Penerapan agen kecerdasan buatan atau agentic AI di lingkungan perusahaan mulai berkembang, tetapi sebagian besar organisasi masih mengevaluasi manfaat dan kesiapan teknologinya. Berdasarkan laporan Kyndryl yang dilansir dari Tekno, baru 10 persen organisasi telah menggunakan teknologi ini di lingkungan produksi untuk mendukung modernisasi teknologi informasi (TI).

Laporan berjudul State of Modernization Report 2026, From consolidation to orchestration in the age of AI tersebut menunjukkan bahwa adopsi agen AI belum merata. Sebanyak 33 persen perusahaan masih menilai kesesuaian teknologi ini, sedangkan 25 persen lainnya sedang menjalankan proyek percontohan.

Agen AI memiliki kemampuan yang berbeda dari chatbot konvensional berbasis AI generatif. Teknologi ini dapat menyusun rencana, menentukan tindakan, menggunakan perangkat pendukung, dan menjalankan tugas secara mandiri dengan intervensi manusia yang terbatas.

Dalam modernisasi TI, kemampuan tersebut dapat dimanfaatkan untuk mengurangi pekerjaan manual yang berulang. Contohnya mencakup pengujian perangkat lunak, pemeriksaan sistem lama, penyusunan dokumentasi, penataan struktur kode, serta pemindahan kode dari bahasa pemrograman lama ke bahasa yang lebih modern.

Lima tugas agen AI yang banyak digunakan perusahaan

Survei Kyndryl mengidentifikasi lima kelompok pekerjaan yang umum ditangani agen AI dalam proses modernisasi sistem perusahaan. Pengujian perangkat lunak menempati posisi teratas, disusul pemeriksaan infrastruktur lama dan berbagai pekerjaan terkait kode program.

1. Pengujian otomatis sebesar 43 persen. Perangkat lunak digunakan untuk menjalankan pengujian dan memeriksa hasilnya sehingga proses tersebut tidak sepenuhnya bergantung pada pekerjaan manual.

2. Penemuan dan penilaian sistem lama sebesar 39 persen. Aktivitas ini membantu perusahaan mengenali sistem yang masih digunakan, memahami keterkaitan antarkomponen, serta menentukan kebutuhan pembaruan.

3. Penyusunan dokumentasi sebesar 31 persen. Agen AI membantu membuat dokumentasi aplikasi, kode program, dan sistem yang sedang dikembangkan atau diperbarui.

4. Penataan ulang kode logika bisnis sebesar 31 persen. Proses ini memperbaiki struktur kode tanpa mengubah fungsi utama program agar lebih mudah dipelihara.

5. Penerjemahan kode sebesar 27 persen. Agen AI dapat membantu mengubah kode dari bahasa pemrograman lama menjadi bahasa yang lebih modern, termasuk konversi COBOL menjadi Java.

COBOL merupakan bahasa pemrograman yang banyak digunakan pada sistem bisnis lama. Dalam sistem kritis yang telah beroperasi selama bertahun-tahun, logika bisnis dapat tertanam dalam kode tersebut sehingga identifikasi dan penerjemahannya menjadi bagian penting dari modernisasi.

Hasil investasi dan prospek penggunaan agen AI

Manfaat awal agen AI mulai terlihat pada sebagian perusahaan, tetapi efektivitasnya dalam penerapan berskala besar belum terbukti secara menyeluruh. Kyndryl melaporkan bahwa hasil investasi atau pengembalian investasi (ROI) yang diperoleh organisasi berbeda-beda.

Dari 192 responden yang aktif menggunakan agen AI untuk berbagai kebutuhan modernisasi, 33 persen menyatakan telah mendapatkan ROI yang jelas dan berencana memperluas penggunaan teknologi tersebut ke alur kerja atau unit bisnis lain.

Kelompok lainnya memiliki hasil yang beragam. Sebanyak 28 persen telah merasakan manfaat awal meskipun ROI belum sepenuhnya terukur, sementara 21 persen menilai evaluasi masih terlalu dini tetapi tetap berencana melanjutkan investasi.

Di sisi lain, 11 persen telah memperoleh ROI yang jelas dan memilih mempertahankan penggunaan agen AI pada kasus yang sudah berjalan. Sebanyak 7 persen lainnya menganggap evaluasi belum dapat dilakukan dan memilih menunda perluasan penerapan.

ROI digunakan untuk membandingkan hasil yang diperoleh dengan investasi yang dikeluarkan. Dalam penerapan agen AI, ukuran tersebut membantu perusahaan menilai apakah manfaat teknologi sebanding dengan biaya implementasi dan penggunaannya.

