IONext AI: Percepatan Implementasi AI di Industri Indonesia

Pemanfaatan kecerdasan buatan atau AI sudah menjadi kebutuhan yang tak terhindarkan bagi banyak perusahaan di Indonesia. Namun, masih ada kesenjangan besar antara antusiasme dan implementasi nyata. Banyak inovasi AI lokal yang berhenti di tahap uji coba dan tidak pernah benar-benar diintegrasikan ke dalam sistem operasional harian. Melihat tantangan ini, PT Data Awan Nusantara melalui platform IONext.ai mengambil langkah strategis dengan menggelar konferensi bertajuk AI Production at Scale Indonesia 2026 pada Kamis, 18 Juni 2026 di Jakarta.

Tantangan Implementasi AI di Indonesia

Salah satu masalah utama yang dihadapi industri teknologi di Indonesia adalah fenomena proof of concept yang tidak pernah naik ke tahap produksi. Banyak perusahaan memiliki tim data science yang mampu membuat model AI canggih, tetapi model tersebut jarang sekali benar-benar digunakan dalam operasi bisnis sehari-hari. Penyebabnya bukan sekadar masalah teknis, melainkan juga kurangnya infrastruktur yang stabil, aman, dan sesuai dengan kebutuhan operasional perusahaan.

Menurut Mohamad Fachri, Co-founder & CEO IONext.ai, Indonesia tidak boleh hanya menjadi konsumen AI. Negara ini perlu mulai membangun kemampuan untuk menerapkan AI di lingkungan nyata, mulai dari infrastruktur, penerapan, hingga pemanfaatan yang langsung membantu bisnis dan industri. Pernyataan ini menekankan urgensi untuk bergerak dari sekadar eksperimen menuju adopsi AI yang matang dan berkelanjutan.

Indonesia tidak boleh hanya menjadi konsumen AI. Kita perlu mulai membangun kemampuan untuk menerapkan AI di lingkungan nyata, mulai dari infrastruktur, penerapan, hingga pemanfaatan yang langsung membantu bisnis dan industri.

— Mohamad Fachri, Co-founder & CEO IONext.ai

Konferensi yang Menjembatani Kesenjangan

Bertempat di Apple Developer Institute for Professionals, Autograph Tower, Jakarta, acara ini mengumpulkan sekitar 100 pelaku teknologi pilihan dari berbagai sektor. Mulai dari CEO, CTO, VP Engineering, pengembang software house, hingga pelaku industri perbankan, ritel, dan manufaktur. Mereka berkumpul untuk membahas satu pertanyaan krusial: bagaimana membawa AI keluar dari laboratorium eksperimen menjadi sistem operasional yang andal dan berdampak nyata.

Kehadiran peserta dari beragam latar belakang industri menunjukkan bahwa kebutuhan akan AI yang siap produksi bersifat lintas sektor. Perbankan membutuhkan AI untuk deteksi fraud dan analisis risiko, ritel menginginkan personalisasi pengalaman belanja, sementara manufaktur memerlukan optimasi rantai pasok dan predictive maintenance.

• CEO dan CTO dari perusahaan teknologi terkemuka
• VP Engineering yang menangani infrastruktur AI
• Software house yang mengembangkan solusi AI untuk klien
• Pelaku industri perbankan, ritel, dan manufaktur
• Arsitek teknologi yang mengelola implementasi AI harian

Platform AI Lokal dengan Standar Global

IONext.ai memosisikan diri sebagai platform AI cloud asal Indonesia yang menyediakan infrastruktur GPU kelas enterprise. Berbeda dengan layanan AI global seperti ChatGPT atau Claude, IONext.ai memastikan seluruh data dan proses komputasi tetap berada di dalam negeri. Platform ini mendukung berbagai model AI open-source populer seperti Qwen, DeepSeek, dan Llama, yang bisa diakses melalui satu integrasi API.

Pendekatan ini memberikan solusi bagi perusahaan yang khawatir akan keamanan data. Banyak karyawan saat ini menggunakan alat AI publik untuk meringkas dokumen, membuat laporan, atau menganalisis data pekerjaan. Tanpa pengawasan yang ketat, kebiasaan ini berpotensi membocorkan dokumen internal dan data pelanggan ke platform global. IONext.ai menawarkan alternatif yang aman dengan komputasi yang tetap berjalan di infrastruktur Indonesia.

Perangkat Pendukung: IONA dan Orbit

Untuk mempercepat adopsi AI di kalangan enterprise, IONext.ai memperkenalkan dua perangkat pendukung. Pertama adalah IONA, sebuah tools yang dirancang khusus untuk membantu perusahaan menyiapkan dan menjalankan sistem AI mereka. IONA mempermudah konfigurasi model, manajemen sumber daya komputasi, serta monitoring performa secara real-time.

Kedua ada Orbit, sebuah unified workspace yang menyediakan lingkungan terpadu untuk merapikan data, melatih model (training), hingga meluncurkan sistem AI ke tahap siap pakai. Orbit mengintegrasikan seluruh alur kerja pengembangan AI dalam satu dashboard, sehingga tim data science dan engineering bisa berkolaborasi lebih efisien tanpa harus berpindah-pindah platform.

