CEO Microsoft Satya Nadella mengingatkan perusahaan untuk tidak asal memakai layanan kecerdasan buatan, terutama model AI proprietary yang dikelola penyedia tertutup seperti OpenAI dan Anthropic. Menurut dia, ada biaya yang tidak terlihat saat perusahaan terlalu bergantung pada AI semacam itu.
Biaya itu bukan hanya uang untuk memakai layanan, tetapi juga pengetahuan bisnis yang ikut terbuka ke penyedia model. Nadella menulis bahwa perusahaan pada dasarnya membayar kecerdasan dua kali, karena semakin optimal model bekerja, semakin banyak informasi eksklusif yang harus diberikan.
Data dan pengetahuan ikut dipelajari model
Dalam unggahan blog yang dikutip TechCrunch pada Selasa (14/6/2026), Nadella menjelaskan bahwa setiap prompt, penggunaan agen AI, hingga koreksi atas jawaban yang keliru dapat menjadi bahan pembelajaran bagi penyedia model. Proses itu membuat perusahaan tanpa sadar mengajarkan cara kerja bisnisnya sendiri.
Ia menilai kondisi tersebut berbahaya karena yang dibagikan bukan data biasa, melainkan proses bisnis, kebiasaan kerja, dan keahlian yang selama ini menjadi pembeda perusahaan. “Itulah jenis pengetahuan yang tidak akan pernah bisa dibeli oleh pesaing, tetapi justru diberikan begitu saja oleh perusahaan,” tulisnya.
Masalah lain di balik aturan AI
Nadella juga menyoroti ketimpangan dalam ekosistem AI. Di satu sisi, pengembang model dapat melatih sistem mereka memakai data publik dalam jumlah besar, tetapi di sisi lain mereka membatasi pihak lain untuk mempelajari atau mengembangkan model baru dari keluaran AI melalui teknik yang dikenal sebagai distillation.
Ia menyebut situasi itu ironis, terutama ketika penyedia model memanfaatkan hak penggunaan wajar untuk melatih AI, lalu membatasi distillation setelah model mereka berkembang. Bagi Nadella, perusahaan pengguna perlu lebih peka terhadap syarat penggunaan layanan AI, khususnya jika ada ketentuan yang memberi penyedia hak mempelajari data penggunaan dan interaksi pelanggan.
Langkah yang disarankan untuk perusahaan
Untuk mengurangi risiko tersebut, Nadella mendorong perusahaan agar tetap memegang kendali atas data mereka sendiri, termasuk prompt, umpan balik, dan informasi lain yang tercipta selama penggunaan AI. Ia juga menyarankan pembangunan proprietary learning environment di infrastruktur cloud serta sistem yang memungkinkan perpindahan dari satu model AI ke model lain tanpa ketergantungan pada satu penyedia.
Menurutnya, perusahaan harus tetap menjadi pemilik atas pengetahuan yang lahir dari penggunaan AI. “Dalam menggunakan kecerdasan, Anda juga sedang menciptakan kecerdasan. Dan apa yang Anda ciptakan seharusnya menjadi milik Anda,” katanya.
Open source mulai dipilih perusahaan
Di sisi lain, tren penggunaan model AI open source yang dijalankan di infrastruktur perusahaan sendiri atau on-premises juga mulai meningkat. TechCrunch melaporkan, CEO Solo.io Idit Levine mengatakan banyak perusahaan awalnya mencoba berbagai model proprietary sebelum akhirnya mempertimbangkan opsi yang lebih murah dan lebih mudah dikendalikan.
Levine menyebut perusahaan kini mulai bertanya apakah mereka bisa memakai model open source dan menjalankannya secara on-prem. Menurut dia, model semacam itu bisa melakukan hampir 90% kemampuan model besar dengan biaya jauh lebih rendah, sambil tetap menjaga kontrol atas data.
Tren tersebut juga terlihat di platform yang mengelola lalu lintas model AI. Vercel dan OpenRouter sama-sama mencatat peningkatan penggunaan model open source, dan sekitar 29% lalu lintas AI yang diproses melalui gateway Vercel pada bulan lalu berasal dari model open source.
| Platform | Temuan | Detail |
|---|---|---|
| Vercel | Peningkatan penggunaan model open source | Sekitar 29% lalu lintas AI di gateway Vercel pada bulan lalu berasal dari model open source |
| OpenRouter | Peningkatan penggunaan model open source | Digunakan untuk mengarahkan permintaan ke beragam model AI |
Perubahan ini menunjukkan semakin banyak perusahaan yang mulai menghitung ulang risiko dan biaya di balik adopsi AI. Di tengah dorongan efisiensi, kendali atas data dan kemampuan berpindah antar model kini menjadi pertimbangan yang makin penting.
