Berita hari ini penuh dengan pengumuman mengenai implementasi Kecerdasan Buatan (AI), namun seiring berjalannya waktu dan teknologi AI semakin dikenal di berbagai aspek kehidupan pribadi dan profesional kita, kita semakin pintar dalam membedakan mana yang benar-benar penting—dan mana yang hanya sekadar hype. Tentu saja ada banyak contoh dari keduanya.
Salah satu tempat di mana kita melihat revolusi nyata yang didorong oleh AI adalah dalam penerapan jaringan sebagai layanan (NaaS) di jaringan perusahaan. Lebih dari sekadar fitur tambahan, AI sebenarnya mengubah perhitungan tentang manfaat model NaaS dan, kami percaya, akan mendorong penerapan NaaS yang lebih luas dan lebih dalam di berbagai vertikal perusahaan saat keuntungan-keuntungannya semakin dikenal pada tahun 2025.
Model Layanan NaaS
NaaS pada dasarnya adalah jaringan yang disediakan oleh pihak ketiga dalam satu paket. Ini adalah model layanan berbasis cloud yang digunakan oleh perusahaan, berdasarkan kontrak, untuk mengelola infrastruktur jaringan mereka sendiri. Dalam model NaaS, penyedia memantau, mengelola, dan mengoptimalkan jaringan perusahaan melalui perangkat lunak melalui internet, yang berpotensi menggantikan perangkat keras di tempat. Lebih dari itu, NaaS juga mewakili pergeseran filosofis dari pola pikir berbasis jaringan pertama menjadi fokus yang lebih dalam pada pengalaman pengguna akhir. SLA (Service Level Agreement) menjadi semakin penting dalam NaaS karena satu-satunya metrik berarti bagi perusahaan adalah pengalaman pengguna tersebut.
Model bisnis ini lebih ekonomis dibandingkan dengan memelihara departemen TI internal yang besar dan perangkat keras jaringan dan lebih aman karena penyedia mengintegrasikan layanan keamanan ke dalam jaringan. Ini fleksibel dan skalabel karena konfigurasi ulang jaringan dapat dilakukan secara jarak jauh melalui perangkat lunak, dan menambah kapasitas semudah menyesuaikan rencana layanan. Semua manfaat ini menjadikan NaaS sebagai proposisi nilai yang kuat: NaaS membebaskan perusahaan untuk fokus pada bisnis mereka sendiri.
Namun, meskipun ada semua keuntungan ini, adopsi NaaS tetap relatif hambar karena inersia dan persepsi kurangnya toolkit yang berguna untuk mendapatkan wawasan, serta ketidakmampuan untuk mengendalikan jaringan dengan cara yang lebih sederhana dan terperinci dengan tim TI yang ramping dan ekonomis. NaaS tidak pernah benar-benar menjadi solusi siap pakai tanpa intervensi; keahlian TI yang khusus tetap dibutuhkan, dan keahlian tersebut semakin sulit ditemukan dan mahal. Namun, keraguan ini sedang berubah, dan ABI Research kini memperkirakan bahwa lebih dari 90% perusahaan akan mengadopsi beberapa bentuk jaringan NaaS pada tahun 2030.
AI sebagai Pengubah Permainan NaaS
AI memberikan toolkit NaaS yang hilang, menawarkan perubahan besar yang sebenarnya bagi perusahaan. Integrasi AI yang ada dan yang akan datang siap membawa kemampuan, utilitas, efisiensi, dan ekonomi NaaS ke tingkat berikutnya dengan mengatasi keterbatasan yang terus ada—dan semuanya dimulai dengan memahami masalah utama perusahaan.
Pertama, integrasi AI sangat membantu dalam menciptakan penerapan NaaS yang terus berkembang dan siap menghadapi masa depan, memastikan perusahaan bahwa siklus pembaruan yang tak terhindarkan sudah dipersiapkan. Saat ini, perusahaan menghadapi teknologi yang lebih canggih yang dikelola oleh lebih sedikit orang; SLA yang lebih ketat dan konsekuensi yang lebih parah untuk gangguan jaringan; serta biaya dan kelangkaan keahlian TI. Faktor-faktor ini meningkatkan biaya dan risiko dalam menjalankan bisnis, tanpa manfaat langsung pada produk yang sebenarnya.
Faktor umum dalam masalah ini adalah staf. Dengan lebih sedikit sumber daya yang dapat digunakan untuk merekrut staf TI, perusahaan dapat merasa terjebak dalam kompleksitas jaringan karena berbagai teknologi berlapis seperti Wi-Fi®, seluler pribadi, Zigbee®, Bluetooth®, PON, Matter, dan lainnya. Setiap layanan ini menghubungkan sejumlah besar perangkat dan aplikasi, menciptakan pohon keluarga teknologi yang saling bergantung yang bahkan pakar TI berpengalaman pun kesulitan untuk mengurai—bahkan jika pakar tersebut tersedia.
