Pada tahun 2026, AI dan tumpukan data modern akan membangun kembali infrastruktur perusahaan

Laporan tahunan “Ide-ide Besar” a16z menarik perhatian lagi tahun ini. Beberapa tim investasi telah menganalisis industri teknologi pada tahun 2026 dan telah melihat satu perubahan besar. Artinya, AI tidak lagi menjadi alat terpisah, tetapi seluruh infrastruktur perusahaan itu sendiri. Secara khusus, evolusi tumpukan data modern akan menjadi pusat perhatian.

Selama setahun terakhir, terobosan AI telah bergeser secara signifikan dari peningkatan kinerja model ke kemampuan tingkat sistem dunia nyata. Mereka mulai memiliki kemampuan yang diperlukan untuk operasi praktis, seperti memahami deret waktu jangka panjang, menjaga konsistensi, melaksanakan tugas kompleks, dan berkolaborasi dengan banyak agen. Seiring dengan ini, fokus inovasi di seluruh industri telah bergeser dari satu titik inovasi ke redefinisi infrastruktur, alur kerja, dan metode interaksi pengguna yang komprehensif.

Transformasi Infrastruktur Berbasis Agen

Sistem back-end perusahaan menghadapi tantangan yang signifikan. Arsitektur saat ini dirancang dengan model satu-ke-satu dari “tindakan manusia → respons sistem”. Namun, ketika agen cerdas mulai bekerja, situasinya berubah total.

Satu “instruksi” menghasilkan sebanyak 5.000 subtugas, kueri database, dan panggilan API internal dalam rantai. Ini seperti “serangan” rekursif dalam milidetik. Untuk pembatas laju dan database konvensional, pola perilakunya hampir sama dengan serangan DDoS.

Untuk mengatasi masalah ini, seluruh bidang kontrol perlu didesain ulang. Infrastruktur asli agen akan mulai muncul dengan cepat. Awal dingin yang lebih pendek, latensi yang lebih rendah, dan jumlah proses bersamaan yang lebih tinggi adalah persyaratan penting. Pada akhirnya, hanya platform yang dapat menahan banjir panggilan alat yang akan memenangkan kompetisi.

Perbatasan Evolusi Tumpukan Data Modern

Menangani data multimoda yang tidak terstruktur tetap menjadi hambatan terbesar bagi perusahaan. Banyak perusahaan yang kewalahan dengan PDF, tangkapan layar, video, log, email, dan “lumpur data” semi-terstruktur. Model menjadi lebih cerdas, sedangkan data input lebih kacau.

Ini adalah banyak alasan mengapa sistem RAG berhalusinasi dan agen cerdas menyebabkan kesalahan kecil namun mahal. Di dunia yang tidak terstruktur, yang menyumbang 80% dari pengetahuan perusahaan, kesegaran, struktur, dan keandalan data terus menurun.

Entropi data inilah yang menjadikannya faktor pembatas nyata bagi perusahaan AI modern. Tumpukan data modern jelas menjadi lebih terintegrasi selama setahun terakhir. Pergeseran dari layanan modular ke platform terintegrasi, seperti merger Fivetran/dbt dan perluasan Databricks, sangat penting.

Namun, realisasi arsitektur data asli AI yang benar-benar masih dalam tahap awal. Pada tahun 2026, tumpukan data modern diperkirakan akan berkembang pesat di bidang-bidang berikut:

Pertama, mekanisme untuk masuknya data terus menerus ke database vektor berkinerja tinggi dibuat. Integrasi mendalam data dan infrastruktur AI akan dipercepat, membentuk lapisan baru di luar penyimpanan terstruktur.

Selanjutnya, agen AI memasuki tahap pemecahan “masalah kontekstual”. Akses berkelanjutan ke semantik data dan definisi bisnis yang benar memungkinkan pemahaman yang konsisten di berbagai sistem.

Selain itu, kecerdasan dan otomatisasi alur kerja data akan menantang bagaimana alat dan spreadsheet BI (intelijen bisnis) tradisional akan berkembang. Tidak perlu lagi menatap Grafana, dan saatnya akan tiba ketika AI akan secara otomatis menganalisis telemetri dan memberikan wawasan di Slack.

Otonomi Perangkat Lunak Perusahaan

Transformasi nyata dari perangkat lunak perusahaan berasal dari perubahan struktural yang mendasar. Peran sentral ITSM, CRM, dan sistem pencatatan lainnya akhirnya mulai menurun.

