Apakah "membatalkan pembelian" dalam survei ini berarti membangun semuanya sendiri?

Bukan. Yang ditanyakan survei adalah "apakah pernah membatalkan pembelian setidaknya satu produk atau fitur software karena bisa dibangun sendiri dengan alat agentic coding". Ini biasanya merujuk fitur pinggiran atau alat kecil, bukan mengganti seluruh ERP atau CRM dengan buatan sendiri. Lebih tepat dipahami sebagai "batas pengadaan menyempit ke dalam".

Apakah membangun sendiri benar-benar lebih murah?

Biaya pengembangan awal memang ditekan drastis oleh AI, tetapi total biaya software tidak pernah sekadar biaya pengembangan. Pemeliharaan, pembaruan keamanan, penyesuaian regulasi, dan biaya pengambilalihan setelah pengembang asli resign tidak jadi lebih murah. Saat memutuskan, lihat total biaya kepemilikan tiga tahun, bukan waktu pengembangan pertama kali.

Bagaimana perusahaan software Indonesia harus menyikapinya?

Tinjau ulang berapa banyak produk Anda yang berupa "fitur" dan berapa yang berupa "hal yang tak bisa dibangun sendiri oleh orang lain". Produk yang murni fitur paling berbahaya; produk yang punya efek jaringan data, endapan pengetahuan regulasi, dan ekosistem integrasi relatif lebih aman. Proposisi nilai harus bergeser dari daftar fitur ke bagian yang sulit ditiru ini.

Sepertiga Perusahaan Memutuskan Berhenti Membeli Software — Karena AI Bisa Menuliskannya

Q: Industri mana yang paling menonjol?

Menurut rincian per industri dalam survei, industri teknologi tertinggi mencapai 41%, disusul pembayar dan penyedia layanan kesehatan 39%, jasa profesional serta energi dan material 38%, lembaga keuangan 36%, media dan telekomunikasi 34%, farmasi dan produk medis 33%.

Survei global McKinsey The State of AI 2026 melempar angka yang sangat tak bersahabat bagi industri software: 32% organisasi pernah membatalkan pembelian suatu produk atau fitur software karena "bisa dibangun sendiri dengan agen AI coding". Di kelompok berkinerja teratas, rasio ini hampir separuh. Apa artinya bagi industri software dan IT perusahaan Indonesia?

Kepala IT sebuah perusahaan pialang asuransi menengah di Jakarta menerima permintaan dari unit bisnis pada awal tahun: mereka ingin sebuah alat kecil yang bisa otomatis membandingkan perbedaan klausul polis. Alur lama biasanya cari vendor, minta penawaran, kira-kira dihargai Rp 300 juta, dijadwalkan tiga bulan.

Kali ini ia meminta seorang engineer mencoba dengan alat AI coding. Dua minggu kemudian, sebuah versi yang layak pakai naik ke produksi.

Tanpa minta penawaran, tanpa proses pengadaan, tanpa Rp 300 juta itu.

Latar Belakang

Survei global McKinsey The State of AI tahun 2026 mengubah kasus semacam ini menjadi angka.

Survei menemukan, 32% organisasi pernah membatalkan pembelian setidaknya satu produk atau fitur software karena "bisa dibangun sendiri dengan alat agentic coding".

Yang lebih patut dicermati adalah sebarannya. Di antara 6% yang didefinisikan sebagai "berkinerja tinggi" (organisasi yang mengatribusikan setidaknya 5% EBIT-nya kepada AI), hampir separuhnya pernah melakukan ini, dibanding 31% pada organisasi lain. Artinya, makin sebuah perusahaan memperoleh keuntungan riil dari AI, makin cenderung ia mengerjakannya sendiri.

Rincian per industri juga jelas: industri teknologi 41%, pembayar dan penyedia layanan kesehatan 39%, jasa profesional serta energi dan material 38%, lembaga keuangan 36%, media dan telekomunikasi 34%, farmasi dan produk medis 33%.

Satu angka terkait lain: di antara perusahaan besar dengan pendapatan tahunan di atas 1 miliar dolar AS, 40% sudah menskalakan agen AI di lebih dari satu fungsi, sementara setahun sebelumnya angka ini 27%.

