Masuknya agen AI ke perusahaan bukan lagi sekadar bahan diskusi atau uji coba kecil.
OutSystems mensurvei hampir 1.900 pemimpin TI global pada Desember 2025 hingga Januari 2026. Hasilnya tegas: 96% perusahaan sudah menerapkan agen AI dalam beberapa bentuk, dan 97% sedang menyusun strategi agen untuk seluruh perusahaan.
Lalu muncul sisi yang lebih mengkhawatirkan: 94% responden khawatir AI sprawl menambah kompleksitas, utang teknis, dan risiko keamanan.
Adopsinya cepat. Kontrolnya juga cepat tertinggal.
Apa yang Sebenarnya Menyebar?
AI sprawl adalah istilah baru untuk masalah yang sangat konkret: jumlah agen AI di perusahaan meningkat cepat, tetapi cara mengelolanya tidak seragam.
Datanya memperlihatkan celah itu:
- 38% perusahaan memakai agen buatan sendiri sekaligus agen pihak ketiga, sehingga dua sistem berbeda bercampur dan sulit dikendalikan.
- Hanya 36% perusahaan memiliki tata kelola agen yang tersentralisasi.
- Hanya 12% perusahaan menggunakan platform terpadu untuk mengelola AI sprawl.
Yang tersisa, 88%, banyak bergantung pada keputusan tiap tim, praktik berbeda antarwilayah, catatan akses yang tidak lengkap, dan log aktivitas yang tersebar. Banyak perusahaan tidak mudah menjawab agen mana yang mengakses sistem apa, dengan izin apa, dan keputusan apa yang dibuat.
CEO OutSystems Woodson Martin mengatakan peralihan dari eksperimen AI ke hasil bisnis yang terukur bukan lagi urusan masa depan; itu sudah menjadi kenyataan yang dihadapi perusahaan sekarang.
Pernyataan itu terdengar positif. Namun jika dibaca bersama angka kekhawatiran 94%, nadanya menjadi jauh kurang nyaman.
Tenggat Agustus
Masalah ini terasa lebih mendesak tahun ini karena tenggat penegakan EU AI Act jatuh pada Agustus 2026.
Bagi perusahaan yang menerapkan sistem AI, beberapa ketentuannya sulit diabaikan:
Pasal 9: perusahaan harus menjalankan manajemen risiko yang berkelanjutan dan terdokumentasi di semua tahap penerapan. Dalam praktiknya, setiap agen perlu identitas unik, catatan izin, dan catatan aktivitas.
Pasal 13: saat menggunakan sistem AI pihak ketiga, pemasok harus menyediakan dokumentasi yang cukup agar pengguna dapat memahami keluaran sistem. Mengatakan tidak tahu apa yang dilakukan agen bukan alasan pembebasan tanggung jawab.
Jika digabungkan, aturan itu menuntut perusahaan untuk:
- Memelihara registri semua agen, termasuk berapa banyak yang berjalan, di mana berjalan, dan izin apa yang dimiliki.
- Menyimpan seluruh catatan operasi di penyimpanan terenkripsi yang tersentralisasi, bukan merangkai log dari berbagai platform.
- Mencabut akses agen tertentu dalam hitungan detik bila diperlukan.
- Memberi auditor manusia konteks yang cukup untuk memahami keputusan agen, bukan hanya skor keyakinan.
Masalahnya, baru 12% perusahaan yang memiliki platform terpadu untuk melakukan semua itu.
Rantai Multi-Agen Membuatnya Lebih Sulit
Satu agen masih bisa dilacak. Pola yang lebih sulit adalah rantai agen: satu tugas besar dipecah menjadi puluhan subtugas, dikerjakan oleh beberapa agen, lalu hasilnya diserahkan kembali kepada manusia untuk disetujui.
Dalam arsitektur seperti itu, mengaudit satu tindakan berarti menelusuri seluruh rantai. Input dan output di setiap langkah harus tercatat. Jika terjadi masalah, mencari titik tanggung jawab secara manual hampir mustahil.
Itulah sebabnya celah tata kelola menjadi sangat berbahaya dalam skenario multi-agen.
Perbedaan Wilayah
Survei mencakup beberapa wilayah, dan tingkat kematangannya berbeda jauh.
| Wilayah | Kematangan |
|---|---|
| India | Paling matang, dengan porsi penerapan produksi tertinggi |
| Australia | Beralih dari uji coba ke produksi |
| Jepang | Juga beralih dari uji coba ke produksi |
| Brasil | Tingkat menengah |
| Jerman dan Inggris | Tingkat menengah |
India memimpin agak mengejutkan, tetapi masuk akal: industri jasa TI yang padat, biaya insinyur yang lebih rendah, dan penerimaan tinggi terhadap alat baru membuat adopsi agen bergerak lebih cepat.
Apa yang Perlu Dilakukan
Saran dari riset ini pada dasarnya terdiri dari tiga hal.
- Hitung dulu: berapa banyak agen yang berjalan, dan izin apa yang mereka miliki? Jika belum tahu, mulai dari sana.
- Pusatkan log: setiap tindakan oleh setiap agen harus memiliki catatan yang dapat ditelusuri di satu tempat, bukan sekadar potongan log dari masing-masing platform.
- Siapkan pemutus darurat: jika agen bermasalah, bisakah aksesnya dihentikan dalam 30 detik? Jika tidak, kontrol itu harus diperbaiki lebih dulu.
Agustus masih beberapa bulan lagi, tetapi bagi perusahaan yang masih mengelola agen dengan cara tiap tim berjalan sendiri-sendiri, waktu itu tidak longgar.
Sumber: CocoLoop, Agentic AI Goes Mainstream in the Enterprise, but 94% Raise Concern About Sprawl (OutSystems / Business Wire); Agentic AI's governance challenges under the EU AI Act in 2026 (AI News)