Tahun 2026 diperkirakan menjadi titik balik penting bagi perkembangan teknologi global, khususnya kecerdasan buatan (AI). Co-founder Couchbase, Steve Yen, menyampaikan lima prediksi strategis tentang bagaimana AI akan berevolusi dalam dua tahun ke depan, termasuk peluang yang muncul saat euforia pasar mulai mereda.
Di tengah antusiasme yang tinggi, Yen menilai meredanya gelembung AI atau AI Bubble justru dapat membuka ruang baru bagi inovasi. Fenomena AI Bubble sendiri, sebagaimana dikaitkan dengan pandangan pendiri Microsoft Bill Gates, merujuk pada pertumbuhan pesat permintaan dan penggunaan AI yang melampaui kinerja serta nilai wajarnya.
Bagi pelaku industri di Indonesia, koreksi ini dinilai dapat menjadi sinyal untuk menata ulang strategi transformasi digital agar tetap relevan di tengah perubahan yang cepat.
1. Peluang saat hype melandai
Yen memprediksi periode 2026–2027 akan diwarnai koreksi pasar terhadap ekspektasi AI yang dinilai berlebihan. Namun, ia melihat sisi lain dari koreksi tersebut: akses infrastruktur yang semakin terbuka.
“Hal ini akan menciptakan ruang bagi inovasi baru,” ujar Yen dalam keterangannya, Jumat (30/1/2026).
Ketika persaingan mereda, akses terhadap GPU, pusat data terdistribusi, hingga pemrosesan di edge diperkirakan menjadi lebih terjangkau. Kondisi ini disebut dapat menjadi momentum bagi sektor seperti telekomunikasi dan perbankan di Indonesia untuk memperluas adopsi AI dengan biaya operasional yang lebih efisien.
2. Peran pengembang bergeser menjadi ‘konduktor’
Yen juga memproyeksikan perubahan besar pada peran pengembang perangkat lunak. Menurutnya, pengembang tidak lagi sekadar menulis kode dari awal, melainkan berperan sebagai “orkestrator” atau konduktor yang menyaring dan mengarahkan keluaran AI secara presisi.
Dalam konteks kelangkaan talenta digital di Indonesia, perubahan ini dinilai dapat membantu perusahaan tetap bergerak lincah meski dengan jumlah personel terbatas, selama tim memiliki pemahaman sistem yang menyeluruh.
3. Ancaman ‘AI Slop’
Seiring penggunaan AI yang semakin masif, Yen memperingatkan potensi munculnya fenomena “AI Slop”, yakni tumpukan data semi-terstruktur yang diproduksi lebih cepat daripada kemampuan perusahaan untuk mengelolanya.
Ia menilai ketergantungan pada sistem legacy dapat menjadi bumerang. Tanpa fondasi data yang fleksibel—termasuk dukungan untuk vector search dan sistem yang JSON-native—perusahaan berisiko menghadapi masalah akurasi data yang dapat berdampak pada kualitas keputusan bisnis.
JSON-native merujuk pada teknologi yang secara bawaan mendukung JSON (JavaScript Object Notation), sehingga data dapat disimpan, diakses, dan dimanipulasi secara langsung tanpa memerlukan serialisasi/deserialisasi atau pustaka eksternal.
4. Demokratisasi GPU
Saat ini, pengembangan model AI skala besar umumnya hanya dapat dilakukan oleh hyperscaler dengan modal besar. Namun, Yen meyakini kesenjangan akses terhadap GPU akan menyempit.
Ia memperkirakan kapasitas GPU di pasar komersial akan makin melimpah, sehingga perusahaan menengah di Indonesia berpeluang membangun fitur AI yang lebih canggih tanpa terbebani biaya komputasi yang terlalu tinggi.
5. Siklus pengembangan makin cepat
Kecepatan disebut Yen akan menjadi “mata uang baru” dalam pengembangan perangkat lunak. Dengan AI, siklus pengembangan yang sebelumnya memakan waktu berbulan-bulan dapat dipangkas menjadi hitungan hari melalui otomatisasi, mulai dari penyusunan draf fitur hingga rancangan arsitektur.
Namun, percepatan ini dinilai menuntut infrastruktur data yang tidak kaku. Yen menekankan pentingnya platform data yang scalable dan AI-native untuk mengikuti perubahan skema aplikasi yang dapat terjadi secara dinamis dan instan.