Poin Utama

32% organisasi pernah membatalkan pembelian produk atau fitur software karena bisa dibangun sendiri dengan agen AI coding.
Hampir separuh organisasi berkinerja tinggi (6% yang mengatribusikan ≥5% EBIT kepada AI) melakukan hal ini, dibanding 31% pada organisasi lain.
41% responden industri teknologi melakukan hal ini, tertinggi di antara semua industri.
40% perusahaan besar (pendapatan di atas 1 miliar dolar AS) sudah menskalakan agen di lebih dari satu fungsi, dibanding 27% setahun sebelumnya.
Yang dimaksud di sini kebanyakan adalah fitur pinggiran dan alat kecil, bukan mengganti sistem inti dengan buatan sendiri.

Analisis Dampak Pasar

Bagi pengguna di Indonesia: bagi pekerja kantoran umum, arti tren ini adalah "alat internal akan makin banyak, makin cepat, dan juga makin jelek".

Dulu ketika unit bisnis mengajukan kebutuhan kecil, jawaban IT biasanya "tidak muat di jadwal" atau "beli yang sudah jadi saja". Sekarang muncul pilihan ketiga: dua minggu membuat sesuatu yang kasar tapi layak pakai. Sisi baiknya, kebutuhan terpenuhi jauh lebih cepat; sisi buruknya, alat-alat ini sering tanpa dokumentasi, tanpa pengujian, dan begitu pembuatnya resign ia jadi yatim piatu.

Saran saya sangat praktis: kalau di divisi Anda mulai muncul "alat kecil buatan si anu", cepat tanyakan tiga hal — kodenya disimpan di mana, apakah ada orang kedua yang paham, dan datanya disimpan di mana. Kalau tiga pertanyaan ini tak terjawab, alat itu adalah bom waktu.

Bagi penerapan di perusahaan: arti hal ini bagi IT perusahaan Indonesia adalah ambang batas psikologis keputusan pengadaan berubah.

Dulu penilaiannya "beli yang sudah jadi lebih murah daripada bikin sendiri", dan sebelum era AI kesimpulan ini hampir selalu benar karena biaya pengembangan terlalu tinggi. Sekarang biaya pengembangan sudah ditekan, dan hitungan yang sama harus diulang.

Tapi saya ingin mengingatkan satu hal yang mudah diabaikan: total biaya software tidak pernah sekadar biaya pengembangan. Pemeliharaan, pembaruan keamanan, penyesuaian regulasi, dan pengambilalihan setelah pengembang asli resign — hal-hal ini tak jadi lebih murah sedikit pun, bahkan bisa lebih mahal karena keterbacaan kode hasil AI beragam.

Kerangka penilaian yang lebih sehat, menurut saya, adalah tiga pertanyaan ini:

Apakah fitur ini berubah mengikuti regulasi? Jika ya (misalnya faktur pajak elektronik, perhitungan BPJS, kepatuhan data pribadi), membeli yang sudah jadi lebih aman, karena vendor yang bertanggung jawab mengikuti regulasi.
Seberapa besar biaya jika fitur ini salah? Laporan internal yang salah bisa diperbaiki, tetapi penghitungan gaji yang salah bisa jadi masalah.
Siapa yang memelihara tiga tahun lagi? Kalau pertanyaan ini tak terjawab, jangan bangun sendiri.

Yang paling cocok dibangun sendiri adalah alat pinggiran yang "aturannya stabil, cakupannya jelas, dan biaya kesalahannya rendah" — persis sesuai kategori yang disebut dalam survei.

Bagi pengembang: bagi perusahaan software dan tim SaaS di Indonesia, ini sinyal yang harus dihadapi.

Kalau nilai produk Anda terutama berasal dari "daftar fitur", maka Anda sedang bersaing langsung dengan alat AI coding. Pelanggan akan mulai berhitung: beberapa fitur ini kalau saya bikin sendiri butuh berapa lama.

