review1st.com — Datadog, Inc. (NASDAQ: DDOG) menekankan pentingnya visibilitas operasional dan observabilitas infrastruktur untuk menopang pertumbuhan adopsi artificial intelligence (AI) di Indonesia.
Platform observabilitas dan keamanan berbasis AI ini menilai efisiensi pengelolaan komputasi menjadi kunci agar investasi AI memberikan nilai bisnis nyata.
Tantangan Kompleksitas Daya Komputasi dan Kebutuhan Visibilitas
Beban kerja AI mencakup unit pemrosesan grafis (graphics processing units/GPU), infrastruktur cloud, jaringan, model, hingga aplikasi. Setiap komponen tersebut menghasilkan data performa dan pola konsumsi daya yang berbeda.
Tanpa tampilan terintegrasi, organisasi kesulitan mengidentifikasi kendala teknis, akar masalah, serta tingkat pengembalian investasi AI.
Kebutuhan visibilitas terintegrasi makin mendesak sejalan dengan rencana pembangunan AI Factory di Indonesia yang diproyeksikan mencapai kapasitas hingga 1 gigawatt (GW) dalam tiga tahun.
Skala komputasi besar ini mengintegrasikan pemrosesan data, jaringan, daya listrik, dan sistem pendingin (cooling) sebagai satu kesatuan sistem operasional.
Field CTO Asia-Pasifik & Jepang Datadog, Yadi Narayana, menyatakan bahwa kapasitas komputasi besar tidak otomatis menghasilkan nilai bisnis yang lebih baik.
“Saat organisasi mulai menjalankan AI ke tahap produksi, mereka perlu memahami bagaimana kinerja lingkungan tersebut, di mana sumber daya dikonsumsi, serta di mana potensi hambatan dapat bermunculan,” ujar Yadi.
Menurutnya, mengelola lingkungan AI tanpa visibilitas ibarat mengarahkan lalu lintas yang padat tanpa tahu lokasi titik kemacetan.
Temuan Risiko Kegagalan Aplikasi AI di Tahap Produksi
Laporan State of AI Engineering 2026 dari Datadog menunjukkan risiko kegagalan operasional pada aplikasi AI skala produksi:
- Hampir 1 dari 20 permintaan (request) AI mengalami kegagalan saat aplikasi mencapai tahap produksi secara global.
- Hampir 60% kegagalan dipicu oleh keterbatasan kapasitas, rate limits, kuota, dan batas konkurensi, bukan akibat kualitas model AI.
- Rata-rata volume data per permintaan naik lebih dari dua kali lipat dalam setahun terakhir pada pengguna biasa, dan meningkat hingga empat kali lipat pada pengguna tingkat tinggi.
Pengalaman integrasi sistem juga diterapkan oleh Indosat Ooredoo Hutchison (IOH) di Indonesia. IOH menyatukan lebih dari enam perangkat pemantau terpisah di seluruh jaringan, IT, dan platform digital ke dalam satu platform Datadog untuk memperoleh visibilitas operasional yang menyeluruh.
Efisiensi Operasional Memperkuat Ekonomi Penerapan AI
Pertimbangan efisiensi infrastruktur menjadi krusial bagi perusahaan di Indonesia dan Asia Tenggara. Sebagian besar biaya komputasi menggunakan mata uang dolar AS, sedangkan pendapatan bisnis diperoleh dalam mata uang lokal.
Datadog menyediakan perangkat lunak observabilitas untuk memantau penggunaan GPU dan konsumsi token berdasarkan beban kerja, tim, serta skenario penggunaan. Data tersebut dikorelasikan langsung dengan indikator latensi, tingkat kesalahan, dan performa aplikasi guna mengendalikan pembengkakan biaya operasional.
Yadi menegaskan bahwa keberhasilan investasi AI ditentukan oleh efektivitas pengelolaan lingkungan komputasi. Visibilitas terintegrasi sejak dini membantu perusahaan menjaga keandalan layanan sekaligus mengendalikan biaya sebelum berdampak pada operasional bisnis.
FAQ (Frequently Asked Questions)
Mengapa observabilitas infrastruktur AI penting bagi perusahaan? Observabilitas memberikan visibilitas terintegrasi untuk memantau performa GPU, jaringan, dan aplikasi sehingga perusahaan dapat mencegah pembengkakan biaya serta mengatasi hambatan teknis.
Berapa kapasitas AI Factory yang direncanakan di Indonesia? Pembangunan AI Factory di Indonesia diproyeksikan mencapai kapasitas komputasi dan daya hingga 1 gigawatt (GW) dalam kurun waktu tiga tahun.
Apa penyebab utama kegagalan permintaan AI pada tahap produksi? Hampir 60% kegagalan disebabkan oleh batas kapasitas, rate limits, kuota, serta batas konkurensi, bukan disebabkan oleh kualitas model AI.
