Dalam beberapa tahun terakhir, persaingan antara solusi AI proprietary dan open source AI telah bergeser secara dramatis. Organisasi dari berbagai skala—mulai dari startup teknologi hingga perusahaan Fortune 500—kini semakin banyak beralih ke model AI berbasis terbuka. Laporan dari Gartner (2024) mencatat bahwa lebih dari 60% perusahaan teknologi telah mengintegrasikan setidaknya satu komponen open source AI ke dalam infrastruktur mereka. Namun, pertanyaan mendasarnya bukan sekadar berapa banyak yang memilih, melainkan mengapa pilihan ini semakin mendominasi. Berikut adalah tujuh alasan substansial yang menjadi pendorong utamanya.
Biaya lisensi solusi AI proprietary dapat menjadi sangat besar, terutama ketika penggunaan mulai berkembang dalam skala yang lebih luas. Model seperti Llama 3 dari Meta, Mistral, atau Falcon tersedia tanpa biaya lisensi penggunaan, sehingga organisasi hanya perlu membayar infrastruktur komputasi yang mereka kelola sendiri.
Namun, penting untuk dipahami bahwa open source AI tidak sepenuhnya gratis. Tetap ada biaya yang harus diperhitungkan, mulai dari kebutuhan engineer untuk melakukan deployment, biaya GPU atau cloud, hingga pemeliharaan model secara berkelanjutan.
Bagi organisasi yang tidak memiliki kemampuan teknis internal yang memadai, total biaya yang dikeluarkan bahkan bisa lebih tinggi dibandingkan menggunakan solusi proprietary yang sudah siap pakai. Karena itu, efisiensi biaya dari open source AI baru benar-benar terasa ketika organisasi memiliki tim yang kompeten untuk mengelola dan mengoperasikannya dengan baik.
Baca juga: Apa Itu Multimodal AI? Pengertian dan Cara Kerjanya
Bagi banyak organisasi, khususnya di sektor yang memiliki regulasi ketat seperti perbankan, kesehatan, dan pemerintahan, kontrol terhadap data menjadi alasan utama memilih open source AI. Ketika menggunakan layanan AI berbasis cloud dari vendor besar, data yang diproses berpotensi melewati infrastruktur pihak ketiga. Kondisi ini dapat menimbulkan tantangan kepatuhan terhadap berbagai regulasi seperti UU PDP di Indonesia, GDPR di Eropa, maupun HIPAA di Amerika Serikat.
Dengan open source AI yang dijalankan secara on-premise atau pada private cloud milik organisasi sendiri, data tidak perlu keluar dari lingkungan internal perusahaan. Model berjalan sepenuhnya di dalam infrastruktur yang mereka kendalikan. Karena alasan inilah, open source AI sering menjadi satu-satunya pilihan yang realistis bagi institusi yang menangani data sensitif.
Sebagian besar model AI proprietary bersifat black box. Pengguna dapat memakai hasil yang diberikan, tetapi tidak memiliki banyak kendali untuk menyesuaikan cara kerja model sesuai kebutuhan mereka. Open source AI menawarkan pendekatan yang berbeda karena organisasi dapat menyesuaikan model agar lebih sesuai dengan kebutuhan bisnis dan industrinya.
Misalnya, sebuah firma hukum dapat melatih model agar lebih memahami istilah dan struktur kontrak yang digunakan di Indonesia. Rumah sakit juga dapat menyesuaikan model dengan panduan medis dan prosedur yang berlaku di lingkungan mereka. Dengan pendekatan ini, hasil yang diberikan AI biasanya menjadi lebih relevan, akurat, dan sesuai dengan konteks pekerjaan sehari-hari dibandingkan model umum yang dirancang untuk berbagai kebutuhan sekaligus.
Selain itu, berbagai platform dan tools seperti Hugging Face, LangChain, dan LoRA (Low-Rank Adaptation) membuat proses penyesuaian model menjadi lebih mudah dan terjangkau. Organisasi tidak perlu membangun atau melatih model dari awal, yang biasanya membutuhkan biaya komputasi dan sumber daya yang sangat besar.
Kepercayaan terhadap sistem AI kini menjadi tuntutan yang semakin penting di berbagai negara. EU AI Act yang mulai berlaku penuh pada tahun 2026 mewajibkan organisasi untuk dapat menjelaskan bagaimana sistem AI mereka menghasilkan suatu keputusan, terutama untuk penggunaan berisiko tinggi seperti rekrutmen, pemberian kredit, atau penegakan hukum.
Open source AI memberikan akses terhadap bobot model, arsitektur sistem, dan pada beberapa proyek bahkan data pelatihannya. Hal ini memungkinkan tim internal maupun auditor eksternal untuk memeriksa potensi bias, menguji fairness, serta memastikan bahwa model bekerja sesuai dengan yang diharapkan.
