Bikin AI Sendiri atau Beli Jadi? Panduan Lengkap 2025 untuk Para Pemimpin Bisnis

Oleh Ramones

Selasa, 26 Agustus 2025 - 10.00 WIB

Bikin AI Sendiri atau Beli Jadi? Panduan Lengkap 2025 untuk Para Pemimpin Bisnis

Keputusan AI: Bangun vs Beli (Foto oleh Annie Spratt di Unsplash).

VOXBLICK.COM - Setiap pemimpin teknologi di perusahaan besar pasti berhadapan dengan satu pertanyaan krusial: saatnya adopsi AI, lebih baik kita bangun sendiri dari nol atau beli solusi yang sudah jadi? Ini bukan lagi soal coba-coba atau eksperimen.

Para CFO menuntut laba atas investasi (ROI) yang jelas, dewan direksi meminta bukti pengawasan risiko AI yang kuat, dan regulator mengharapkan adanya kontrol yang konsisten. Keputusan ini, 'build vs buy', telah menjadi salah satu pilar utama dalam strategi AI perusahaan. Sebenarnya tidak ada jawaban tunggal yang benar. Pilihan terbaik sangat bergantung pada konteks dan portofolio kasus penggunaan di perusahaanmu.

Ini bukan sekadar perdebatan antara 'in-house vs outsourcing', melainkan tentang memetakan setiap inisiatif AI dengan tiga pilar: diferensiasi strategis, pengawasan peraturan, dan kematangan eksekusi tim.

Sebuah strategi AI perusahaan yang solid harus mampu menavigasi ketiga pilar ini dengan cerdas.

Memahami Lanskap Regulasi sebagai Patokan Global

Meskipun Uni Eropa bergerak maju dengan AI Act yang preskriptif, pendekatan di Amerika Serikat yang menjadi barometer pasar global lebih didorong oleh sektor dan penegakan hukum.

Bagi perusahaan skala besar di manapun, kerangka kerja ini menjadi referensi de facto untuk tata kelola AI yang baik. Standar seperti NIST AI Risk Management Framework (RMF) kini dianggap sebagai standar emas, membentuk cara perusahaan melakukan pengadaan dan memastikan vendor memenuhi standar. Kerangka kerja AI ini membantu organisasi dalam mengelola risiko AI secara sistematis.

Regulator di berbagai sektor juga semakin ketat. Di sektor perbankan, panduan seperti Federal Reserve SR 11-7 tentang risiko model menjadi acuan. Di layanan kesehatan, HIPAA dan pengawasan FDA terhadap algoritma dalam konteks klinis tidak bisa ditawar. Semua ini memberikan tekanan agar keputusan AI 'build vs buy' tidak hanya didasarkan pada opini, tetapi pada data yang dapat dipertahankan dan diaudit.

Tata kelola AI yang baik adalah kunci untuk menghindari masalah di kemudian hari.

Tiga Jalan Implementasi AI: Build, Buy, atau Blend?

Secara strategis, ada tiga jalur yang bisa kamu tempuh. Memahami ketiganya adalah langkah awal dalam merumuskan strategi AI perusahaan yang efektif.

Build (Bangun Sendiri)

Pilih jalur ini ketika kapabilitas AI tersebut adalah jantung dari keunggulan kompetitifmu.

Misalnya, algoritma penilaian risiko kredit di perusahaan keuangan atau sistem deteksi anomali yang menjadi produk utamamu.

Pilihan ini juga tepat jika kamu berurusan dengan data yang sangat sensitif (seperti data kesehatan atau keuangan pribadi) yang tidak boleh keluar dari ekosistem internal, atau jika AI perlu diintegrasikan sangat dalam dengan sistem lawas yang kompleks.

Buy (Beli Solusi Jadi)

Jalur ini paling masuk akal ketika kasus penggunaannya sudah menjadi komoditas, seperti chatbot layanan pelanggan, transkripsi rapat, atau asisten penulisan kode.

Kecepatan implementasi AI menjadi faktor penentu di sini. Jika manajemen puncak menuntut solusi AI aktif dalam satu kuartal fiskal, membeli adalah jawabannya. Vendor sering kali juga membawa paket kepatuhan regulasi yang mungkin belum kamu miliki secara internal, mempercepat proses tata kelola AI.

Blend (Kombinasi Keduanya)

Inilah jalur yang paling banyak diambil oleh perusahaan Fortune 500 saat ini.

