamanan, hingga backup and recovery tools. Integrasi ini memungkinkan pemanfaatan machine learning, otomatisasi tiket, serta dukungan large language model (LLM) untuk menghasilkan respons yang lebih cerdas dan terkoordinasi.

Ke depan, autonomous business diperkirakan akan menjadi fondasi utama bagi perusahaan yang ingin membangun AI-driven enterprise. Dengan memanfaatkan observabilitas, AIOps, dan kemampuan self-healing, perusahaan tidak hanya bereaksi terhadap masalah, tetapi juga mampu memprediksi, mengantisipasi, dan memperbaiki gangguan secara otomatis.

“Dengan begitu, perusahaan dapat meningkatkan efisiensi operasional, memperkuat keamanan, dan menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih baik sekaligus,” ujarnya.

“Banyak solusi yang mendukung pengimplementasian autonomous business. Namun, untuk menentukan solusi yang paling tepat dan mengimplementasikannya ke dalam sistem bisnis perusahaan dengan baik, tidak mudah. Maka, sebelum mengaplikasikannya ke dalam sistem bisnis, ada baiknya tim TI perusahaan Anda menghubungi Multipolar Technology. Sebagai perusahaan solution integrator yang berpengalaman, kami siap membantu,” lanjut Achmad

Jakarta – Didorong adopsi teknologi kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) yang semakin masif, dunia usia memasuk era baru, yakni autonomous business. Tren ini membantu perusahaan dalam mengambil keputusan, menjalankan tindakan hingga menciptakan nilai baru dengan lebih mandiri.

Jika digitalisasi konvensional hanya berfokus pada otomasi proses, yakni mentransformasi proses manual ke sistem digital, tapi tetap mengandalkan campur tangan manusia untuk mengambil keputusan, autonomous business mampu menganalisis data secara real-time, memprediksi tren, dan mengambil keputusan secara mandiri tanpa perlu melibatkan manusia lagi.

Dalam Digital & Security Forum 2026 bertema “AI-Driven Enterprise: AIOps & Intelligent Security for the Autonomous Era” di Bali beberapa hari lalu, Senior Vice President Multipolar Technology Achmad Fakhrudin mencontohkan, misalnya di industri ritel, autonomous business bisa memprediksi stok barang yang akan habis saat musim promosi dan langsung melakukan pengadaan secara mandiri.

Contoh lain misalnya di industri keuangan, sistem autonomous business bisa mendeteksi hingga memblokir transaksi saat terjadi anomali yang tak biasa tanpa perlu menunggu keputusan manusia. Di ranah operasional TI, sistem bisa mendeteksi aplikasi yang melambat dan menemukan penyebabnya, lalu melakukan remediasi secara otomatis.

”Secara keseluruhan, autonomous business mengubah perusahaan dari yang awalnya bersifat reaktif (menunggu perintah atau kejadian) menjadi antisipatif dan proaktif,” kata Achmad dalam keterangan resmi, Minggu, 31 Mei 2026.

Autonomous business diproyeksikan akan menjadi tren baru yang diadopsi banyak perusahaan. Alasannya, pendekatan ini diyakini mampu meningkatkan daya saing sekaligus efisiensi dalam waktu yang bersamaan.

Berdasarkan hasil survei perusahaan riset dan konsultasi bisnis Gartner, sekitar 80 persen CEO global menyakini bahwa AI akan memaksa perubahan tingkat menengah hingga tinggi terhadap kemampuan operasional mereka, menggeser fokus dari digital business ke autonomous business.

Dalam pengimplementasiannya, autonomous business harus dimulai dari visibilitas yang kuat terhadap keseluruhan operasional perusahaan. Perusahaan harus memahami kondisi sistem secara menyeluruh. Mulai dari performa layanan, kemampuan skalabilitas, tingkat keandalan, ketahanan infrastruktur, hingga aspek keamanan. Tanpa visibilitas yang memadai, perusahaan akan sulit membangun sistem yang mampu merespons perubahan secara otomatis.

