AI Dinilai Belum Menuntaskan Masalah Modernisasi Sistem IT Lama

CIANJUR.CO - Modernisasi teknologi informasi telah lama menjadi agenda para pemimpin IT. Perusahaan berulang kali berupaya memindahkan aplikasi dari sistem lama, termasuk mainframe, ke lingkungan yang lebih baru, baik di pusat data sendiri maupun di cloud. Namun, pergantian teknologi belum selalu menghasilkan perubahan yang tuntas. Kini, kecerdasan buatan (AI), terutama AI agentik, kembali ditawarkan sebagai cara untuk mendorong pembaruan sistem.

Berdasarkan laporan ZDNET AI, perjalanan modernisasi sebelumnya mencakup beragam pendekatan, seperti layanan web, microservices, cloud, virtualisasi, serta penggunaan server Windows dan Linux berbasis x86. Berbagai inisiatif tersebut ditujukan untuk membangun sistem yang lebih maju dan fleksibel. Meski begitu, modernisasi kerap terasa seperti pekerjaan yang selalu diperkirakan baru akan selesai lima tahun lagi.

Survei terhadap 2.000 pengambil keputusan senior bidang IT yang dilakukan spesialis layanan IT Kyndryl menunjukkan bahwa penerapan AI sejauh ini belum banyak diarahkan untuk modernisasi teknologi. Hanya 10% pimpinan teknologi yang menyatakan telah menggunakan AI agentik sebagai alat modernisasi. Angka itu menempatkan AI pada tahap awal, sementara organisasi masih menghadapi pertanyaan apakah pendekatan baru ini dapat mengatasi persoalan yang belum diselesaikan program-program sebelumnya.

Hasil modernisasi konvensional dalam survei tersebut juga belum merata. Menurut temuan peneliti Kyndryl, hanya sekitar separuh responden yang menjalankan modernisasi melaporkan adanya perbaikan operasi IT. Mereka yang memperoleh peningkatan inovasi jumlahnya bahkan kurang dari separuh. Sementara itu, 18% responden mengatakan perusahaan mereka hanya mendapatkan nilai yang terbatas atau tidak jelas dari upaya tersebut.

Baca juga: TechCrunch Disrupt 2026 Bahas Peluang di Balik Infrastruktur AI

Persoalan pelaksanaan turut terlihat pada jadwal dan anggaran. Hampir separuh responden menyebut proyek modernisasi mereka tertinggal dari rencana sekaligus mengalami pembengkakan biaya. Dengan demikian, tantangannya bukan semata memilih teknologi pengganti. Proyek yang mahal dan memakan waktu dapat berjalan tanpa manfaat operasional maupun inovasi yang sebanding dengan harapan.

Fokus bergeser dari mengganti sistem ke kemampuan bisnis

Kyndryl menilai modernisasi perlu bergerak melampaui tindakan mengganti mainframe atau sistem lama dengan teknologi yang tampak lebih baru. AI agentik berpotensi membentuk tahap berikutnya, tetapi orientasinya bukan sekadar menyingkirkan perangkat lama. Perhatian mulai diarahkan pada cara membuat keseluruhan lingkungan teknologi perusahaan bekerja lebih baik dan mendukung kemampuan bisnis yang nyata.

Dalam laporan itu, Kyndryl menyatakan bahwa pengurangan biaya dan keluar dari sistem lama tidak lagi menjadi alasan utama modernisasi. Kebutuhan AI yang meningkat pada hampir seluruh bagian IT, ditambah pertimbangan kedaulatan yang semakin penting, mendorong pemimpin perusahaan untuk mengoptimalkan kumpulan teknologi mereka. Lingkungan tersebut terdiri atas berbagai keputusan teknologi lama dan baru yang harus berjalan bersama.

Salah satu hambatan teknisnya adalah ketergantungan antarsistem yang tidak selalu terlihat. Agen AI dapat bekerja secara mandiri sekaligus membantu memberi gambaran tentang hubungan antara sistem lama dan teknologi baru. Namun, kurang dari satu dari 10 organisasi menyatakan benar-benar yakin mengetahui seluruh ketergantungan tersebut. Kyndryl menggambarkan kondisi itu sebagai titik buta teknis yang signifikan.

