JBNews.id — Banyak perusahaan mulai bereksperimen dengan agen AI untuk melayani pelanggan, membantu karyawan, hingga mengotomatisasi proses bisnis. Namun, tidak sedikit proyek agen AI yang akhirnya berhenti di tahap uji coba atau pilot. Masalahnya bukan semata-mata pada model AI yang digunakan.
Agar bisa masuk tahap produksi, agen AI membutuhkan akses data yang konsisten, memori permanen, konteks real-time, tata kelola yang jelas, serta kemampuan bekerja di berbagai lingkungan, dari cloud hingga edge. Di Indonesia dan Asia, tantangannya makin kompleks. Data perusahaan kerap tersebar di berbagai unit bisnis, negara, dan sistem warisan atau legacy system. Di saat yang sama, regulasi dan persyaratan kedaulatan data bisa berbeda antarwilayah.
Belum lagi pelanggan dan karyawan kini berinteraksi melalui banyak bahasa dan kanal komunikasi. Konektivitas yang tidak merata antara pusat kota dan daerah terpencil juga membuat penerapan agen AI di lapangan tidak selalu berjalan mulus. Kondisi ini membuat inisiatif AI sering tumbuh dalam silo. Akibatnya, pengalaman pengguna menjadi terfragmentasi dan agen AI sulit berkembang menjadi sistem produksi yang andal.
Baca Juga:
IDC memperkirakan 80% kasus penggunaan agen AI akan membutuhkan data yang real-time, kontekstual, dan mudah diakses. Artinya, perusahaan tidak cukup hanya mengandalkan model AI pintar, tetapi juga membutuhkan infrastruktur data yang mampu menopang pengambilan keputusan secara cepat dan konsisten.
Salah satu pendekatan yang mulai ditawarkan adalah lapisan data terpadu untuk agen AI enterprise. Couchbase, misalnya, meluncurkan AI Data Plane, infrastruktur data yang dirancang untuk menyatukan memori agen, pengambilan konteks, akses data, dan tata kelola dari cloud hingga edge. Di dalamnya terdapat Agent Memory, yakni lapisan persistensi terpadu yang menggantikan kebutuhan untuk menyatukan penyimpanan cache, vektor, dan dokumen secara terpisah.
Dengan pendekatan ini, agen AI dapat menyimpan konteks percakapan, mengambil data operasional terstruktur, dan mempertahankan status lintas sesi maupun restart. Couchbase menyebut Agent Memory bersifat framework-agnostic dan tervalidasi dengan LangGraph, CrewAI, serta LlamaIndex. Artinya, tim engineering bisa mengganti atau menggabungkan framework orkestrasi agen AI tanpa harus membangun ulang lapisan memorinya.
Untuk agen AI sederhana, vector search mungkin sudah cukup. Namun, agen AI kelas enterprise membutuhkan kemampuan lebih luas, termasuk latensi rendah saat mengambil data pada titik pengambilan keputusan.
“Lapisan database adalah tempat di mana agentic AI berkembang atau macet, dan sebagian besar industri masih memperlakukan memori agen sebagai hal sekunder,” kata Barry Morris, Chief Product and Strategy Officer Couchbase dalam keterangan resminya.
Selain AI Data Plane, Couchbase juga memperkenalkan Enterprise Analytics 2.2 dengan federasi lakehouse Apache Iceberg. Fitur ini memungkinkan tim melakukan kueri analitik operasional real-time dari Couchbase bersama tabel Iceberg tanpa ETL kompleks atau duplikasi data.
Untuk kebutuhan edge dan mobile, Couchbase memperluas dukungan agar agen AI bisa mengakses data yang direplikasi dan melakukan vector search lokal saat konektivitas terbatas atau terputus. Pembaruan kemudian bisa disinkronkan kembali ke cloud ketika koneksi pulih. Produk-produk tersebut tersedia segera, kecuali adaptor Trino yang dijadwalkan hadir pada kuartal III 2026.
Kondisi konektivitas yang tidak merata di Indonesia menjadi salah satu penghambat utama adopsi agen AI secara luas. Tantangan serupa juga dihadapi dalam penyediaan akses internet di wilayah terpencil, seperti yang dihadapi oleh BAKTI dalam upaya menghubungkan 160 ribu titik yang membutuhkan koneksi. Selain itu, faktor geografis dan populasi yang minim menjadi kendala utama dalam pengembangan infrastruktur digital di wilayah 3T, sebagaimana dibahas dalam tantangan internet di daerah tersebut.
Implikasi dari temuan ini jelas: perusahaan yang ingin sukses mengimplementasikan agen AI tidak bisa hanya fokus pada model AI. Mereka harus membangun fondasi data yang solid, memastikan konektivitas yang memadai, dan memiliki tata kelola yang jelas. Tanpa itu, agen AI akan terus mandek di tahap pilot dan gagal memberikan nilai bisnis yang diharapkan.
