Detak Media — Kecerdasan buatan (AI) agentik berpotensi menjadi titik balik krusial bagi industri telekomunikasi, namun penerapannya harus dilakukan secara disiplin dan terintegrasi dalam operasi harian. Laporan terbaru dari Deloitte menyoroti bahwa industri ini menghadapi tekanan tidak hanya dari sisi teknis, tetapi juga komersial, di mana loyalitas konsumen terhadap penyedia layanan cenderung rendah.

Sebanyak 77 persen konsumen global dilaporkan tidak merasa benar-benar loyal terhadap operator telekomunikasi mereka. Data menunjukkan hanya 47 persen pelanggan yang bertahan pada operator yang sama lebih dari lima tahun, dengan tingkat churn tahunan industri mencapai 22 persen. Meskipun demikian, 86 persen konsumen menyatakan kesediaan untuk membayar lebih demi pengalaman layanan yang lebih baik.

Piyush Jain, Technology, Media & Telecommunications Industry Leader, Strategy, Risk & Transactions, Deloitte Asia Tenggara, menyatakan bahwa di tengah pesatnya pertumbuhan ekonomi digital Indonesia, adopsi AI oleh operator bukan lagi pertanyaan, melainkan seberapa disiplin mereka dalam menerapkannya untuk meringankan beban jaringan. Ia mengamati banyak operator masih terjebak dalam tahap uji coba inisiatif AI yang menjanjikan secara individual namun tidak pernah meningkat skalanya. Menurutnya, masalah utamanya bukan pada inovasi, melainkan pada disiplin eksekusi. Operator yang berhasil memperlakukan AI sebagai kapabilitas bisnis, bukan sekadar eksperimen teknologi, dengan kepemilikan yang jelas, hasil terukur, dan keputusan tegas mengenai use case mana yang akan diperluas, akan memimpin.

Berbeda dengan solusi AI konvensional yang fokus pada satu tugas spesifik, sistem AI agentik memiliki kemampuan mengkoordinasikan tindakan, menjalankan alur kerja, dan menyelesaikan masalah lintas fungsi secara menyeluruh. Pergeseran ini memposisikan AI dari sekadar pendukung operasional menjadi penggerak utama dalam industri telekomunikasi. Potensi pasar agen AI otonom global diproyeksikan mencapai US$8,5 miliar pada 2026 dan melesat hingga US$35 miliar pada 2030, bahkan bisa mencapai US$45 miliar bagi organisasi yang mampu mengorkestrasi agen AI secara efektif. Deloitte menekankan bahwa nilai terbesar akan diraih oleh organisasi yang paling cepat mengubah eksperimen menjadi penerapan operasional, bukan yang paling banyak bereksperimen.

Aditya Shankar, Director, Monitor Deloitte, Asia Tenggara, menguraikan tiga elemen krusial bagi operator untuk keluar dari jebakan uji coba: pertama, membangun jaringan mitra yang saling terhubung, bukan perangkat yang berdiri sendiri; kedua, merancang inisiatif yang siap berjalan penuh sejak hari pertama, bukan sekadar eksperimen tanpa akhir; dan ketiga, memberikan ruang bagi tim untuk berinovasi dengan panduan yang jelas mengenai biaya, risiko, dan kepatuhan. Ia menambahkan bahwa dalam 12 hingga 18 bulan ke depan, operator yang berhasil menanamkan kemampuan AI ini akan memperoleh keunggulan kompetitif yang sulit dikejar pesaing.

Beberapa operator di Indonesia dilaporkan telah menunjukkan kemajuan signifikan. Salah satunya telah mengimplementasikan lebih dari 100 use case berbasis AI dalam operasi jaringan dan layanan pelanggan, yang berkontribusi pada penurunan gangguan, percepatan respons layanan, dan efisiensi biaya operasional. Operator lain sedang bertransformasi menuju model AI-native dengan mengintegrasikan AI pada infrastruktur dan layanannya untuk mendukung operasi di seluruh wilayah Nusantara, seiring dengan percepatan digitalisasi di Indonesia.

Kementerian Komunikasi dan Digital (Komdigi) sedang dalam proses penyusunan Peraturan Presiden tentang Peta Jalan AI Nasional yang diperkirakan terbit pada 2026, lengkap dengan pedoman etika dan keamanan AI. Regulasi ini akan menyediakan kerangka formal bagi perusahaan dalam menerapkan dan mengelola teknologi AI, sekaligus meningkatkan urgensi bagi operator untuk memperkuat tata kelola AI mereka di tengah tuntutan efisiensi bisnis.

Deloitte memperingatkan bahwa operator yang menunda pembenahan ini berisiko tertinggal. Ketinggalan tersebut bukan karena kurangnya akses terhadap teknologi AI, melainkan karena kegagalan membangun disiplin organisasi yang diperlukan untuk menerapkannya secara efektif.