1. IONA: tools untuk menyiapkan dan menjalankan sistem AI enterprise
2. Orbit: unified workspace untuk data preparation, training, dan deployment
3. Integrasi satu API untuk mengakses berbagai model AI open-source

Infrastruktur GPU dan Workshop Praktis

Salah satu daya tarik utama dari konferensi ini adalah sesi workshop langsung menggunakan infrastruktur GPU milik IONext.ai. Peserta diajak untuk praktik langsung menggunakan komputer khusus AI yang diperkuat oleh 18 GPU enterprise, termasuk 10 kartu NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell dengan VRAM 96GB per kartu dan 8 kartu L40S. Kombinasi ini memberikan kekuatan komputasi yang luar biasa untuk training model AI skala besar.

Tiga topik utama dibahas dalam sesi workshop tersebut. Pertama, teknologi computer vision yang dibawakan oleh Meidy Fitranto dari Nodeflux. Sesi ini membahas bagaimana AI dapat digunakan untuk mengenali objek, wajah, dan pola visual dalam skala industri. Contoh penerapan nyata termasuk inspeksi kualitas produk di pabrik manufaktur, analisis citra medis, hingga sistem keamanan berbasis pengenalan wajah yang bisa diintegrasikan langsung ke infrastruktur perusahaan.

Kedua, enterprise LLM atau model bahasa besar untuk kebutuhan korporat oleh Kenneth Maynard dari Pitjarus. Sesi ini fokus pada bagaimana perusahaan dapat memanfaatkan Large Language Model seperti Qwen dan Llama untuk kebutuhan spesifik bisnis, mulai dari customer service chatbot, analisis sentimen pelanggan, hingga pembuatan laporan otomatis. Yang menarik adalah bagaimana model-model ini bisa di-tuning dengan data internal perusahaan tanpa harus mengirim data sensitif ke server luar negeri.

Ketiga, otomatisasi keamanan siber oleh Ahmad Rizqi Meydiarso dari VYPR. Topik ini membahas bagaimana AI dapat digunakan untuk mendeteksi dan merespons ancaman siber secara real-time. Sistem keamanan tradisional sering kewalahan dengan volumealert yang terlalu tinggi, tetapi dengan AI, perusahaan bisa mengotomatisasi respons terhadap ancaman umum dan hanya meneruskan insiden kritis ke tim keamanan manusia.

Sertifikasi Keamanan Internasional

Seiring semakin banyaknya industri yang mengadopsi AI, terutama sektor sensitif seperti perbankan, ritel, dan manufaktur, kebutuhan akan sistem yang andal dalam skala penuh terus meningkat. IONext.ai menjawab kebutuhan ini dengan memastikan seluruh operasional infrastrukturnya tersertifikasi ISO/IEC 27001:2022 yang diterbitkan oleh TÜV NORD, dengan masa berlaku 2026 hingga 2029.

Sertifikasi ini memberikan jaminan bahwa sistem manajemen keamanan informasi IONext.ai telah memenuhi standar internasional. Perusahaan yang menggunakan layanan IONext.ai tidak perlu khawatir tentang kepatuhan regulasi, karena infrastruktur yang digunakan sudah diaudit dan diverifikasi oleh lembaga sertifikasi independen. Hal ini menjadi nilai tambah tersendiri, terutama bagi perusahaan di sektor perbankan dan finansial yang memiliki persyaratan kepatuhan ketat dari Otoritas Jasa Keuangan (OJK) dan Bank Indonesia.

Selain itu, dengan sertifikasi ini, perusahaan tidak perlu membangun infrastruktur AI dari nol. Mereka bisa langsung menggunakan platform IONext.ai yang sudah memenuhi standar keamanan global, sehingga menghemat waktu dan biaya pengembangan. Model kolaborasi ini memungkinkan perusahaan untuk fokus pada pengembangan aplikasi AI yang spesifik sesuai kebutuhan bisnis mereka, tanpa harus memikirkan detail teknis manajemen infrastruktur dan keamanan.

Masa Depan AI di Indonesia

Inisiatif AI Production at Scale 2026 menegaskan bahwa Indonesia memiliki potensi besar untuk menjadi pemain utama dalam ekosistem AI global. Dengan infrastruktur GPU kelas enterprise yang dikelola di dalam negeri, dukungan model AI open-source, dan komitmen terhadap keamanan data, IONext.ai membuka jalan bagi perusahaan Indonesia untuk membangun sistem AI yang tangguh tanpa harus bergantung pada platform asing.

Langkah ini sejalan dengan visi Indonesia Emas 2045, di mana penguasaan teknologi menjadi salah satu pilar utama. Kini, software house yang sedang berkembang hingga korporasi skala raksasa bisa langsung terhubung ke platform IONext.ai untuk membangun sistem AI yang efisien dan sepenuhnya berbasis di dalam negeri. Pertanyaannya sekarang bukan lagi apakah perusahaan perlu mengadopsi AI, melainkan seberapa cepat mereka bisa melakukannya dengan infrastruktur yang tepat.

Lewat IONext.ai, kami ingin membantu organisasi membawa AI keluar dari tahap eksperimen menuju sistem yang andal, efisien, dan siap dipakai.

— Mohamad Fachri, Co-founder & CEO IONext.ai