Sebaliknya, model proprietary tidak dapat memberikan tingkat transparansi yang sama. Ketika regulator bertanya mengapa sebuah aplikasi kredit ditolak oleh sistem AI, open source AI menyediakan jalur investigasi yang lebih jelas dan dapat ditelusuri.
Salah satu keunggulan open source yang sering kali kurang mendapat perhatian adalah kecepatan inovasi yang berasal dari komunitas global. Proyek seperti Llama, Mistral, dan DeepSeek terus diperbarui, diperbaiki, dan dikembangkan oleh ribuan kontributor di seluruh dunia.
Berbeda dengan vendor proprietary yang pengembangannya mengikuti prioritas bisnis internal perusahaan, komunitas open source bergerak berdasarkan kebutuhan nyata para pengguna. Bug penting dapat diperbaiki dalam waktu singkat, sementara fitur baru dapat diusulkan dan dikembangkan tanpa harus menunggu siklus rilis resmi perusahaan. Bagi organisasi, kondisi ini memberikan akses yang lebih cepat terhadap inovasi terbaru tanpa harus bergantung pada jadwal dan keputusan vendor tertentu.
Ketergantungan terhadap satu vendor AI dapat menciptakan risiko strategis dalam jangka panjang. Organisasi perlu mempertimbangkan berbagai kemungkinan, seperti kenaikan harga yang signifikan, penghentian layanan, atau perubahan kebijakan penggunaan yang tidak lagi sesuai dengan kebutuhan bisnis mereka. Open source AI mengurangi risiko tersebut secara mendasar. Model dapat disimpan dan dijalankan di infrastruktur milik organisasi sendiri.
Tidak ada API yang dapat dimatikan oleh pihak luar, tidak ada perubahan harga yang terjadi secara tiba-tiba, dan tidak ada perubahan Terms of Service yang diberlakukan secara sepihak. Bagi organisasi yang membangun produk atau layanan berbasis AI, tingkat independensi seperti ini bukan sekadar preferensi teknis, melainkan sebuah keunggulan kompetitif yang penting.
Ketika tim engineering memiliki akses langsung ke model AI yang mereka gunakan, mereka memiliki lebih banyak ruang untuk bereksperimen dan berinovasi. Mereka dapat mencoba berbagai pendekatan baru, menyesuaikan cara kerja model, serta mengintegrasikannya lebih dalam dengan sistem dan proses bisnis yang sudah ada di perusahaan.
Selain itu, penggunaan open source AI juga membantu meningkatkan pengetahuan dan kemampuan tim internal. Karena dapat melihat dan bekerja langsung dengan model, engineer akan lebih memahami bagaimana AI bekerja, apa keterbatasannya, dan bagaimana cara mengoptimalkannya. Pemahaman seperti ini sulit didapat jika tim hanya menggunakan layanan AI proprietary melalui API tanpa mengetahui apa yang terjadi di balik layar.
Dalam jangka panjang, organisasi yang menggunakan open source AI tidak hanya mendapatkan teknologi yang bisa digunakan saat ini. Mereka juga membangun kemampuan dan keahlian AI di dalam perusahaan, yang dapat menjadi keunggulan kompetitif dan membantu mereka beradaptasi lebih cepat terhadap perkembangan teknologi di masa depan.
Meskipun menawarkan banyak keunggulan, open source AI bukanlah solusi yang tepat untuk semua organisasi. Dalam beberapa situasi, solusi AI proprietary justru bisa menjadi pilihan yang lebih praktis dan efisien. Beberapa kondisi di mana solusi proprietary mungkin lebih masuk akal antara lain:
Pada akhirnya, keputusan antara menggunakan open source AI atau solusi proprietary perlu disesuaikan dengan kebutuhan dan kondisi masing-masing organisasi. Faktor seperti kapabilitas internal, persyaratan kepatuhan terhadap regulasi, sensitivitas data yang dikelola, serta skala penggunaan AI dalam bisnis harus menjadi pertimbangan utama sebelum menentukan pilihan.
Baca juga: Manfaat AI Multimodal bagi Dunia Bisnis dan Industri
Pertumbuhan adopsi open source AI bukan sekadar tren sementara, melainkan perubahan besar dalam cara organisasi membangun, mengelola, dan mengendalikan kemampuan AI mereka. Dengan berbagai keunggulan seperti efisiensi biaya, kontrol data yang lebih baik, fleksibilitas kustomisasi, serta terhindar dari ketergantungan pada satu vendor, open source AI semakin menjadi pilihan yang menarik bagi banyak organisasi. Seiring semakin matangnya ekosistem dan teknologi pendukungnya, organisasi yang mulai berinvestasi dan membangun kompetensi open source AI sejak sekarang berpeluang memperoleh keunggulan kompetitif yang lebih kuat di masa depan.
Anda bisa mengunjungi MSBU Konsultan!, layanan IT staffing dan rekrutmen yang dapat membantu perusahaan Anda menemukan kandidat terbaik dengan lebih aman dan efisien.