Model ini adalah jalan tengah yang cerdas. Kamu membeli platform dasar dari vendor terkemuka seperti yang ditawarkan oleh Amazon Web Services, Google Cloud, atau platform NVIDIA AI Enterprise yang sudah dilengkapi dengan lapisan keamanan, jejak audit, dan sertifikasi kepatuhan.

Kemudian, tim internalmu fokus membangun 'last mile' bagian akhir yang spesifik untuk bisnismu, seperti kustomisasi prompt, sistem RAG (Retrieval-Augmented Generation), dan evaluasi domain khusus. Ini adalah strategi AI perusahaan yang pragmatis.

Kerangka Kerja Pengambilan Keputusan: 10 Dimensi Penilaian

Untuk menghindari perdebatan yang hanya berdasarkan opini, gunakan model penilaian terstruktur.

Beri skor pada setiap dimensi (misalnya, 1-5) dan berikan bobot sesuai prioritas strategis perusahaanmu. Ini adalah kerangka kerja AI yang praktis untuk memandu keputusan AI build vs buy.

1. Diferensiasi Strategis

Seberapa penting kapabilitas AI ini untuk memenangkan persaingan? Jika ini adalah 'rahasia dapur' bisnismu, skor 'Build' akan tinggi.

Jika hanya untuk meningkatkan produktivitas umum, 'Buy' lebih unggul.

2. Sensitivitas dan Domisili Data

Apakah kamu mengelola data yang sangat diatur seperti data kesehatan (PHI) atau data identitas pribadi (PII)? Jika ya, kontrol penuh melalui 'Build' menjadi krusial.

Namun, jika vendor dapat menunjukkan sertifikasi seperti HIPAA atau SOC 2, 'Buy' bisa menjadi pilihan.

3. Paparan Regulasi

Apakah kasus penggunaan ini berada di bawah pengawasan ketat regulator? Jika vendor dapat menyediakan kontrol yang sudah dipetakan ke regulasi seperti SR 11-7, ini bisa menghemat banyak waktu dan sumber daya.

Ini adalah bagian penting dari tata kelola AI.

4. Waktu Implementasi (Time-to-Value)

Seberapa cepat kamu membutuhkan solusi ini? Jika harus berjalan dalam hitungan minggu, 'Buy' adalah satu-satunya pilihan. Jika kamu memiliki toleransi 3-6 bulan, 'Build' bisa dipertimbangkan.

5. Kedalaman Kustomisasi

Apakah AI perlu memahami jargon industri yang sangat spesifik atau alur kerja yang unik?

Jika ya, 'Build' memberikan fleksibilitas tak terbatas. Jika konfigurasi standar sudah cukup, 'Buy' lebih efisien.

6. Kompleksitas Integrasi

Apakah AI perlu terhubung dengan sistem ERP lawas atau infrastruktur inti yang rumit? Proyek 'Build' bisa menangani ini lebih baik.

Untuk kebutuhan konektor standar, solusi 'Buy' biasanya sudah memadai.

7. Kematangan Tim dan Operasional

Apakah kamu sudah memiliki tim LLMOps dan SRE (Site Reliability Engineering) yang berpengalaman? Jika ya, kamu siap untuk 'Build'. Jika tidak, serahkan hosting dan operasional pada vendor.

8. Biaya Total Kepemilikan (TCO) 3 Tahun

Ini adalah faktor krusial dalam keputusan AI build vs buy.

Lakukan perbandingan biaya total kepemilikan AI secara adil. Terkadang, biaya berlangganan vendor lebih murah dalam jangka panjang daripada membangun dan memelihara tim serta infrastruktur sendiri.

9. Kinerja dan Skalabilitas

Apakah kamu memerlukan latensi milidetik atau kemampuan menangani lonjakan lalu lintas yang ekstrem? 'Build' memberikan kontrol penuh atas kinerja.

Jika SLA (Service Level Agreement) standar dari vendor sudah cukup, 'Buy' lebih praktis.

10. Ketergantungan (Lock-in) dan Portabilitas

Apakah kamu memerlukan kebebasan untuk memindahkan model ke platform lain? 'Build' dengan standar open-source menawarkan ini.

Jika kamu nyaman dengan klausul keluar dalam kontrak vendor, 'Buy' bisa diterima.

