Adopsi kecerdasan buatan (AI) yang kian pesat di kawasan Asia Pasifik (APAC) dinilai belum diimbangi dengan kesiapan pertahanan siber yang memadai. Kesenjangan ini terlihat dari masih lemahnya keamanan Application Programming Interface (API), yang disebut menjadi pemicu meningkatnya insiden dan kerugian finansial di kalangan korporasi.
Temuan tersebut tercantum dalam riset bertajuk 2026 Akamai API Security Impact Study: APAC Edition yang dirilis Rabu (20/5/2026). Studi ini melibatkan 640 pengambil keputusan keamanan siber di Tiongkok, India, Jepang, dan Singapura.
Berdasarkan hasil survei, 81% responden menyatakan organisasi mereka mengalami insiden keamanan API dalam 12 bulan terakhir. Dampaknya juga tercermin pada lonjakan kerugian, dengan rata-rata estimasi kerugian per insiden mencapai US$ 1 juta (sekitar Rp 17,7 miliar). Angka itu meningkat hampir dua kali lipat dibanding temuan tahun sebelumnya yang berada di level US$ 580.000 (sekitar Rp 10,2 miliar).
Riset ini juga menyoroti bahwa teknologi mutakhir seperti aplikasi AI, agen AI, dan Large Language Models (LLM) menjadi sasaran serangan. Sebanyak 43% responden menyebut serangan terhadap API yang terhubung dengan teknologi AI sebagai jenis insiden yang paling sering terjadi.
Director of Security Technology & Strategy Akamai Technologies wilayah Asia-Pasifik & Jepang, Reuben Koh, menilai pertumbuhan API yang menopang aplikasi AI dapat menciptakan titik buta baru. Menurutnya, dampak dari kondisi ini bukan hanya peningkatan risiko teknis, tetapi juga potensi gangguan layanan berskala besar, biaya pemulihan yang lebih tinggi, hingga penurunan kepercayaan.
Di tingkat negara, studi tersebut mencatat variasi dampak dan tingkat insiden. Jepang dilaporkan mengalami rata-rata kerugian terbesar, yakni US$ 1,59 juta per insiden, disusul Singapura sebesar US$ 1,33 juta. Sementara itu, India mencatat tingkat insiden tertinggi dengan 93% perusahaan mengalami kebobolan, diikuti Singapura sebesar 90%.
Persoalan lain yang menonjol adalah keterbatasan visibilitas. Hanya 22% perusahaan yang disebut memiliki inventarisasi API yang lengkap serta mengetahui jalur data sensitif mereka. Kondisi ini dinilai memperbesar risiko karena organisasi tidak sepenuhnya memahami aset API yang dimiliki dan bagaimana data penting mengalir di dalam sistem.
Studi juga menemukan adanya perbedaan pandangan di internal perusahaan terkait kesiapan menghadapi ancaman. Sebanyak 56% eksekutif level C-suite merasa sangat siap, namun hanya 44% tim kepatuhan keamanan aplikasi (AppSec) di lapangan yang memiliki keyakinan serupa.
Kesenjangan tersebut diperparah oleh rendahnya integrasi pengujian keamanan ke dalam proses pengembangan perangkat lunak. Meski 72% organisasi mengaku menaruh perhatian lebih pada isu ini, baru 19% perusahaan yang telah mengintegrasikan pengujian keamanan API secara penuh dalam siklus pengembangan mereka.
Selain risiko peretasan, lemahnya pengawasan API juga mulai bergeser menjadi persoalan kepatuhan regulasi. Studi mencatat mayoritas perusahaan di APAC sudah memasukkan unsur API dalam regulasi internal, namun penerapannya dinilai belum kuat. Hanya 63% perusahaan yang memasukkan API dalam penilaian risiko berkala, dan 40% yang menyertakannya dalam laporan resmi.
Tanpa visibilitas yang jelas terhadap aliran data sensitif, pelaku industri di APAC dinilai berpotensi kesulitan memenuhi standar akuntabilitas global seiring meluasnya adopsi AI. Sebagai langkah mitigasi, studi merekomendasikan perusahaan memperketat inventarisasi API, mengintegrasikan inspeksi keamanan sejak tahap awal pengembangan, serta menempatkan proteksi API sebagai fondasi utama dalam membangun ekosistem AI yang tepercaya.
