Deretan Proyek AI yang Berguguran, dari Siri Apple sampai Ambisi Super App OpenAI

Kegagalan bukan hal baru di dunia teknologi, tetapi gelombang proyek AI yang tumbang sepanjang 2025 hingga awal 2026 menunjukkan pola yang berbeda. Bukan hanya startup kecil yang kehabisan dana, proyek raksasa seperti asisten Siri versi AI milik Apple dan peluncuran "super app" OpenAI juga masuk daftar proyek yang tertunda atau jauh dari ekspektasi. TechCrunch merangkumnya dalam sebuah daftar berjalan yang dijuluki "The AI graveyard", semacam nisan digital bagi inisiatif AI yang tak mampu menyeberang dari demo ke produksi.

Siri AI, janji yang terus mundur

Apple sebenarnya lebih dulu berteriak soal AI ketimbang banyak pesaingnya. Namun janji Siri yang lebih pintar dan kontekstual terus molor dari jadwal ke jadwal. Alih-alih menjadi asisten yang benar-benar memahami percakapan, Siri versi AI justru terjebak dalam siklus pengujian internal yang panjang. Manajemen Apple disebut lebih memilih menunda fitur daripada merilis sesuatu yang setengah matang, meski itu berarti kehilangan momen pasar yang sudah di depan mata.

Penundaan ini bukan sekadar soal teknis. Ada sinyal bahwa integrasi model bahasa besar ke dalam ekosistem Apple yang tertutup ternyata jauh lebih rumit dari perkiraan. Privasi ketat, keterbatasan perangkat di lapangan, dan ekspektasi pengguna yang sudah terbentuk oleh ChatGPT membuat standar kelulusan Siri AI menjadi sangat tinggi. Di sisi lain, para pesaing justru bergerak cepat dengan asisten yang lebih terbuka dan agresif.

Super app OpenAI dan beban ekspektasi

Di kubu OpenAI, peluncuran yang disebut "super app" juga tidak berjalan mulus. Publik sudah membayangkan sebuah aplikasi yang bisa melakukan segalanya, dari menulis, mencari, sampai mengelola tugas harian. Kenyataannya, peluncuran tersebut diwarnai masalah teknis, antarmuka yang membingungkan, dan fitur yang belum sepenuhnya siap. Sejumlah pengamat menilai OpenAI terlalu cepat membesarkan janji, sementara fondasi produknya belum cukup kuat untuk menopang ekspektasi sebesar itu.

Kegagalan semacam ini memberi pelajaran penting. Model AI yang canggih tidak otomatis menjadi produk yang berguna. Banyak proyek tumbang bukan karena teknologinya buruk, melainkan karena tidak ada kejelasan soal siapa penggunanya, masalah apa yang diselesaikan, dan bagaimana model bisnisnya. Ini persis yang terjadi pada sejumlah startup AI yang sempat mendapat pendanaan besar tetapi kemudian menghilang tanpa jejak.

Pola yang berulang di kuburan AI

Dari daftar yang dihimpun TechCrunch, ada beberapa pola yang muncul berulang. Pertama, proyek yang terlalu bergantung pada satu model atau satu vendor. Ketika model tersebut berubah harga, kebijakan, atau performa, produk mereka ikut goyah. Kedua, startup yang mengejar demo mengesankan tetapi tidak punya jalur jelas menuju produksi. Ketiga, tim yang mengabaikan biaya inferensi dan skalabilitas, sehingga produk mereka tidak pernah benar-benar ekonomis untuk dijalankan dalam skala besar.

Pola ini sejalan dengan apa yang pernah diungkap Sam Altman soal pendekatan tambal sulam dalam rekayasa perangkat lunak. Dalam catatan tentang era baru rekayasa software, ia menyoroti bahwa sistem yang dibangun tanpa desain fundamental yang kuat akan selalu rapuh, sekalipun ditambal berkali-kali. Proyek AI yang masuk kuburan sering mengalami nasib serupa, dibangun di atas fondasi yang tidak dirancang untuk menahan beban nyata.

Apa artinya bagi ekosistem AI Indonesia

Bagi pelaku industri di Indonesia, daftar proyek yang tumbang ini bukan sekadar tontonan dari jauh. Banyak startup lokal sedang mengejar narasi serupa, membangun produk AI dengan ekspektasi tinggi tetapi sumber daya terbatas. Pelajaran paling nyata adalah pentingnya memulai dari masalah yang konkret, bukan dari keinginan memakai teknologi terbaru. Model bisnis yang jelas dan biaya operasional yang terkendali jauh lebih menentukan umur panjang produk ketimbang kecanggihan model yang dipakai.

Selain itu, ketergantungan pada satu penyedia model global menyimpan risiko yang nyata. Perubahan harga API, pembatasan akses, atau pergeseran kebijakan bisa langsung memukul produk lokal. Startup di Indonesia perlu memikirkan strategi diversifikasi model, termasuk mempertimbangkan model terbuka yang bisa dijalankan sendiri untuk kasus penggunaan tertentu. Ini bukan soal gagah-gagahan teknis, melainkan soal ketahanan bisnis jangka panjang.

Bukan akhir, melainkan seleksi alam

Kuburan proyek AI ini sebenarnya bukan tanda bahwa teknologi AI gagal. Sebaliknya, ini adalah fase seleksi alam yang wajar dalam setiap siklus teknologi. Yang bertahan biasanya bukan yang paling ramai diberitakan, melainkan yang paling disiplin dalam mengeksekusi, paling jujur soal keterbatasan produknya, dan paling dekat dengan kebutuhan pengguna nyata.

Bagi tim yang sedang merancang produk AI atau sistem otomasi, pelajaran dari proyek-proyek yang tumbang ini bisa menjadi peta untuk menghindari jebakan yang sama. Jika kamu ingin mendiskusikan arsitektur, strategi adopsi, atau evaluasi teknis sebelum masuk ke produksi, kamu bisa menjadwalkan sesi eksplorasi langsung bersama para engineer di Rizallab.

Pada akhirnya, daftar proyek yang gagal ini adalah cermin. Ia mengingatkan bahwa di balik setiap demo AI yang memukau, ada pertanyaan-pertanyaan mendasar yang harus dijawab: apakah produk ini benar-benar dibutuhkan, apakah biayanya masuk akal, dan apakah timnya siap menghadapi kenyataan pasar yang jauh lebih keras daripada panggung peluncuran.