Konsep sovereign AI (kecerdasan buatan berdaulat) kian mencuat sebagai strategi jangka panjang untuk mengelola biaya, menjaga privasi data, dan menghindari ketergantungan penuh pada vendor tertentu (vendor lock-in).
Secara mendasar, pendekatan ini memberikan kendali penuh kepada organisasi maupun negara untuk mengembangkan, menerapkan, dan mengatur teknologi AI dengan memanfaatkan talenta, data, serta infrastruktur internal.
Kendati demikian, adopsi pemahaman ini masih tertinggal. Berdasarkan survei dari penyedia platform AI Cohere dan IDC, hanya 13 persen responden yang menyatakan sovereign AI dipahami secara luas di dalam organisasi. Bahkan, satu dari tiga pemimpin TI mengaku kesulitan mendefinisikan istilah tersebut dengan kata-kata mereka sendiri.
Namun, para penggiat industri menilai pemahaman ini krusial bagi para pemimpin TI untuk mengendalikan pengeluaran, mengamankan kerahasiaan data internal, dan memutus rantai ketergantungan yang kaku.
“Perencanaan yang solid dapat membantu organisasi meredam gangguan akibat faktor eksternal di luar kendali mereka,” ujar Joelle Pineau (Chief AI Officer di Cohere, penyedia platform yang memungkinkan pelanggan meng-host model AI secara mandiri (on-premises).
Dalam laporan terbarunya, Cohere menyebutkan bahwa perusahaan dan pemerintah dihadapkan pada kenyataan pahit bahwa sistem AI yang mengandalkan infrastruktur eksternal dapat terganggu tanpa peringatan akibat keputusan pihak luar.
Menurut Pineau, sovereign AI berfokus memberikan otonomi dan kendali seluas mungkin bagi organisasi dalam menjalankan sistem AI.
”Konsep kedaulatan ini memberi pengguna kendali penuh atas infrastruktur teknologi, cara penerapannya, pengelolaan data, hingga pengenalan teknologi kepada karyawan,” kata Pineau.
Pineau mengaku tidak terlalu terkejut dengan minimnya pemahaman mengenai konsep ini yang tercermin dalam survei. Laporan pendamping dari Cohere tersebut sengaja dirancang untuk membawa kejelasan lebih besar terhadap isu tersebut.
Beragam Tujuan di Bawah Satu Payung
Kebingungan seputar sovereign AI mencerminkan beragamnya tujuan praktisi, mulai dari memperluas pilihan model, memperketat kontrol data, menjaga kedaulatan data di dalam negeri, menekan biaya, hingga menyesuaikan AI dengan bahasa dan budaya lokal.
Berk Yilmaz (Co-founder dan CTO di penyedia lingkungan pengembangan terintegrasi AI Noah Labs) mengatakan sovereign AI mencakup lima karakteristik utama yaitu kedaulatan data, yurisdiksi hukum, asal-usul model (model provenance), kendali operasional, dan kemandirian rantai pasok.
”Memenuhi salah satu dari karakteristik ini bukan berarti memenuhi semuanya. Dua eksekutif bisa saja sepakat mengenai sovereign AI walaupun sebenarnya mereka memiliki pandangan yang sangat berbeda,” ujar Yilmaz.
Kebebasan memilih tidak selalu mengharuskan perusahaan untuk menghosting model AI secara mandiri atau memastikan data harus bermarkas di negara tertentu. Sovereign AI lebih menitikberatkan pada upaya menjaga ketersediaan opsi ketika situasi tak terduga terjadi.
”Model kedaulatan bekerja dengan baik bahkan dalam situasi di mana vendor memutuskan kontrak, model Anda masuk ke dalam daftar ekspor yang dilarang, dan koneksi terputus. Setiap dari ketiga skenario tersebut telah terjadi di suatu tempat pada tahun lalu,” imbuh Yilmaz.
Pandangan berbeda diungkapkan Jeet Pattanaik, founder dan CTO penyedia solusi AI Glokal AI. Ia menilai kebingungan ini wajar karena konsep tersebut merupakan empat gagasan terpisah yang disatukan. Keempat gagasan itu adalah letak fisik data, yurisdiksi hukum yang dapat memaksa akses data, pihak yang mengontrol model AI, dan kepastian operasional apabila hubungan dengan penyedia model berakhir.