Dampak Autonomous Business

Autonomous business tidak sekadar pembaruan sistem teknologi, tapi berdampak langsung pada performa perusahaan, pengalaman pelanggan yang mempengaruhi tingkat konversi, kepuasan pengguna, dan pendapatan perusahaan.

Skalabilitasnya juga bisa terus ditingkatkan dan dikembangkan mengikuti lonjakan kebutuhan bisnis. Pada saat yang sama, reliabilitas dan resiliensi berperan dalam menjaga konsistensi layanan.

Di sisi lain, keamanan juga menjadi faktor tak terpisahkan dari autonomous business. Semakin besar tingkat digitalisasi perusahaan, semakin tinggi pula eksposur terhadap ancaman siber, risiko kepatuhan, potensi kebocoran data, hingga dampaknya terhadap reputasi perusahaan.

“Oleh karena itu, penerapan sistem autonomous business harus dibangun di atas fondasi keamanan yang kuat dan berkelanjutan,” tegasnya.

Penerapan autonomous business membutuhkan dukungan platform AIOps yang bisa mengintegrasikan berbagai elemen infrastruktur teknologi informasi, termasuk bare metal, virtual machine, aplikasi, sistem operasi, cloud, database, keamanan, hingga backup and recovery tools. Integrasi ini memungkinkan pemanfaatan machine learning, otomatisasi tiket, serta dukungan large language model (LLM) guna menghasilkan respons yang lebih cerdas dan terkoordinasi.

Ke depan, autonomous business diproyeksikan akan menjadi fondasi utama bagi perusahaan yang ingin membangun AI-driven enterprise. Memanfaatkan observabilitas, AIOps, dan kemampuan self-healing, perusahaan tidak hanya merespons masalah, tapi juga mampu memprediksi, mengantisipasi, dan memperbaiki gangguan secara otomatis.

Dengan begitu, perusahaan bisa meningkatkan efisiensi operasional, memperkuat keamanan, dan menciptakan customer experience yang lebih baik. (*) Ari Astriawan

Warta Ekonomi, Jakarta – Berkat teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) yang terus berkembang, kini dunia usaha mulai memasuki fase baru yang lebih canggih, yaitu autonomous business. Berbeda dengan digitalisasi konvensional yang hanya berfokus pada otomasi proses, autonomous business mengarah pada perusahaan yang mampu mengambil keputusan, menjalankan tindakan, dan menciptakan nilai baru secara lebih mandiri.

Sederhananya, digitalisasi konvensional memindahkan proses manual ke sistem digital, tapi tetap membutuhkan campur tangan manusia untuk mengambil keputusan. Sistem hanya menyajikan data atau laporan, sedangkan tetap manusia yang menganalisis untuk mengambil tindakan selanjutnya. Sementara autonomous business mampu menganalisis data secara real-time, memprediksi tren, dan mengambil keputusan secara mandiri tanpa perlu melibatkan manusia lagi.

Dalam acara Digital & Security Forum 2026 bertema “AI-Driven Enterprise: AIOps & Intelligent Security for the Autonomous Era” yang berlangsung di Bali pada Kamis (21/5), Senior Vice President Multipolar Technology Achmad Fakhrudin mencontohkan, di dunia ritel, autonomous business memprediksi stok barang yang akan habis saat musim promosi dan langsung melakukan pengadaan secara mandiri.

Di industri keuangan, sistem autonomous business dapat mendeteksi hingga memblokir transaksi jika terjadi anomali yang tak biasa tanpa perlu menunggu keputusan manusia. Di ranah operasional TI, sistem bisa mendeteksi aplikasi yang melambat dan menemukan penyebabnya, lalu melakukan remediasi secara otomatis. ”Secara keseluruhan, autonomous business mengubah perusahaan dari yang awalnya bersifat reaktif (menunggu perintah atau kejadian) menjadi antisipatif dan proaktif,” katanya.

