Courtesy of Forbes

Mengakhiri Budaya Firefighting IT dengan AI yang Mencegah Gangguan

Mendorong transformasi budaya operasi IT dari responsif dan pembelaan kesalahan menuju pencegahan gangguan dengan menggunakan metrik baru dan teknologi AI, khususnya agentic AI, untuk membangun ketahanan sistem yang lebih baik dan mengalihkan fokus tenaga ahli ke inovasi.

21 Nov 2025, 23.30 WIB

15 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

MTTI dan MTTR mencerminkan budaya reaktif yang perlu diubah menjadi model proaktif.
AIOps dapat membantu mengintegrasikan data dan meningkatkan kolaborasi antar tim.
Fokus harus pada pencegahan kegagalan dan pengalihan kapasitas tim untuk inovasi, bukan pemulihan dari insiden.

Banyak insiden IT muncul tepat setelah tengah malam dan menimbulkan budaya firefighting yang dianggap sebagai tanda dedikasi kerja. Namun sebenarnya budaya ini menunjukkan sistem IT yang rapuh dan proses yang tidak efisien karena peran serta alat yang terpisah dan kompleks.

Istilah Mean Time to Innocence (MTTI) menggambarkan bagaimana tim IT lebih cepat membuktikan bahwa kesalahan bukan berasal dari mereka daripada menyelesaikan masalahnya. Ini mengindikasikan bagaimana budaya pembelaan kesalahan menghambat kolaborasi dan solusi yang cepat.

Mean Time to Resolution (MTTR), meskipun penting untuk mengukur kecepatan memperbaiki gangguan, hanya bersifat reaktif. Fokus yang lebih baik adalah memindahkan perhatian ke metrik proaktif seperti waktu deteksi masalah, insiden yang bisa dicegah, dan kapasitas yang dikembalikan dari triase ke inovasi.

Teknologi AIOps dengan observabilitas terintegrasi menggabungkan data dari berbagai sumber sehingga tim bekerja dengan fakta yang sama, sementara otomatisasi mengurangi beban kerja manual dalam mengidentifikasi akar masalah. Ini menghilangkan silo dan meningkatkan kerja sama tim.

Agentic AI membawa perubahan paling besar dengan bertindak secara otonom berdasarkan tujuan sistem, sehingga mencegah kegagalan sebelum terjadi dan membebaskan waktu engineer untuk fokus pada inovasi dan perbaikan layanan secara berkelanjutan.

Referensi:
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/11/21/its-time-to-retire-mean-time-to-innocence/

Analisis Ahli

Gene Kim

"MTTI memang sebuah refleksi budaya yang harus ditinggalkan; organisasi harus prioritaskan observabilitas terintegrasi dan otomatisasi untuk mempercepat MTTR dan mengurangi insiden."

Nicole Forsgren

"Fokus pada metrik proaktif seperti insiden dicegah dan kapasitas yang direklamasi akan memperkuat ketahanan digital dan mendorong perbaikan berkelanjutan di tim IT."

Analisis Kami

"Budaya firefighting yang sampai saat ini masih dipertahankan adalah jebakan besar yang menghambat kemajuan teknologi dan efisiensi. Mengintegrasikan AI dengan cara agentik yang fokus pada pencegahan akan merevolusi cara operasi IT, menggeser fokus dari hanya memperbaiki masalah menjadi memastikan masalah jarang muncul."

Prediksi Kami

Di masa depan, perusahaan IT akan beralih ke operasional proaktif berbasis AI agentik yang mampu mencegah sebagian besar kegagalan sebelum berdampak, sehingga mengurangi burnout engineer dan mempercepat inovasi bisnis.

Pertanyaan Terkait

Apa itu MTTI dan mengapa penting?

MTTI adalah metrik yang menggambarkan seberapa cepat tim dapat membuktikan bahwa mereka tidak bersalah selama insiden. Ini penting karena mencerminkan keadaan ketidakstabilan dalam operasi TI.

Bagaimana MTTI berbeda dari MTTR?

MTTI berfokus pada pembuktian ketidakbersalahan, sementara MTTR mengukur waktu yang dibutuhkan untuk memulihkan layanan setelah insiden terjadi.

Apa yang dimaksud dengan AIOps?

AIOps adalah penerapan kecerdasan buatan dalam operasi TI yang bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dan keamanan dengan otomatisasi serta observabilitas yang terintegrasi.

Mengapa resiliensi lebih penting daripada kecepatan pemulihan?

Resiliensi lebih penting karena fokusnya pada pencegahan dan mengurangi frekuensi insiden, sehingga mengalihkan perhatian dari pemulihan cepat ke perancangan sistem yang lebih kuat.

Apa langkah-langkah untuk mencapai model operasional yang lebih proaktif?

Langkah-langkah untuk mencapai model operasional yang lebih proaktif meliputi penerapan observabilitas yang terintegrasi, otomatisasi analisis, dan penggunaan AI agen untuk fokus pada hasil.