“Semua Orang Kayaknya Lagi Pesta AI dan Gua Nggak Diundang” — Peneliti Ini Bilang Pestanya Belum Mulai

Dan soal agent AI yang lagi rame itu, dia lebih blak-blakan lagi: “95% aplikasi agentic yang gua liat sebenernya nggak perlu jadi agent.”

Lo pernah ngerasa gini nggak?

Buka LinkedIn, semua orang udah pakai AI. Buka X, ada tools baru tiap hari. Buka TikTok, ada yang bilang bisnisnya udah otomatis penuh.

Dan lo diem-diem mikir: “Kok kayaknya semua orang udah jauh, ya?”

David Linthicum, peneliti utama di Linthicum Research, bilang perasaan itu sebagian besar palsu.

Kalimatnya

Dia ngomong di acara teknologi VMware Explore, dan kalimatnya ngena banget:

“Sekarang ini kita baru mulai dengan AI. Gua tau semua orang mikir ada pesta AI besar di luar sana dan mereka nggak diundang — tapi kenyataannya perusahaan-perusahaan itu baru mulai jalan.

Mereka lagi ngurusin infrastrukturnya. Mereka lagi ngitung berapa biayanya.”

Dan dari pengamatannya di lapangan:

“Gua ngobrol sama banyak orang di acara ini. Mereka belum siap buat sistem AI. Mereka lagi nyari jalan supaya bisa, dan lagi nyari partner buat modernisasi infrastruktur mereka.”

Di mana AI beneran dipakai sekarang

Ini bagian yang ngasih gambaran jujur.

Yang udah jalan: model bahasa besar, sistem tepi (edge), dan agent buat hal-hal yang relatif ringan — atur jadwal, bantu ngoding, otomasi proses sederhana.

Yang belum: rantai pasok, manajemen inventaris, dan fungsi inti bisnis lainnya.

Kenapa yang kedua belum? Karena bagian-bagian itu punya tuntutan yang jauh lebih berat soal data, keamanan, dan tata kelola.

Terjemahannya: AI udah masuk ke pinggiran pekerjaan, belum ke jantungnya.

Dan jarak antara dua hal itu bukan soal AI-nya kurang pinter. Tapi soal kesiapan organisasinya.

Sekarang bagian yang paling blak-blakan

Soal agent AI — topik paling rame beberapa bulan terakhir — Linthicum nggak nahan-nahan:

“Kenyataannya, orang-orang perlu santai dulu sama urusan agent ini. Mungkin 95% aplikasi agentic AI yang gua liat sebenernya nggak perlu jadi agentic — dan mereka lagi memukul paku payung pakai godam.

Ada alasan buat pakai, dan ada alasan buat nggak pakai.”

“Memukul paku payung pakai godam.”

Gambaran yang bagus banget. Bukan cuma berlebihan — tapi bikin kerjaannya jadi lebih ribet, lebih mahal, dan lebih berisiko daripada kalau pakai cara sederhana.

Dia nyebut tiga biaya yang muncul: kerumitan tambahan, beban operasional, dan masalah keamanan — buat sesuatu yang sebenernya nggak butuh arsitektur agent.

⚠️ Tapi baca ini juga

Dua catatan biar lo bisa nakar sendiri.

Satu: angka 95% itu perkiraan, bukan hasil studi.

Itu estimasi satu peneliti berdasarkan apa yang dia temui sendiri di lapangan. Bukan survei, bukan sampel acak. Jadi jangan dikutip sebagai statistik resmi.

Yang lebih tepat dibawa: arah pengamatannya, bukan angka pastinya.

Dua: perhatiin di mana dia ngomong.

Wawancara ini dilakuin di VMware Explore — acara vendor. Dan artikelnya sendiri nyebut produk VMware AI Factory dari Broadcom sebagai jalan buat perusahaan yang belum siap.

Polanya klasik: tunjukin masalahnya, lalu tawarkan produknya sebagai jembatan.

Ini nggak bikin pengamatannya salah. Perusahaan emang beneran belum siap, dan itu bisa bener bareng-bareng dengan kenyataan bahwa framing-nya menguntungkan tuan rumah acaranya.

Tapi lo berhak tau konteksnya.

Kenapa pengamatannya tetep masuk akal

Coba sandingin sama kasus M&T Bank — bank Amerika yang berhasil ngegelar AI ke 15.000 karyawan.

Rahasia mereka? Delapan tahun benahin infrastruktur, data, dan pelatihan orang — sebelum AI-nya masuk. Gangguan sistem turun 80%. Belanja teknologi naik tiga kali lipat. Program pelacakan data dibangun bahkan sebelum AI generatif rame.

Dua cerita, satu kesimpulan:

Perusahaan yang AI-nya jalan itu bukan yang paling cepat beli tools. Tapi yang paling dulu beresin fondasinya.

Linthicum ngeliat dari sisi yang belum siap. M&T nunjukin sisi yang udah.

Cara ngecek: butuh agent, atau cuma butuh prompt bagus?

Ini bagian praktisnya. Sebelum lo (atau klien lo) bikin sesuatu jadi “agent”, coba jawab tiga pertanyaan:

1. Apakah kerjaannya butuh beberapa langkah yang hasilnya saling nyambung? Kalau langkah kedua nggak butuh hasil langkah pertama, itu bukan kerjaan agent.

2. Apakah dia harus mutusin sendiri langkah berikutnya berdasarkan yang dia temuin? Kalau alurnya udah pasti dan selalu sama, itu cukup pakai otomasi biasa.

3. Apakah dia harus ngelakuin tindakan nyata di sistem lain? Kirim email, ubah data, pesen sesuatu. Kalau cuma ngasilin teks, lo nggak butuh agent.

Kalau jawabannya “nggak” buat ketiganya — lo cuma butuh prompt yang bagus.

Dan prompt yang bagus itu lebih murah, lebih cepat, lebih gampang dicek, dan lebih kecil kemungkinan bikin kacau.

Kenapa ini penting buat lo

Dua hal.

Satu: rasa ketinggalan itu sebagian besar ilusi.

Yang lo liat di internet itu etalase, bukan kondisi rata-rata. Yang keliatan rame itu segelintir orang yang emang kerjanya nunjukin. Sebagian besar perusahaan — bahkan yang gede — masih di tahap ngitung biaya dan benahin infrastruktur.

Lo nggak setinggal yang lo kira.

Dua: kalau lo jualan solusi AI, ini justru kabar bagus.

Kalau kebanyakan organisasi belum siap, artinya pasarnya belum penuh — dan yang mereka cari bukan orang yang bisa demo tools paling canggih. Kutipan Linthicum jelas: “mereka lagi nyari partner buat modernisasi infrastruktur mereka.”

Partner, bukan penjual.

Dan orang yang berani bilang “kayaknya lo belum butuh agent, cukup ini aja dulu” itu jauh lebih dipercaya daripada yang jual paling mahal.

Nahan diri itu strategi jualan yang undervalued.

---

Sumber: SiliconANGLE / theCUBE, wawancara David Linthicum di VMware Explore 2026. Catatan: wawancara dilakukan di acara vendor dan artikel aslinya menyertakan pemberitahuan pengungkapan (disclosure) terkait hubungan komersial penyelenggara liputan dengan acara tersebut.