Karena diyakini mampu meningkatkan daya saing sekaligus efisiensi dalam waktu yang bersamaan, autonomous business diperkirakan akan menjadi “primadona baru” bagi perusahaan. Jika merujuk pada hasil survei perusahaan riset dan konsultasi bisnis Gartner, 80% CEO global memperkirakan AI akan memaksa perubahan tingkat menengah hingga tinggi terhadap kemampuan operasional mereka, menggeser fokus dari digital business ke autonomous business.

Dalam pengimplementasiannya, autonomous business mesti dimulai dari visibilitas yang kuat terhadap keseluruhan operasional perusahaan. Perusahaan harus memahami kondisi sistem secara menyeluruh, mulai dari performa layanan, kemampuan skalabilitas, tingkat keandalan, ketahanan infrastruktur, hingga aspek keamanan. Tanpa visibilitas yang memadai, perusahaan akan sulit membangun sistem yang mampu merespons perubahan secara otomatis.

Dampak Nyata

Penggunaan autonomous business bukan sekadar pembaruan sistem teknologi, melainkan juga berkaitan langsung dengan performa perusahaan: pengalaman pelanggan yang berdampak pada tingkat konversi, kepuasan pengguna, dan pendapatan perusahaan. Skalabilitas yang dapat ditingkatkan menentukan kemampuan sistem untuk berkembang mengikuti lonjakan kebutuhan bisnis. Pada saat yang sama, reliabilitas dan resiliensi berperan dalam menjaga konsistensi layanan.

Lebih lanjut Achmad menjelaskan, keamanan juga menjadi komponen yang tak terpisahkan dari autonomous business. Semakin besar tingkat digitalisasi perusahaan, semakin tinggi pula eksposur terhadap ancaman siber, risiko kepatuhan, potensi kebocoran data, hingga dampaknya terhadap reputasi perusahaan. “Oleh karena itu, penerapan sistem autonomous business harus dibangun di atas fondasi keamanan yang kuat dan berkelanjutan,” katanya.

Implementasi autonomous business membutuhkan dukungan platform AIOps yang mampu mengintegrasikan berbagai elemen infrastruktur teknologi informasi, termasuk bare metal, virtual machine, aplikasi, sistem operasi, cloud, database, keamanan, hingga backup and recovery tools. Integrasi ini memungkinkan pemanfaatan machine learning, otomatisasi tiket, serta dukungan large language model (LLM) untuk menghasilkan respons yang lebih cerdas dan terkoordinasi.

Ke depan, autonomous business diperkirakan akan menjadi fondasi utama bagi perusahaan yang ingin membangun AI-driven enterprise. Dengan memanfaatkan observabilitas, AIOps, dan kemampuan self-healing, perusahaan tidak hanya bereaksi terhadap masalah, tetapi juga mampu memprediksi, mengantisipasi, dan memperbaiki gangguan secara otomatis. Dengan begitu, perusahaan dapat meningkatkan efisiensi operasional, memperkuat keamanan, dan menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih baik sekaligus.

“Banyak solusi yang mendukung pengimplementasian autonomous business. Namun, untuk menentukan solusi yang paling tepat dan mengimplementasikannya ke dalam sistem bisnis perusahaan dengan baik, tidak mudah. Maka, sebelum mengaplikasikannya ke dalam sistem bisnis, ada baiknya tim TI perusahaan Anda menghubungi Multipolar Technology. Sebagai perusahaan solution integrator yang berpengalaman, kami siap membantu,” ungkap Achmad.

Salah satu dampak terbesar darl risiko Al adalah meningkatnya potensi penipuan. Hal ini berdampak pada perlindungan konsumen, potensi gangguan stabilitas sistem keuangan, dan penurunan kepercayaan publik. Keberhasilan implementasi agentic Al bergantung pada kesiapan data.

Transformasi digital,  termasuk pemanfaatan artifidal inttlligtnct (Al), merupakan sebuah keniscayaan bagi industri perbankan. Pemanfaatan Al pun perlu diarahkan secara selektif, relevan dengan kebutuhan bank, sena selaras dengan prolil rlsiko dan tingkat kesiapan setiap bank. Lantas, bagaimana bank memanfaatkan AT? Apa saja dampak Al terhadap perlindungan nasabah dan stabilitas sistem keuangan?