Yang lebih sulit ditiru adalah beberapa hal berikut: efek jaringan data (makin banyak yang pakai makin baik datanya, seperti kredit, daftar prospek, harga pasar), endapan pengetahuan regulasi (Anda lebih paham daripada pelanggan bagaimana regulasi berubah dan bagaimana menyesuaikannya), ekosistem integrasi (Anda sudah menyambung tiga puluh sistem, pelanggan yang menyambung sendiri butuh setahun), serta tanggung jawab operasional (Anda punya SLA, punya piket, punya sertifikasi keamanan, dan bertanggung jawab bila terjadi masalah).

Sebaliknya, produk yang murni "antarmuka bagus + beberapa fitur CRUD" akan makin sulit posisinya. Ini bukan menakut-nakuti, melainkan hal yang sudah ditunjukkan angka dalam survei ini.

Tren Perkembangan ke Depan

Tiga perubahan yang saya perkirakan akan terjadi.

Pertama, pengadaan software akan memusat ke dua ujung. Sistem inti (ERP, CRM, keuangan-akuntansi) tetap dibeli, bahkan dibeli lebih mahal dan lebih terintegrasi; alat kecil ekor panjang beralih besar-besaran ke buatan sendiri. Lapisan tengah — SaaS berfitur tunggal dengan harga menengah — yang paling terjepit.

Kedua, "tata kelola alat internal" akan menjadi tema IT baru. Ketika setiap divisi bisa membuat alatnya sendiri, perusahaan akan cepat menumpuk banyak sistem tak bertuan. Ini masalah yang sama dengan shadow IT sepuluh tahun lalu, hanya sepuluh kali lebih cepat. Yang dibutuhkan perusahaan bukan larangan, melainkan menyediakan satu jalur "bangun sendiri yang patuh": lingkungan deployment standar, autentikasi identitas terpadu, dan pengelolaan kode yang wajib.

Ketiga, pengujian dan pemeliharaan akan menjadi penyempitan. Kode ditulis cepat tak berarti bisa naik ke produksi. Inilah persoalan yang pernah dibahas situs ini di Penyempitan pengujian pada kode hasil AI — ketika volume produksi meledak, kemampuan verifikasi menjadi faktor pembatas baru.

Kesimpulan & Komentar TheAI Academy

Saya tak menganggap ini berarti SaaS akan mati. Tetapi saya memang menganggap ambang batas psikologis untuk membeli software telah naik secara permanen.

Dulu ketika seorang atasan melihat alat seharga Rp 150 juta setahun, ia merasa ya sudah tanda tangani saja. Sekarang ia akan bertanya satu kalimat lagi: "Kalau ini kita bikin sendiri butuh berapa lama?" — cukup satu kalimat itu untuk mematikan banyak produk biasa-biasa saja.

Komentar: AI tidak menjadikan bangun-sendiri sebagai ide bagus, ia hanya menjadikan "tidak membeli" sebagai pilihan yang benar-benar ada. Dan bagi penjual software, itu saja sudah cukup mematikan.

Saran konkret untuk pembaca Indonesia:

Jika Anda kepala IT perusahaan, saya sarankan membuat daftar keputusan sederhana "bangun vs beli", memasukkan tiga hal: keberubahan regulasi, biaya kesalahan, dan tanggung jawab pemeliharaan tiga tahun, dan wajibkan usulan menjawabnya. Ini bisa menahan sebagian besar keputusan impulsif "karena AI cepat jadi kita bikin sendiri".

Jika Anda di perusahaan software, yang harus dilakukan sekarang adalah introspeksi jujur: berapa banyak nilai dalam produk Anda yang berasal dari hal yang sulit ditiru? Kalau jawabannya "tidak banyak", maka yang perlu disesuaikan adalah strategi produk, bukan retorika pemasaran.

Jika Anda engineer, tren ini sebenarnya kabar baik bagi Anda — orang yang bisa memakai alat AI untuk cepat menyerahkan sistem internal, daya tawarnya sedang naik. Tapi jangan lupa mengerjakan pengujian dan dokumentasi juga, karena itulah kunci yang mengubah hasil kerja Anda dari "mainan" menjadi "aset". Untuk menemukan alat yang cocok, Anda bisa merujuk rangkuman situs ini tentang Cursor, Windsurf, dan v0.

Sumber

Dirangkum dari informasi publik, mengacu pada laporan resmi. Artikel ini tidak merupakan nasihat investasi.