Hubungan adopsi agen AI dengan target modernisasi

Survei Kyndryl juga membandingkan pencapaian target modernisasi antara organisasi yang menggunakan agen AI dan kelompok yang belum mengadopsinya. Hasilnya memperlihatkan perbedaan proporsi organisasi yang melaporkan keterlambatan pencapaian target.

Sebanyak 33 persen organisasi pengguna agen AI menyatakan tertinggal dari target modernisasi. Pada organisasi yang tidak menggunakan teknologi tersebut, angkanya mencapai 49 persen.

Perbedaan itu menunjukkan bahwa proporsi organisasi yang mengalami keterlambatan pada kelompok pengguna agen AI sekitar sepertiga lebih rendah dibandingkan kelompok nonpengguna. Namun, hasil survei tersebut tidak membuktikan bahwa agen AI merupakan satu-satunya faktor yang menentukan keberhasilan modernisasi.

Keamanan dan integrasi menjadi kendala utama

Meskipun menawarkan peluang otomatisasi, penerapan agen AI masih menghadapi tantangan teknis dan organisasi. Kyndryl mencatat keamanan sebagai hambatan yang paling sering disebut, diikuti kesulitan mengintegrasikan teknologi baru dengan perangkat yang telah digunakan perusahaan.

• Keamanan: 33 persen responden menyebut postur keamanan sebagai hambatan penerapan.

• Integrasi sistem: 32 persen mengalami kendala menghubungkan agen AI dengan perangkat yang sudah digunakan.

• Kepercayaan terhadap keputusan AI: 30 persen menyatakan kekhawatiran mengenai keputusan yang dihasilkan teknologi tersebut.

• Tata kelola dan audit: 30 persen menghadapi persyaratan pengawasan dan pemeriksaan yang menjadi kendala implementasi.

• Prediktabilitas biaya: 29 persen mengkhawatirkan kemampuan memperkirakan biaya penggunaan teknologi.

• Keterampilan internal: 28 persen menyebut keterbatasan keahlian terkait agen AI di lingkungan perusahaan.

• Kualitas data: 27 persen melaporkan masalah kualitas data yang digunakan.

Tata kelola mencakup kebijakan, prosedur, dan mekanisme pengawasan dalam penggunaan teknologi. Sementara itu, audit berkaitan dengan kemampuan memeriksa serta mempertanggungjawabkan proses dan keputusan sistem.

Persoalan serupa juga muncul dalam modernisasi TI secara umum. Sebanyak 43 persen organisasi yang menjalankan modernisasi menyebut persyaratan keamanan sebagai tantangan, sedangkan 51 persen mengidentifikasi integrasi sebagai hambatan.

Menurut laporan Kyndryl, penanganan masalah keamanan dan integrasi dalam program modernisasi dapat membantu organisasi mempersiapkan pemanfaatan agen AI secara lebih baik.

Metode survei Kyndryl 2026

State of Modernization Report 2026 disusun melalui survei global tahunan keempat yang dilaksanakan Coleman Parkes atas penugasan Kyndryl. Riset tersebut merupakan bagian dari rangkaian penelitian yang dimulai pada 2022 untuk mempelajari strategi modernisasi TI di berbagai platform.

Penelitian tahun ini melibatkan 2.000 pemimpin perusahaan, termasuk pengambil keputusan senior di bidang TI dan pemimpin unit bisnis dari perusahaan besar serta perusahaan pasar menengah. Perusahaan tempat mereka bekerja memiliki rata-rata pendapatan global sebesar 3,8 miliar dollar AS atau sekitar Rp 68,8 triliun.

Responden berasal dari Amerika Utara sebanyak 25 persen, Amerika Latin 10 persen, Asia-Pasifik 30 persen, dan Eropa 35 persen. Mereka mewakili 12 sektor, yakni teknologi tinggi, perbankan dan layanan keuangan, manufaktur, layanan kesehatan, ritel, telekomunikasi dan media, minyak dan gas, asuransi, energi dan utilitas, otomotif, perjalanan dan transportasi, serta organisasi pemerintahan.

Jabatan peserta mencakup wakil presiden, direktur, kepala divisi TI, Chief Information Officer (CIO), Chief Technology Officer (CTO), serta pemimpin unit bisnis di bidang operasional dan manajemen. Hasil penelitian digunakan untuk memetakan tingkat modernisasi TI, adopsi agen AI, manfaat yang dilaporkan, dan tantangan yang dihadapi perusahaan.