Baca juga: Natura Perkenalkan Cincin Pintar Interface Seharga US$99 untuk Akses AI

AI agentik mulai digunakan untuk memetakan ketergantungan tersembunyi, menghasilkan kode, dan menyusun dokumentasi. Kyndryl mencatat bahwa pekerjaan-pekerjaan itu selama ini cenderung memerlukan waktu panjang dan rentan terhadap kesalahan. Organisasi yang belum menggunakan AI agentik untuk modernisasi juga disebut jauh lebih mungkin mengalami keterlambatan dibandingkan para pengguna awal.

Meski demikian, laporan Kyndryl menyebut janji awal AI agentik bukan berarti seluruh persoalan modernisasi selesai. Pemetaan, pembuatan kode, dan dokumentasi dapat mempercepat sebagian pekerjaan, tetapi organisasi masih harus menghadapi rumitnya lingkungan teknologi serta pelaksanaan perubahan. Modernisasi tetap menjadi pekerjaan berkelanjutan, bukan satu proyek yang otomatis berakhir setelah sistem baru diterapkan.

Utang teknis dan biaya komputasi masih membayangi

Andy Thurai, pendiri The Field CTO dan mantan kepala strateg strategi IBM, menilai modernisasi IT semakin menyerupai kondisi kronis. Ia merujuk pada laporan yang menyatakan empat dari 10 perusahaan masih menjalankan mainframe. Menurut Thurai, meskipun modernisasi terus disebut sebagai mandat utama, garis akhir program-program tersebut kerap diperkirakan masih berjarak lima hingga 10 tahun.

Thurai juga menyoroti kebiasaan organisasi membeli perangkat lunak baru tanpa menonaktifkan sistem lama yang berada di bawahnya. Akibatnya, teknologi lama dapat terus bertahan meski aplikasi atau perangkat lunak baru sudah dibeli. Ia menilai AI berisiko menjadi perhatian baru yang mengalihkan fokus dari pekerjaan sulit untuk mengurai utang teknis yang menumpuk.

Baca juga: Goodfire Uji Monitor Internal untuk Mendeteksi Agen AI Bermasalah dengan Biaya Lebih Rendah

Para CIO, menurut Thurai, harus menghadapi vendor yang menawarkan AI kepada pemimpin IT seolah-olah teknologi itu menjadi solusi untuk segala persoalan. Ia memperingatkan bahwa perhitungan ekonominya belum tentu sepadan: ketika AI mendorong perluasan infrastruktur, tagihan bulanan bisa menjadi sulit dipahami. Dalam survei Kyndryl, tiga dari 10 pemimpin sudah khawatir modernisasi berbasis AI akan berakhir dengan biaya komputasi yang sangat tidak terduga.

Thurai tetap melihat kemungkinan AI membantu organisasi yang telah melangkah lebih jauh daripada sekadar menambahkan chatbot. Ia mengatakan sejumlah organisasi menggunakan kerangka kerja agentik sebagai lapisan orkestrasi untuk menemukan ketergantungan teknis yang tersembunyi, lalu melengkapi dokumentasi yang belum tersedia. Pendekatan itu, menurutnya, dapat mempercepat inisiatif yang sebelumnya menyita waktu berbulan-bulan dalam pekerjaan manual yang rentan kesalahan.

Namun, percepatan tersebut tidak menghapus siklus perubahan teknologi. Thurai mengingatkan bahwa arsitektur yang dibangun dengan AI saat ini pada akhirnya dapat menjadi lingkungan lama yang harus dimodernisasi oleh pihak lain. Dengan begitu, AI agentik dapat mempercepat bagian tertentu dari pekerjaan dan membantu membuka peta sistem, sementara persoalan biaya, ketergantungan, dan keberlanjutan modernisasi tetap perlu diperhitungkan.