Sektor perbankan termasuk leading adopter dalam lmplementasi Al. Bagi industri ini, Al tidak lagi dipandang sebagai sebuah pilihan, tapi sudah menjadi katalis efisiensi dan inovasi layanan. Misalnya, Al bisa dimanfaatkan dalam mengembangkan layanan chatbot, deteksi fraud real-time, credit scoring dan analisis risiko, proses Know Your Customer (KYC), dan automasi dokumen. Bank of America, misalnya, menggunakan Erica, asisten virtual Al, untuk memberikan dukungan nasabah, menjawab pertanyaan perbankan, dan memberikan wawasan keuangan yang diprsonalisasi kepada pengguna melalui aplikasi seluler.

Mesiti begitu, bank bisa melakukan hal itu jika mampu mengoptimalkan basis data yang dikumpulkan dari berbagai sumber, seperti transaksi atau detail pelanggan. Data tersebut kemudian dijadikan ringkasan data yang terorganisasi (laporan), yang disajikan dalam format yang mudah dibaca untuk menunjukkan apa yang telah terjadi. Dari laporan tersebut, kemudian dilakukan proses pemeriksaan data (analisis) untuk mengidentifikasi pola, tren, dan wawasan yang mendukung pengambilan keputusan yang tepat.

“Keberhasilan implementasi Al sangat bergantung pada kualitas data. Data harus valid, andal, dan siap dianalisis. Data analytics digunakan untuk memahami kejadian yang telah terjadi, sementara data science memanfaatkan AI untuk prediksi dan pengambilan keputusan secara otomatis; ujar Senior Vice President Multipolar Technology, Achmad Fakhrudin, dalam paparannya saat “BPD Forum ke-20” di Denpasar, Bali, Februari 2026 lalu.

Dalam forum tersebut, Achmad Fakhrudin juga mengungkapkan bahwa dengan fondasi teknologi dan data yang kuat, agentic Al diyakini dapat menjadi akselerator transformasi bagi BPD menuju organisasi yang lebih cerdas, aman, efisien, dan adaptif, serta berdampak nyata pada pertumbuhan ekonomi daerah. Implementasi agentic AI di BPD setidaknya dapat difokuskan pada empat area utama. Yakni, Al Ops untuk meningkatkan efisiensi operasional, Al Driven Security untuk memperkuat perlindungan terhadap ancaman siber, Al Testing untuk mempercepat proses pengujian sistem, dan Al Transaction Network Analysis untuk menganalisis pola transaksl dan mendeteksi risiko sejak dini. Keempat area tersebut akan berjalan optimal jika didukung platform Al yang memiliki orkestrasi model, automasi pipeline, monitoring, serta tata kelola yang Jelas. “Integrasi agentic AI juga dapat dilakukan tanpa mengganggu sistem core banking yang sudah berjalan.” tambah Achmad Fakhrudin.

Hal ini diakui pula oleh Vice President of AI and Big Data Analytics Bank Negara Indonesia (BNI), Robby Indarto. Menurutnya, agentic AI merupakan sistem AI yang secara otonom merencanakan, memutuskan, dan mengambil tindakan di berbagai tugas untuk mencapai tujuan yang telah ditentukan sering kali menggunakan alat dan alur kerja dengan intervensi manusia secara minimal. Misalnya, penanganan kasus fraud secara otomatis, pemrosesan pinjaman nasabah, dan alur kerja operasional.  Robby mencontohkan beberapa kasus penanganan penggunaan agentic AI di bagian back end, seperti pengembangan aplikasi, pemantauan infrastruktur, deteksi penipuan, dan pengumpulan automasi AI. Di bagian middle end, ada AI operation optimization, AI credit processing, AI performance and measurement, dan AI employee assistant. Sementara, di bagian front end, ada chatbot, sales and marketing, dan assistant personalized offer AI complaint handling.

