Di banyak perusahaan, sistem lama masih menjadi tulang punggung operasional. Namun di era AI yang bergerak cepat, legacy system sering berubah dari aset menjadi beban tersembunyi.
Pertanyaannya kini bukan lagi apakah sistem lama bermasalah, melainkan apa langkah paling rasional: dipertahankan, dimigrasi, atau dimatikan?
Artikel ini membedah dilema tersebut secara objektif—berbasis konteks bisnis, bukan sekadar tren teknologi.
Konteks Masalah: Sistem Lama Masih Jalan, Tapi Tertinggal
Legacy system umumnya:
- stabil dan sudah dikenal tim,
- menyimpan data historis penting,
- terintegrasi dengan banyak proses lama.
Namun tantangannya semakin nyata:
- sulit diintegrasikan dengan AI dan analitik modern,
- perubahan kecil memakan waktu lama,
- biaya maintenance meningkat setiap tahun,
- risiko keamanan dan kepatuhan bertambah,
- ketergantungan pada SDM atau vendor tertentu.
Riset transformasi digital menunjukkan sebagian besar perusahaan global masih menjalankan sistem berusia lebih dari 10–15 tahun, tetapi hanya sedikit yang siap menghadapi tuntutan AI dan data-driven decision.
Opsi 1: Mempertahankan Legacy System
Pilihan ini masuk akal jika:
- sistem masih stabil dan kritikal,
- risiko perubahan lebih besar dari manfaatnya,
- belum ada alternatif yang sepadan.
Risikonya: sistem tetap menjadi bottleneck inovasi dan sulit mendukung inisiatif AI Indonesia yang membutuhkan data terstruktur dan mudah diakses.
Opsi 2: Migrasi Bertahap
Inilah pendekatan yang paling banyak dipilih perusahaan besar.
Strateginya:
- pisahkan fungsi inti dan pendukung,
- migrasikan modul yang paling sering berubah,
- buka akses data melalui integrasi/API,
- biarkan sistem lama berjalan sambil dikurangi perannya.
Pendekatan ini memungkinkan perusahaan:
- tetap beroperasi tanpa gangguan besar,
- mulai mengadopsi AI dan sistem modern,
- mengelola risiko dan biaya secara bertahap.
Banyak perusahaan menggandeng Software House Indonesia untuk merancang roadmap migrasi yang realistis dan sesuai konteks bisnis lokal.
Opsi 3: Mematikan dan Membangun Ulang
Langkah paling berani—dan paling berdampak.
Cocok jika:
- sistem lama sudah tidak relevan,
- biaya maintenance melebihi nilai bisnisnya,
- bisnis membutuhkan lompatan besar (AI, automasi, integrasi end-to-end).
Keuntungannya:
- arsitektur modern sejak awal,
- integrasi AI lebih natural,
- kontrol penuh atas data dan roadmap.
Namun, tanpa perencanaan matang, opsi ini berisiko tinggi.
Insight Penting: AI Mengubah Cara Menilai Legacy System
Di era AI, pertanyaan kunci bukan lagi “apakah sistem ini masih berjalan?”, tetapi:
- apakah data mudah diakses AI?
- apakah proses bisa diautomasi?
- apakah sistem mendukung pengambilan keputusan cepat?
- apakah biaya mempertahankannya masih masuk akal?
Jawaban atas pertanyaan ini menentukan arah strategi.
Manfaat Bisnis dari Keputusan yang Tepat
Perusahaan yang mengambil langkah tepat merasakan:
- adopsi AI lebih cepat dan relevan,
- biaya operasional lebih terkendali,
- fleksibilitas sistem meningkat,
- risiko keamanan menurun,
- teknologi kembali selaras dengan strategi bisnis.
Legacy system tidak lagi menjadi penghambat, melainkan bagian dari transformasi yang terkelola.
Bagaimana Menentukan Pilihan Terbaik
Pendekatan praktis:
- audit peran bisnis sistem lama,
- hitung total cost of ownership,
- nilai kesiapan data untuk AI,
- tentukan prioritas bisnis 3–5 tahun ke depan,
- susun roadmap realistis (bukan emosional).
Keputusan ini strategis—bukan sekadar teknis.
Kesimpulan
Di era AI, legacy system tidak otomatis harus dimatikan—tetapi juga tidak bisa dibiarkan tanpa arah. Perusahaan yang sukses adalah mereka yang berani menilai secara objektif, lalu memilih: mempertahankan dengan sadar, memigrasi dengan strategi, atau mematikan dengan rencana matang.
Sedang menilai masa depan legacy system di perusahaan Anda?
Ikuti akun ini untuk insight AI & transformasi sistem, atau konsultasikan roadmap legacy-to-modern yang aman dan relevan dengan kebutuhan bisnis Anda.
#LegacySystem #AIIndonesia #SoftwareHouseIndonesia #TransformasiDigital #ModernisasiSistem #StrategiIT #EnterpriseTechnology