ManageEngine Tawarkan AIOps untuk Tekan Risiko IT di Era AI

ManageEngine menawarkan pendekatan AIOps atau artificial intelligence for IT operations untuk membantu perusahaan menghadapi kompleksitas operasional IT di tengah percepatan adopsi kecerdasan buatan atau AI.

Solusi ini ditujukan untuk mengatasi masalah yang semakin sering muncul di perusahaan digital, yaitu banyaknya data operasional dari aplikasi, server, jaringan, endpoint, hingga sistem keamanan yang tidak selalu mudah dibaca secara utuh. Dalam dokumen yang diterima redaksi, ManageEngine menyebut kondisi tersebut dapat menciptakan operational blind spots atau titik buta operasional IT.

Titik buta ini membuat tim IT kesulitan memahami hubungan antarinsiden, memilah alert yang penting, dan menemukan akar masalah secara cepat. Dampaknya, perusahaan bisa mengalami decision latency, yakni jeda antara saat insiden terjadi hingga organisasi memahami penyebabnya dan mengambil tindakan.

“Banyak organisasi mengira tantangan terbesar mereka adalah kompleksitas. Padahal, yang kami temui di lapangan justru adalah kurangnya visibilitas terhadap keseluruhan lingkungan IT,” ujar Hanief Bastian, Technical Manager ManageEngine Indonesia.

Menurut Hanief, persoalan utama perusahaan bukan kekurangan data, melainkan waktu yang dibutuhkan untuk menghubungkan informasi yang tersebar di berbagai sistem. Ia menilai pengurangan decision latency menjadi semakin penting karena bisnis kini makin bergantung pada AI dan operasional real time.

AIOps untuk Mengurangi Noise Alert

AIOps menjadi salah satu pendekatan yang ditawarkan untuk mengatasi masalah tersebut. IBM menjelaskan AIOps sebagai penggunaan AI, machine learning, analitik, dan big data untuk mengotomatiskan, menyederhanakan, dan mengoptimalkan manajemen layanan serta operasi IT.

Dalam praktiknya, AIOps membantu tim IT menghubungkan data operasional, mengenali pola, mendeteksi anomali, mengurangi noise alert, dan mempercepat analisis akar masalah. Dengan begitu, tim tidak hanya merespons setiap alert secara manual, tetapi dapat memahami konteks insiden secara lebih cepat.

ManageEngine menyebut pendekatan ini penting karena lingkungan IT perusahaan semakin kompleks. Sistem modern menghasilkan ribuan sinyal dari berbagai lapisan teknologi. Tanpa korelasi yang baik, alert dari aplikasi, server, jaringan, dan keamanan bisa menumpuk tanpa memberi gambaran yang jelas tentang masalah utama.

Melalui platform yang menghubungkan data dari endpoint, jaringan, aplikasi, server, hingga lapisan keamanan, ManageEngine memosisikan AIOps sebagai cara untuk membantu organisasi mengurangi decision latency dan mempercepat identifikasi akar penyebab masalah.

Relevan Saat Perusahaan Mulai Serius Pakai AI

Tawaran ManageEngine muncul ketika adopsi AI di Indonesia mulai meluas. PwC mencatat 69 persen pekerja Indonesia telah menggunakan AI dalam pekerjaannya selama satu tahun terakhir. Namun, penggunaan harian masih terbatas, dengan 16 persen pekerja memakai generative AI setiap hari dan 8 persen memakai agentic AI setiap hari.

Kondisi ini menunjukkan AI sudah masuk ke lingkungan kerja, tetapi kematangan operasional belum merata. Di sisi lain, perusahaan juga menghadapi tekanan keamanan yang lebih besar. PwC Digital Trust Insights 2026 mencatat hampir 68 persen pemimpin bisnis dan teknologi di Indonesia menempatkan investasi risiko siber sebagai salah satu dari tiga prioritas strategis utama.

Riset pasar juga menunjukkan AIOps menjadi segmen yang terus tumbuh. Mordor Intelligence memperkirakan pasar AIOps global mencapai 18,95 miliar dollar AS pada 2026 dan berpotensi naik menjadi 37,79 miliar dollar AS pada 2031, dengan pertumbuhan tahunan 14,8 persen.

Pertumbuhan itu mencerminkan kebutuhan perusahaan untuk mengganti triase insiden manual dengan sistem korelasi berbasis machine learning, terutama di lingkungan hybrid yang memiliki volume alert tinggi.

Tetap Perlu Tata Kelola

Meski menjanjikan, AIOps tidak bisa diposisikan sebagai solusi instan untuk semua masalah IT. Pendekatan ini tetap membutuhkan data yang bersih, sistem yang saling terhubung, dan tata kelola yang jelas. Jika data operasional masih tersebar dalam silo, AI berisiko menghasilkan insight yang tidak lengkap.

Riset akademik juga mengingatkan bahwa AIOps merupakan bidang yang kompleks karena menggabungkan machine learning, big data, streaming analytics, dan manajemen operasi IT. Tantangannya mencakup deteksi dini masalah, prediksi pelanggaran SLA, remediasi otomatis, pengambilan keputusan, serta kebutuhan model yang dapat dipahami oleh pakar operasional.

Artinya, keberhasilan AIOps tidak hanya ditentukan oleh kemampuan platform, tetapi juga kesiapan organisasi membangun fondasi operasional yang rapi. Perusahaan perlu memastikan data dapat dipercaya, alur respons insiden jelas, dan otomatisasi tetap diawasi agar tidak menimbulkan risiko baru.

Bagi perusahaan Indonesia, pesan utamanya cukup jelas. AI dapat mempercepat bisnis, tetapi juga memperbesar konsekuensi dari keterlambatan membaca masalah. Di tengah kompleksitas infrastruktur digital, AIOps bisa menjadi alat penting, namun hanya akan efektif jika perusahaan mampu mengubah data operasional menjadi insight yang benar-benar bisa ditindaklanjuti.