AI menjembatani kesenjangan antara “niat” dan “tindakan”. Dengan model yang dapat membaca, menulis, dan menyimpulkan langsung pada data operasional perusahaan, sistem yang sebelumnya merupakan database pasif diubah menjadi mesin alur kerja otonom.

Dengan pesatnya kemajuan model inferensi dan alur kerja agen, sistem ini sekarang tidak hanya dapat memenuhi permintaan tetapi juga memprediksi, mengoordinasikan, dan menjalankan proses end-to-end.

Antarmuka akan menjadi lapisan agen cerdas yang dinamis, dan lapisan catatan sistem tradisional akan mundur ke “penyimpanan persisten murah”. Keunggulan strategis akan diserahkan kepada pemain yang mengontrol lingkungan eksekusi cerdas.

Menuju era kolaborasi multi-orang dengan AI vertikal

AI vertikal mengalami pertumbuhan eksplosif di sektor perawatan kesehatan, hukum, dan perumahan. Beberapa perusahaan telah melampaui $100 juta dalam ARR (pendapatan berulang tahunan), dan sektor keuangan dan akuntansi mengikutinya.

Revolusi pertama adalah akuisisi informasi, yaitu mencari, mengekstraksi dan meringkas. Pada tahun 2025, inferensi diperkenalkan, memungkinkan analisis bisnis yang kompleks. Hebbia menganalisis laporan keuangan, Basis mengoordinasikan neraca saldo di beberapa sistem, dan EliseAI mendiagnosis masalah pemeliharaan dan membuat jadwal pemasok.

Tidak terkunci pada tahun 2026 adalah “Mode Multipemain”. Pekerjaan industri vertikal pada dasarnya adalah kolaborasi antara berbagai pemangku kepentingan, termasuk pembeli, penjual, penyewa, konsultan, dan pemasok, masing-masing dengan izin, proses, dan persyaratan kepatuhan yang berbeda.

Saat ini, AI setiap pemangku kepentingan beroperasi secara independen, menghasilkan poin delegasi yang membingungkan. AI multipemain memungkinkan koordinasi otomatis antar pemangku kepentingan, mempertahankan konteks, menyinkronkan perubahan, perutean otomatis ke pakar fitur, dan menandai asimetri untuk tinjauan manusia.

Ketika kualitas transaksi ditingkatkan dengan kerja sama beberapa agen dan banyak orang, biaya switching meningkat tajam. Jaringan kolaboratif ini akan menjadi “parit” (keunggulan kompetitif) yang telah lama tidak dimiliki aplikasi AI.

Mempersonalisasi Pengalaman Pengguna

2026 akan menjadi “tahun Anda”. Kita bergerak menuju era di mana produk tidak lagi diproduksi secara massal untuk “konsumen rata-rata” tetapi disesuaikan untuk “Anda”.

Di masa lalu, perusahaan telah mengoptimalkan perilaku manusia yang dapat diprediksi, seperti peringkat Google, daftar produk teratas Amazon, ringkasan berita, dan pembukaan yang menarik. Namun, pada tahun 2026, agen cerdas akan menangkap dan menafsirkan konten daripada manusia.

Manusia mungkin melewatkan wawasan mendalam yang terkubur di halaman 5, tetapi agen cerdas tidak. Perangkat lunak berubah sesuai. Pentingnya desain visual dalam aplikasi menurun, dan keterbacaan mesin menjadi lebih ditekankan.

Di ranah pendidikan, instruktur AI memandu kecepatan dan minat setiap siswa. Di sisi kesehatan, AI akan dapat menyesuaikan suplemen, rencana olahraga, dan rencana makan. Dalam media, konten di-remix secara real-time agar sesuai dengan preferensi pengguna.

Raksasa abad terakhir menang dengan menemukan “pengguna rata-rata”. Raksasa abad berikutnya akan menang dengan menemukan “individu”.

Tren Baru dalam Perawatan Kesehatan dan Media

Dalam industri perawatan kesehatan, grup pengguna baru, MAU Sehat, yang aktif setiap bulan tetapi tidak sakit, akan menjadi pusat perhatian.

Pengobatan konvensional terutama melayani tiga jenis orang: MAU yang tidak sehat (permintaan siklus biaya tinggi), DAU yang sakit (pasien kritis jangka panjang), dan YAU yang sehat (jarang menerima perawatan medis). YAU yang sehat dapat dengan mudah berubah menjadi MAU / DAU patologis, dan perawatan pencegahan dapat menunda perubahan ini. Namun, sistem perawatan kesehatan “berfokus pada perawatan” saat ini hampir tidak mencakup pengujian dan pemantauan aktif.