Menghitung Biaya Sebenarnya: Analisis TCO 3 Tahun

Kesalahan umum yang sering terjadi adalah membandingkan biaya langganan 1 tahun dengan biaya pengembangan 3 tahun. Ini perbandingan yang tidak adil.

Untuk keputusan AI build vs buy yang akurat, kamu harus memodelkan biaya total kepemilikan AI dalam horizon waktu yang sama, idealnya 36 bulan.

Biaya Total Kepemilikan (TCO) untuk 'Build'

- Gaji tim internal (AI platform engineer, ML engineer, SRE, keamanan). - Biaya komputasi cloud (GPU/CPU untuk training dan inferensi, caching, autoscaling). - Pipeline data (ETL, pelabelan, evaluasi berkelanjutan, red-teaming).

- Observabilitas (vector stores, dataset evaluasi, monitoring). - Kepatuhan (persiapan audit NIST RMF, SOC 2, tinjauan HIPAA, penetration testing). - Biaya transfer data (egress fees) dan replikasi antar wilayah.

Biaya Total Kepemilikan (TCO) untuk 'Buy'

- Biaya dasar langganan/lisensi + jumlah pengguna. - Biaya penggunaan (berbasis token, panggilan API, panjang konteks). - Biaya integrasi dan manajemen perubahan.

- Biaya tambahan untuk fitur premium (RAG, evaluasi, lapisan keamanan). - Biaya kepatuhan dari vendor (sertifikasi SOC 2, HIPAA BAA). - Biaya migrasi saat kontrak berakhir, terutama egress fees yang sering tersembunyi.

Memahami rincian biaya total kepemilikan AI ini akan memberikan gambaran yang jauh lebih jelas dan membantu menghindari pengeluaran tak terduga.

Panduan Praktis untuk Para Pemimpin

Untuk mempermudah, berikut adalah checklist yang bisa kamu gunakan saat mengevaluasi opsi dalam strategi AI perusahaan kamu.

Checklist Jika Memutuskan untuk 'Buy' dari Vendor:

- Jaminan Kepatuhan: Pastikan vendor memiliki sertifikasi seperti ISO/IEC 42001, SOC 2, dan pemetaan ke NIST AI RMF.

- Manajemen Data: Periksa klausul retensi data, minimalisasi, dan segregasi regional. Jika relevan, pastikan ada HIPAA Business Associate Agreement (BAA). - Klausul Keluar (Exit Clause): Negosiasikan bahasa kontrak yang jelas tentang portabilitas data dan biaya egress yang wajar.

- SLA: Pastikan ada target latensi/throughput yang jelas dan jaminan residensi data.

Checklist Jika Memutuskan untuk 'Build' Sendiri:

- Tata Kelola AI: Operasikan proyek di bawah kerangka kerja AI yang jelas seperti NIST AI RMF (Govern, Map, Measure, Manage). - Arsitektur: Rancang sistem yang bisa menggunakan berbagai model AI untuk menghindari ketergantungan pada satu penyedia.

Bangun pipeline observabilitas yang kuat. - Talenta: Bentuk tim LLMOps yang berdedikasi dan libatkan ahli keamanan sejak awal. - Kontrol Biaya: Terapkan strategi untuk meminimalkan biaya, seperti batching permintaan, optimisasi retrieval, dan strategi minimalisasi egress fees. Setiap keputusan terkait implementasi AI harus melalui proses yang terstruktur.

Informasi yang disajikan di sini dimaksudkan sebagai panduan umum, dan sangat disarankan untuk berkonsultasi dengan penasihat hukum dan keuangan spesialis untuk konteks bisnis spesifikmu. Pada akhirnya, keputusan 'build vs buy' bukan lagi perdebatan ideologis. Ini adalah soal disiplin eksekusi, alokasi strategis, dan bukti tata kelola yang kuat.

Justin Boitano, VP Enterprise AI di NVIDIA, menekankan pentingnya platform yang dapat dipercaya untuk membangun hubungan jangka panjang dengan klien. Pemimpin yang menguasai kerangka kerja AI ini tidak hanya akan mempercepat implementasi AI, tetapi juga membangun benteng pertahanan yang kokoh terhadap pengawasan regulator dan dewan direksi di masa depan.

Ini adalah cara untuk memastikan strategi AI perusahaan kamu tidak hanya inovatif, tetapi juga tangguh dan berkelanjutan.