”Vendor biasanya menjual aspek pertama dan menyebutnya sebagai kedaulatan, karena residensi data mudah dibuktikan dan menghasilkan diagram yang bagus,” kata Pattanaik, penulis buku Sovereign AI: The Enterprise Guide to AI That Is Private by Design, Compliant by Default, and Yours Forever.
“Bagian yang sulit adalah yang kedua, dan itu merupakan masalah hukum alih-alih teknis. Server di Frankfurt milik perusahaan AS masih dapat dijangkau di bawah hukum AS,” ujarnya.
Meskipun berpusat pada kendali, sedikit perusahaan yang menginginkan kendali penuh atas seluruh stack AI karena membangun model sendiri mahal dan kerap berkinerja buruk.
Apa yang sebenarnya diinginkan oleh para CIO adalah bounded dependency (ketergantungan terbatas) yaitu mengetahui secara pasti sandaran mereka, konsekuensi jika hal itu berubah, serta memiliki jalan keluar yang tidak memakan waktu hingga tiga tahun.
Dampak dan Tren Adopsi Masa Depan
Manfaat dari langkah ini tidak selalu dirasakan secara instan. Nilai dari kedaulatan AI hadir pada momen-momen spesifik, seperti ketika regulator menanyakan pihak yang memproses data beserta yurisdiksinya, atau tatkala vendor mengubah ketentuan saat perpanjangan kontrak.
Organisasi yang memikirkan kedaulatan sejak awal akan langsung memiliki jawabannya, sementara yang lain baru menyadari pertanyaan dan krisis tersebut secara bersamaan.
Pattanaik melihat momentum adopsi mulai terbangun, dipelopori oleh industri teregulasi seperti perbankan, layanan kesehatan, dan sektor publik yang memperlakukannya sebagai persyaratan mutlak.
Sebagian besar sektor lain masih berada di tahap mengajukan pertanyaan soal pemilihan vendor dan menerima apa pun jawaban yang diberikan.
Selama sekitar 18 tahun terakhir, konsep ini telah bergeser dari sekadar filosofi menjadi pos pengadaan anggaran, meski pertumbuhannya tidak merata.
Tren serupa juga diamati oleh David Wang, COO di penyedia gateway AI enterprise Tetrate, yang melihat adopsi kuat dari industri teregulasi serta kontraktor pertahanan.
Wang menyarankan organisasi fokus menjawab beberapa pertanyaan mendasar untuk menentukan perlunya penyelidikan terhadap sovereign AI.
Perusahaan yang paling diuntungkan meliputi mereka yang memiliki lebih dari satu regulator atau entitas hukum, populasi pengembang dalam jumlah masif yang menjalankan agen pengkodean, serta perusahaan yang bergantung pada satu vendor model AI yang menyerap lebih dari separuh anggaran belanja AI. Pada skala tersebut, perubahan harga pemasok dapat langsung menjadi agenda krisis anggaran.
Sejalan dengan Pattanaik, Wang menekankan bahwa sovereign AI merupakan bagian dari strategi jangka panjang alih-alih memberikan keuntungan instan.
Rencana yang matang memungkinkan organisasi cepat beralih ke model AI terbuka manakala model terdepan menjadi terlalu mahal. Upaya itu sebagian besar berfungsi mencegah kerugian alih-alih menciptakan keuntungan langsung, sehingga jarang menjadi prioritas utama anggaran jika berdiri sendiri.
Sementara itu, Joelle Pineau dari Cohere melihat adanya manfaat luas bagi berbagai jenis organisasi. Mengingat biaya token menjadi masalah utama bagi banyak perusahaan, penerapan rencana sovereign AI dapat membuka jalan untuk mengeksplorasi alternatif selain vendor AI saat ini.
Sektor-sektor dengan margin keuntungan ketat seperti manufaktur, telekomunikasi, dan energi menaruh perhatian besar pada kemampuan mengendalikan biaya operasional, sementara sektor teregulasi lebih fokus pada aspek kepatuhan hukum.