Keberhasilan implementasi agentic AI salah satunya bergantung pada kesiapan data. Karena itu, sebelum mengembangkan AI, termasuk agentic AI, bank-bank, tak terkecuali BPD, harus mempersiapkan data yang valid dan reliable serta analytics-nya. Di bank-bank besar, seperti BNI, analytics itu ada dua jenis, yaitu data analytics atau business analytics dan data science. Data analytics berfokus pada apa yang sudah terjadi, sedangkan data science lebih maju lagi karena menggunakan data dan Al untuk membuat prediksi dan model cerdas, termasuk otomatisasi pengambilan kepurusan.

Namun, pemanfaatan AI bukan tanpa risiko. Dalam banyak kasus, risiko AI kerap kali mengacu pada bias algoritma, manipulasi model, kebocoran data, deepfake and fraud, dan AI lack of explainability. Hal ini berdampak pada perlindungan konsumen, potensi gangguan terhadap stabilitas sistem keuangan, dan penurunan kepercayaan publik. Salah satu dampak terbesar dari risiko AI di perbankan adalah meningkatnya potensi penipuan. Survei ProSight 2026 CRO Outlook menunjukkan, kejahatan finansial menjadi risiko terbesar kedua yang dihadapi bank. Sekitar 32% responden mengaku khawatir AI akan digunakan untuk melakukan penipuan. Teknologi seperti deepfake membuat penipuan makin sulit dideteksi. Pelaku kejahatan pun bisa memanfaatkan AI untuk meniru suara atau wajah seseorang. Ini membuka celah baru dalam sistem keamanan bank. Selain itu, penggunaan agen AI oleh nasabah menambah titik rawan baru. lnteraksi antara manusia dan mesin menjadi celah yang bisa dimanfaatkan pelaku kejahatan.

Di tengah risiko tersebut, bank tetap bergerak cepat mengadopsi Al. Sebanyak 54% bank sudah menggunakan Al dalam operasional mereka. Bahkan, 48% bank berencana menggunakan Al untuk manajemen risiko dalam dua tahun ke depan. Penggunaan AI di industri perbankan mencaup berbagai fungsi, mulai dari verifikasi nasabah (Know Your Customer), pencegahan pencucian uang, hingga analisis kredit dan kepatuhan regulasi. Namun, langkah ini belum sepenuhnya diimbangi dengan sistem pengawasan yang matang.

Meski adopsi AI meningkat, hanya 12% bank yang merasa memiliki kerangka tata kelola AI yang sangat matang. Banyak bank masih dalam tahap membangun sistem persetujuan dan pengawasan AI. Tujuannya, agar penggunaan teknologi ini tetap aman dan terkendali. Perubahan juga bakal kian besar dengan hadirnya agen AI. lni adalah sistem AI yang bisa bertindak sendiri tanpa campur tangan manusia. Model ini berpotensi mengubah cara bank berinteraksi dengan nasabah. Namun, risikonya Juga lebih sulit dikendalikan. Untuk menghadapi risiko yang makin kompleks, bank mulai membentuk tim lintas fungsi. Tim ini menggabungkan keahlian di bidang siber, fraud, dan kepatuhan. Fokus utamanya adalah mendeteksi ancaman lebih cepat dan merespons dengan tepat. Salah satu langkah yang mulai banyak dilakukan adalah membangun tim khusus untuk mengawasi ancaman dari dalam organisasi atau insider threat. Tim ini menggunakan alat pemantauan dan panduan tindakan untuk mencegah potensi pelanggaran sejak dini.

Agentic AI merupakan “mesin pengungkit” baru yang mampu membuka nilai bisnis sena memperkuat daya saing perbankan. Berbeda dengan AI konvensional, Agentic AI mampu mengambil keputusan secara mandiri dalam kerangka tata kelola yang ketat. Hal ini sangat penting bagi sektor perbankan, terutama jika didukung platform AI yang aman, terstandarisasi, dan dapat dijalankan secara on-premise guna memenuhi regulasi serta melindungi data nasabah.