Masuklah NaaS yang didorong oleh AI. Integrasi AI yang akan diterapkan pada tahun 2025 mencakup antarmuka bahasa alami yang dapat membantu TI untuk memahami, menilai, dan menyetujui keputusan jaringan dengan keyakinan dan kejelasan yang belum pernah ada sebelumnya. Bahkan staf TI pemula bisa menghasilkan hasil seperti Ph.D. jika dibimbing oleh AI yang setara dengan tingkat Ph.D. Bahkan, integrasi jaringan AI terbaru mencakup kognisi niat bisnis, yang memungkinkan AI untuk memahami niat di balik bisnis itu sendiri—dan menggunakan pemahaman tersebut untuk merumuskan persyaratan dan kebijakan bisnis secara kreatif ke dalam jaringan yang mendukung niat bisnis.
Pemikiran Kreatif, Manajemen Proaktif
NaaS yang didorong oleh AI juga menggerakkan digital twins, model desain jaringan yang mensimulasikan berbagai perubahan jaringan, mencari efisiensi yang mungkin tidak terlihat oleh arsitek manusia. Namun, tetap saja, AI bukanlah solusi sempurna yang langsung bekerja begitu saja. Keanehan yang dikenal muncul dalam interaksi AI generatif masih ada; meskipun teknologi ini terus berkembang, solusi NaaS berbasis AI tetap harus tunduk pada kendali dan penilaian manusia. Dalam keadaan saat ini, tidak ada AI yang dapat menggantikan rantai keputusan manusia. Namun, dengan waktu dan pelatihan, AI meningkatkan akurasi dan kegunaannya sebagai alat, mengurangi tekanan pada perusahaan untuk menyediakan keahlian TI yang paling canggih.
Ketika datang ke manajemen jaringan yang berkelanjutan, AI dapat menggunakan dua jenis kecerdasan umum untuk memantau, menganalisis, dan merekomendasikan tindakan jaringan. Keduanya adalah:
- Generative AI (GenAI), yang menggunakan data yang terkumpul untuk merespons pertanyaan manusia dalam bahasa alami. Antarmuka ini transparan dan GenAI memberikan rekomendasi dalam bahasa intuitif untuk operator manusia.
- AI-driven remote monitoring and management (RMM), yang kurang transparan tetapi lebih proaktif dalam memberikan rekomendasi. RMM membangun pemahaman mendalam tentang parameter jaringan dan mencari potensi masalah sebelum muncul.
Wawasan yang diberikan dari dua pendekatan ini—yang dimulai oleh manusia dan yang dimulai oleh AI—lah yang memungkinkan tim TI terbatas untuk tetap unggul dalam tantangan jaringan.
Membangun Kepercayaan, Membangun Berdasarkan Preseden
Seperti yang disebutkan sebelumnya, belajar untuk mempercayai wawasan dan rekomendasi AI dalam lingkungan NaaS membutuhkan waktu dan usaha, baik dalam cara manusia mengajukan pertanyaan maupun bagaimana AI menyampaikan saran. Tentu saja, membangun kepercayaan sama pentingnya dengan membangun kepercayaan dengan seorang karyawan kunci, karena dalam banyak hal, itulah fungsi AI NaaS. Perusahaan mempekerjakan orang yang dapat menyelesaikan pekerjaan tanpa membuat masalah bagi orang lain; dalam hal NaaS, ini adalah soal memenuhi SLA, bukan menjelaskan spesifikasinya. Perusahaan terlibat dalam perjanjian NaaS karena mereka tidak ingin membuang energi, waktu, atau uang untuk memahami bagaimana jaringan bekerja. Mereka hanya ingin tahu dengan kepastian tertinggi bahwa jaringan itu berfungsi. Dan ini berlaku untuk semua jenis perusahaan, dari bisnis menengah hingga distrik sekolah, stadion, unit hunian berganda, rumah sakit, atau bandara—dan penambahan manajemen AI ke dalam model NaaS menjadikannya pilihan yang lebih praktis untuk semua skenario ini.
AI Sudah Ada. Apakah Jaringan Anda Akan Mendapat Manfaat?
Tahun 2025 akan menjadi tahun NaaS diperkuat dengan kemampuan AI baru, yang akan mengurangi stres terkait biaya dan ketersediaan TI, sambil menyederhanakan kurva pembelajaran bagi staf TI. Peluang efisiensi sangat banyak, mulai dari pemecahan masalah proaktif RMM hingga pemodelan digital twin lanjutan, dan tim TI akan dapat melakukan lebih banyak—dan belajar lebih banyak dalam pekerjaan—dengan bantuan toolkit AI canggih.
Bersama-sama, NaaS dan AI lebih dari sekadar teknologi gabungan; mereka menjadi dasar kesuksesan di era digital. Kita bisa mempercayai hype seputar masa depan NaaS dan AI.