Dengan munculnya MAU Sehat, struktur ini berubah. Mereka tidak sakit, mereka bersedia memantau kesehatan mereka secara teratur, berpotensi menjadi kelompok populasi terbesar. Karena AI mengurangi biaya penyediaan perawatan, memperkenalkan produk asuransi pencegahan, dan pengguna bersedia membayar layanan berlangganan, Healthy MAU menjadi grup pelanggan paling menjanjikan untuk generasi teknologi kesehatan berikutnya yang terus aktif, berbasis data, dan berorientasi pada pencegahan.

Di sisi lain, di ranah media video, pada tahun 2026, video tidak lagi menjadi konten menonton pasif, tetapi akan mulai berubah menjadi ruang yang dapat “masuk” pengguna. Ini karena model video akhirnya akan dapat memahami waktu, mengingat apa yang disajikan, dan menanggapi tindakan pengguna.

Sistem ini dapat mempertahankan karakter, objek, dan hukum fisika untuk waktu yang lama, memungkinkan tindakan untuk benar-benar mempengaruhi dan mengembangkan hubungan kausal. Video berubah dari media sederhana menjadi ruang di mana berbagai hal dapat dibangun.

Media Interaktif dan Pendidikan Adaptif

Ketika teknologi model dunia (Marble, Genie 3, dll.) dapat menghasilkan dunia 3D lengkap dari teks, bentuk penceritaan yang sama sekali baru akan muncul saat pembuat mulai mengadopsinya. Ada juga kemungkinan untuk menciptakan lingkungan seperti “versi universal Minecraft”, di mana pemain bersama-sama menciptakan dunia yang luas dan berkembang.

Batasan antara pemain dan kreator kabur, menciptakan realitas dinamis bersama. Dengan koeksistensi genre yang berbeda dan revitalisasi ekonomi digital, pembuat konten dapat memperoleh penghasilan melalui pembuatan aset, panduan pemain, dan pengembangan alat interaktif.

Dunia yang dihasilkan juga akan berfungsi sebagai tempat pelatihan bagi agen AI, robot, dan AGI masa depan. Model dunia tidak hanya menciptakan genre game baru, tetapi juga media kreatif dan batas ekonomi yang sama sekali baru.

Di bidang pendidikan, universitas asli AI sejati akan segera muncul. Sementara AI sudah digunakan untuk nilai, bimbingan belajar, dan penjadwalan di universitas tradisional, transformasi yang lebih dalam muncul. Ini adalah “organisasi akademik adaptif”.

Bayangkan sebuah universitas di mana kursus, bimbingan, kolaborasi penelitian, dan operasi kampus semuanya dikoordinasikan secara real-time dan dioptimalkan berdasarkan umpan balik. Di AI Native University, profesor menjadi “perancang sistem pembelajaran”, dan metode evaluasi juga akan berubah menjadi penilaian “pengenalan AI”. Alih-alih bertanya kepada siswa apakah mereka menggunakan AI, fokusnya adalah pada bagaimana mereka menggunakannya.

Memahami Perubahan Struktural di Tahun 2026 Secara Terpadu

Sumbu umum dari tren ini jelas. AI telah lulus dari tahap alat dan berkembang menjadi sistem yang mendefinisikan ulang infrastruktur, alur kerja, dan interaksi pengguna perusahaan secara keseluruhan.

Evolusi tumpukan data modern adalah inti dari transformasi keseluruhan ini. Tanpa memastikan kualitas, struktur, dan aksesibilitas data, agen cerdas tidak akan berfungsi. Pada saat yang sama, tanpa alur kerja berbasis agen, nilai tumpukan data modern tidak akan dimaksimalkan.

KPI evaluasi kinerja juga akan berubah. Selama 15 tahun terakhir, “waktu layar” telah menjadi standar emas untuk mengukur nilai produk. Tetapi ketika era penetapan harga berbasis kinerja tiba, waktu layar akan dihilangkan sepenuhnya. Metrik ROI yang lebih canggih seperti kepuasan dokter, produktivitas pengembang, dan kepuasan pengguna akan sangat penting.

Perusahaan yang dapat menceritakan kisah ROI yang paling jelas akan terus menang. Dan sebagian besar ROI itu akan berasal dari integrasi infrastruktur data dan agen AI.