Transformasi digital di sektor perbankan memasuki fase baru. Bukan lagi soal aplikasi mobile atau layanan digital semata, melainkan pemanfaatan Agentic AI—kecerdasan buatan yang mampu bertindak otonom berbasis tujuan—untuk mendongkrak efisiensi, keamanan, dan daya saing Bank Pembangunan Daerah (BPD).

Dorongan ini menguat seiring makin ketatnya kompetisi industri keuangan. Di satu sisi, BPD tetap memegang peran strategis sebagai penggerak ekonomi daerah. Namun di sisi lain, mereka dihadapkan pada tekanan dari fintech, bank digital, hingga tuntutan regulasi dan keamanan siber yang kian kompleks.

Data Asosiasi Bank Daerah mencatat, saat ini terdapat 27 BPD di Indonesia—terdiri dari 24 BPD konvensional dan 3 BPD syariah. Seluruhnya dituntut beradaptasi cepat agar tidak tersingkir dalam pusaran transformasi industri keuangan nasional.

Dalam BPD Forum ke-20 bertajuk “Securing Financial Transformation: Navigating Change, Driving Impact with Agentic AI” di Bali, 11–13 Februari 2026, PT Multipolar Technology Tbk menegaskan bahwa Agentic AI bukan tren sesaat.

Senior Vice President Multipolar Technology Achmad Fakhrudin menyebut Agentic AI sebagai “mesin pengungkit” baru bagi perbankan daerah.

“Ini bukan lagi tentang wacana atau proyeksi. Agentic AI adalah alat nyata untuk membuka nilai bisnis dan memperkuat daya saing BPD di tengah disrupsi teknologi,” ujarnya.

Berbeda dari AI konvensional, Agentic AI dirancang untuk mengambil keputusan secara mandiri dalam koridor tata kelola yang ketat. Untuk sektor perbankan, pendekatan ini dinilai krusial—terutama jika dibangun di atas platform AI yang aman, terstandarisasi, dan dapat dijalankan secara on-premise, demi memenuhi regulasi serta perlindungan data sensitif nasabah.

Multipolar Technology memetakan empat area strategis sebagai titik masuk implementasi Agentic AI di lingkungan Bank Pembangunan Daerah (BPD).

Pertama, AI Ops dimanfaatkan untuk memangkas biaya sekaligus meningkatkan efisiensi operasional melalui otomasi dan optimalisasi proses kerja.

Kedua, AI-Driven Security berperan memperkuat pertahanan perbankan daerah dari ancaman serangan siber yang kian kompleks.

Ketiga, AI Testing digunakan untuk mempercepat proses pengujian sistem sehingga peluncuran layanan digital dapat dilakukan lebih cepat dan minim risiko. Keempat, AI Transaction Network Analysis memungkinkan bank menganalisis pola transaksi secara lebih mendalam guna mendeteksi potensi risiko dan aktivitas mencurigakan sejak dini.

Keempatnya hanya akan optimal jika ditopang platform AI dengan orkestrasi model, automasi pipeline, monitoring, dan tata kelola yang jelas. Multipolar Technology menegaskan, integrasi Agentic AI dapat dilakukan tanpa “mengguncang” core banking maupun sistem digital yang sudah berjalan.

Namun AI tak akan bekerja tanpa pondasi data yang kuat. Hal ini ditegaskan Vice President Divisi AI & Big Data Analytics PT Bank Negara Indonesia Tbk, Robby Indarto.

“AI hanya sepintar data yang dimilikinya. Bank harus memastikan data valid, andal, dan siap dianalisis,” kata Robby. Ia menjelaskan, data analytics berfungsi membaca apa yang sudah terjadi, sementara data science memanfaatkan AI untuk prediksi, pemodelan cerdas, hingga otomasi keputusan—wilayah di mana Agentic AI mulai berperan besar.

“Agentic AI bisa menjadi akselerator besar bagi transformasi BPD. Dengan fondasi teknologi yang kuat, kami siap menjadi mitra strategis perbankan daerah untuk menghadirkan inovasi digital yang berdampak nyata bagi ekonomi daerah,” pungkas Achmad.

