Prediksi Outsystems mengenai enterprise AI 2026 dari percakapan dengan lebih dari 80 CIO menunjukkan AI agent akan gagal tanpa orkestrasi dan tata kelola, nilai bergeser dari kecepatan bikin kode ke integritas sistem, keamanan, dan arsitektur.
Percakapan dengan lebih dari 80 CIO dalam enam bulan terakhir memperlihatkan pola yang makin jelas, yaitu adopsi generative AI dan agentic AI di aplikasi enterprise yang mission-critical tidak berjalan seperti saat fase demo. Para CIO yang mengelola bisnis mapan dan sering kali teregulasi, mulai dari perbankan, asuransi, hingga manufaktur, sedang menghadapi tantangan baru dan mencari cara bagaimana memastikan AI bisa dipakai di lingkungan produksi tanpa mengorbankan keamanan, kualitas, dan kepatuhan.
Dalam konteks ini, fokus organisasi bergeser. Bukan lagi soal siapa punya model paling besar, melainkan siapa yang mampu mengelola siklus hidup AI dari ujung ke ujung. Dari pembuatan aplikasi atau agent, kontrol akses, integrasi data, pengujian kualitas, sampai monitoring perilaku model di produksi.
Berikut 10 prediksi yang dirangkum dari percakapan tersebut.
- AI akan menambah kompleksitas sebelum menguranginya
AI memang mempercepat tahap pengembangan aplikasi, bahkan lewat fenomena vibe coding yang bisa memangkas pekerjaan berminggu-minggu menjadi menit. Namun fokus berlebihan pada pengembangan akan menciptakan alur tersumbat di tahap berikutnya, pada saat masuk control kualitas, keamanan, pemeliharaan, dan pembaruan. Tahun 2026 diprediksi menjadi periode ketika tim TI lebih sibuk mengendalikan dan mengaudit aplikasi atau AI agent yang dibuat tanpa tata kelola. - Mayoritas AI agent akan gagal di fase produksi
Demo autonomous agent terlihat mengagumkan, tetapi mudah runtuh saat masuk ke lingkungan enterprise yang penuh API berubah-ubah, data berantakan, aturan bisnis saling bertabrakan, model izin yang kompleks, serta perilaku non-deterministic yang memunculkan hasil tak terduga. Kesimpulannya, agent butuh lapis orkestrasi yang ketat dan kontrol human-in-the-loop. - Pemenang di enterprise adalah platform, bukan model
Perlombaan membangun LLM internal mulai memudar. Di enterprise, opsi seperti SLM dan model vertikal makin relevan. Banyak organisasi akan memilih beberapa model untuk skenario berbeda. Nilainya tidak lagi pada memiliki model, melainkan menguasai lifecycle melalui platform yang memungkinkan orkestrasi multi-model yang aman dan sesuai tata kelola. - Nilai bergeser dari pengiriman fitur ke integritas sistem
Ketika AI berjalan tanpa arahan, maka risikonya adalah halusinasi AI, pelanggaran kebijakan, kebocoran data, model drift, sampai workflow yang salah. Keunggulan kompetitif berubah menjadi kemampuan menjaga ketepatan dan perilaku sistem pada skala besar. Mantranya untuk berhasil adalah dapat dipercaya lebih penting daripada lebih cepat. - Shadow AI akan menjadi masalah lebih besar daripada shadow IT
Jika dulu aplikasi SaaS tanpa izin hanya mengganggu, kini model atau agent tanpa izin bisa menjadi risiko besar. Pengguna non-teknis dapat menghasilkan kode produksi, membuat alur kerja otonom, atau tanpa sadar membuka jalur kebcoran data lewat model yang tidak tervalidasi. - CIO akan membelanjakan lebih banyak untuk kontrol dan tata kelola, bukan lebih sedikit
Alih-alih deflasi anggaran, organisasi justru diprediksi menambah belanja untuk lapisan baru, yaitu keamanan dan tata kelola, model oversight untuk memantau degradasi dan model drift, kewajiban compliance terhadap kerangka seperti NIST AI Risk Management Framework, serta perebutan talenta AI engineering dan governance. - Code jadi murah, sedangkan arsitektur jadi mahal
Kutipan kunci ini menggambarkan perubahan ekonomi perangkat lunak. Jika AI dapat menghasilkan kode fungsional, nilai strategis tidak lagi ada pada boilerplate. Nilai dan biaya terkonsentrasi pada desain arsitektur sistem, strategi integrasi, pemodelan data, dan lifecycle governance. Dengan kata lain, stack naik ke atas dan kompleksitas sistemik menjadi pembeda. - Agent akan dipakai untuk menguji model bisnis baru
Tekanan kompetisi membuat perusahaan tidak cukup hanya mengejar efisiensi. Agentic AI membuka jalan untuk menjalankan eksperimen bisnis lebih cepat untuk mencoba, menskalakan yang berhasil, dan menghentikan yang tidak efektif dengan risiko organisasi yang lebih rendah. Yang akan menjadi adalah pemimpin yang berani menetapkan ambisi besar dan bergerak lincah. - Industri teregulasi akan menanamkan kepatuhan sejak awal, sebelum peraturan pemerintah datang
Sektor keuangan, kesehatan, manufaktur, dan industri lain yang diawasi ketat tidak akan menunggu aturan baru. Mereka akan membangun traceability dan lineage model, audit responsible AI yang wajib, pemeriksaan kepatuhan arsitektur, serta pembatasan akses berbasis peran. Tujuannya jelas: memberi ruang bagi agents mengambil keputusan berdampak tinggi tanpa merusak kepercayaan publik. - Developer enterprise akan makin bernilai, bukan tergantikan
AI mengotomatisasi coding umum, tetapi tidak menghapus kompleksitas sistemik. Developer terbaik diperkirakan bisa 5x lebih produktif karena perannya bergeser: bukan mengetik boilerplate, melainkan menjadi konduktor yang mengorkestrasi AI agent, menjaga integritas sistem, serta memastikan keamanan dan tata kelola berjalan konsisten di seluruh portofolio aplikasi.
