Tata Kelola TI

Pada 20 Januari 2026, jurnal PLoS One menerbitkan angka-angka dari sebuah uji coba di Komisi Antikorupsi Nasional Thailand. Timnya memasang satu sistem untuk menyaring aduan yang masuk. Sistem itu membaca berkas, meringkasnya, lalu menentukan aduan tersebut masuk kategori mana. Satu sistem, satu tim, satu himpunan data. Hasilnya sama sekali tidak seragam. Modul pembaca dokumen mencetak F1 81,8 persen, ukuran gabungan antara seberapa sering ia benar dan seberapa banyak yang tertangkap. Modul peringkas dinilai 4,74 dari 5 oleh penilai ahli. Modul yang menentukan kategori mencetak akurasi 57,5 persen. ...

Bayangkan dua proposal konsultan ada di meja direksi sebuah PDAM minggu ini. Proposal pertama tebal dan tegas. Ada peta jalan tiga tahun, delapan fase, target penurunan NRW dari 35 persen ke 20 persen, dan dasbor purwarupa yang sudah bisa diklik-klik saat presentasi. Timeline dimulai bulan depan. Proposal kedua lebih tipis, dan lebih tidak enak dibaca. Isinya cuma satu permintaan: tiga bulan pertama dipakai untuk memastikan di mana sebenarnya posisi organisasi ini sekarang, sebelum satu rupiah pun dibicarakan untuk fase berikutnya. Tidak ada janji angka. Tidak ada dasbor purwarupa. ...

Satu kalimat perintah, lima menit, biaya token 0,75 dolar. Itu yang dibutuhkan agen coding AI untuk membangunkan saya satu digital twin utilitas air: kota 3D, aliran air beranimasi, simulasi kebocoran, telemetri yang bergerak halus. Terlihat lengkap. Tapi setiap angka di dasbornya dihasilkan satu baris rumus matematika, bukan sensor sungguhan. Tulisan ini membedah kesenjangan antara kecepatan membuat sesuatu terlihat benar dan kecepatan membuat sesuatu memang benar, lalu menawarkan daftar periksa untuk utilitas air yang sedang mengevaluasi proposal serupa dari vendor.

Perbankan sudah punya tata kelola AI dari OJK sejak April 2025. Payung nasional belum diteken, dan Komdigi menyerahkan aturan sektoral ke masing-masing lembaga. Utilitas publik seperti BUMD air, yang paling rentan salah pakai AI, justru berjalan tanpa rambu sama sekali. Sambil menunggu, ada tiga pertanyaan minimum yang bisa dipakai direktur untuk menilai vendor AI hari ini.

Sepertiga air minum Indonesia hilang sebelum menjadi tagihan, dan itu baru lapisan pertama masalahnya. Di baliknya menunggu tata kelola yang berantakan, manusia yang tidak diurus, dan teknologi yang menggeser fondasi bisnis air itu sendiri. Empat masalah yang bersarang satu di dalam yang lain, dijawab empat buku yang dirancang sebagai satu komposisi: tetralogi Ketahanan Air. Tersedia daring, gratis, dan terbuka untuk dikoreksi.

Beberapa hari lalu saya menonton sebuah video yang membedah kegagalan Zenius. Bagi yang tidak mengikuti dunia edtech Indonesia, Zenius adalah startup pendidikan yang didirikan tahun 2004; visinya kuat (“to spark the love of learning in everyone everywhere”), pendanaannya besar (total US$40 juta dari North Star, Kinesys, Binex, dan MDI Venture), kepuasan penggunanya di atas 90%, dan pada puncaknya menjangkau 2 juta pengunjung website. Tahun 2017, Zenius menjadi startup Indonesia pertama yang masuk top 10 startup ranking. ...