Jakarta, FORTUNE – Implementasi Agentic AI kini dipandang sebagai katalis penting bagi transformasi digital Bank Pembangunan Daerah (BPD) dalam membentengi sistem dari serangan siber. Keharusan yang bersifat mendesak ini mengemuka menyusul laporan Indonesia Anti Scam Center (IASC) mengenai lonjakan kasus scam finansial dengan total kerugian Rp9,1 triliun hingga Januari 2026.

Isu tersebut mengemuka dalam ajang BPD Forum ke-20 yang berlangsung di Bali pada 11-13 Februari 2026.

Senior Vice President Multipolar Technology, Achmad Fakhrudin, menyatakan Agentic AI bukan sekadar tren teknologi, melainkan enabler strategis bagi evolusi BPD.

Berdasarkan data Asosiasi Bank Daerah (Asbanda), saat ini terdapat 27 BPD di seluruh Indonesia—mencakup 24 BPD konvensional dan 3 BPD syariah—yang berperan penting menggerakkan perekonomian daerah.

“Pemanfaatan Agentic AI menjadi kunci untuk membuka nilai bisnis baru sekaligus memperkuat daya saing perbankan daerah di tengah percepatan inovasi teknologi serta tekanan kompetisi dari fintech, neobank, dan channel bisnis lainnya,” kata Achmad dalam keterangan resmi, dikutip Senin (2/3).

Adopsi teknologi ini, menurutnya, kini telah bergeser dari tahap eksperimental menuju implementasi nyata yang menghasilkan nilai bisnis. Untuk tahap awal, BPD dapat memfokuskan pemanfaatan Agentic AI pada empat use case utama: AI Ops untuk optimalisasi operasional; AI-Driven Security guna meningkatkan perlindungan keamanan siber; AI Testing untuk mempercepat siklus pengujian sistem; dan AI Transaction Network Analysis untuk deteksi risiko melalui analisis pola transaksi.

Keempat aspek tersebut dinilai akan memberikan dampak optimal jika dijalankan di atas platform AI yang menyediakan orkestrasi model, automasi pipeline, pemantauan, serta tata kelola AI yang transparan.

Sebagai system integrator, Multipolar Technology memastikan integrasi Agentic AI dapat selaras dengan core banking, digital channel, maupun sistem pendukung lainnya milik BPD. Namun, keberhasilan teknologi ini juga mensyaratkan kesiapan infrastruktur data di internal bank.

Vice President Divisi AI dan Big Data Analytics PT Bank Negara Indonesia Tbk (BNI), Robby Indarto, menerangkan bahwa validitas dan keandalan data merupakan fondasi mutlak. Menurutnya, sebelum mengembangkan AI, institusi perbankan harus mematangkan sisi analitiknya.

“Di bank-bank besar seperti BNI, analitik terbagi menjadi dua: data analytics atau business analytics yang berfokus pada peristiwa yang sudah terjadi, serta data science yang lebih maju dengan memanfaatkan data dan AI untuk membuat prediksi serta mengotomatisasi pengambilan keputusan,” kata Robby.

Ia meyakini Agentic AI berperan besar dalam membangun organisasi yang lebih cerdas, aman, efisien, dan personal. Transformasi ini akan makin berdampak jika dibarengi dengan tata kelola yang baik serta kolaborasi intensif antara industri perbankan dan jaringan mitra teknologi.

Sejalan dengan dorongan transformasi tersebut, pada 2025 PT Multipolar Technology Tbk (MLPT) membukukan kinerja keuangan yang solid dengan laba bersih Rp336 miliar.

Raihan tersebut ditopang oleh pendapatan perusahaan yang mencapai Rp3,84 triliun, tumbuh 2,93 persen secara tahunan (year-on-year). Pertumbuhan ini disokong oleh peningkatan volume penjualan perangkat keras serta layanan teknologi yang menjadi lini bisnis utama perusahaan.