Pembaruan ini ditujukan untuk membantu perusahaan mengatasi hambatan utama penerapan AI di lingkungan produksi, mulai dari masalah keamanan data hingga kompleksitas pengelolaan infrastruktur streaming.
Dalam pengumuman yang dirilis 25 Mei 2026, Confluent menyebut fitur-fitur terbaru tersebut memungkinkan pengembang membangun aplikasi AI berbasis data streaming dengan proses yang lebih sederhana dan aman.
Perusahaan menilai banyak proyek AI gagal masuk tahap implementasi karena lapisan data yang tidak siap mendukung kebutuhan produksi secara real-time.
“Sebagian besar proyek AI gagal sebelum sempat menjangkau satu pelanggan pun karena lapisan datanya bermasalah,” ujar Sean Falconer, Head of AI di Confluent.
Ia menjelaskan banyak perusahaan sebenarnya sudah memiliki model AI dan strategi implementasi, tetapi risiko keamanan serta data yang terfragmentasi membuat pengembangan produk menjadi terhambat.
AI Real-Time Masih Terkendala Keamanan Data
Confluent mengungkapkan tantangan tersebut masih menjadi masalah besar di berbagai wilayah, termasuk Asia Pasifik.Greg Taylor, Vice President and General Manager APAC Confluent, mengatakan sebagian besar proyek AI masih berhenti di tahap uji coba karena data yang digunakan belum cukup aman atau skalabel untuk dipakai di lingkungan produksi.
Menurut Confluent, tim keamanan di banyak perusahaan sering memblokir aliran data menuju sistem AI karena khawatir terhadap risiko paparan informasi sensitif.
Di sisi lain, pengembang juga harus berpindah-pindah alat untuk memeriksa, mengelola, dan menghubungkan data yang dibutuhkan model AI. Proses tersebut membuat pengembangan aplikasi AI menjadi lambat dan tidak efisien.
Confluent turut mengutip laporan McKinsey yang menyebut delapan dari sepuluh perusahaan menganggap keterbatasan data sebagai hambatan utama dalam pengembangan AI otonom.
Hadirkan Operasi Streaming Berbasis Bahasa Alami
Salah satu fitur utama yang diperkenalkan adalah Confluent MCP sebagai control plane berbasis AI.Melalui fitur ini, pengembang dapat membangun, mengelola, hingga melakukan debugging operasi streaming menggunakan bahasa alami tanpa harus mengatur proses secara manual yang kompleks.
Confluent juga memperkenalkan Agent Skills yang dirancang untuk mengotomatisasi praktik terbaik dan workflow operasional agar pengelolaan data streaming berjalan konsisten sesuai standar organisasi.
Menurut perusahaan, kombinasi kedua fitur tersebut memungkinkan pengembang membangun aplikasi AI real-time menggunakan workflow modern berbasis agen AI. Fitur Confluent MCP dan Agent Skills kini sudah tersedia secara umum di Confluent Cloud.
Perlindungan PII Kini Bisa Otomatis
Confluent juga menghadirkan fungsi machine learning bawaan untuk mendeteksi dan menyamarkan informasi identitas pribadi atau Personally Identifiable Information (PII).Fitur ini bekerja langsung di Flink SQL tanpa membutuhkan kode tambahan, layanan eksternal, maupun pemindahan data ke data warehouse terlebih dahulu.
Pendekatan tersebut dinilai penting untuk industri dengan regulasi ketat seperti layanan kesehatan, jasa keuangan, dan asuransi.
Dengan perlindungan otomatis terhadap data sensitif, perusahaan diharapkan dapat lebih mudah menerapkan AI tanpa melanggar kebijakan privasi dan keamanan data. Saat ini fitur tersebut masih tersedia dalam tahap akses awal di Confluent Intelligence.
Koneksi Privat ke Azure untuk Beban Kerja AI
Confluent juga mengumumkan dukungan Azure Private Link untuk menjaga beban kerja AI tetap terisolasi dari internet publik.
Melalui fitur ini, tugas Flink dapat terhubung secara aman ke layanan Azure seperti Azure OpenAI, Azure SQL, dan Cosmos DB menggunakan jaringan backbone privat Microsoft.
Confluent menyebut fitur tersebut membantu perusahaan menjaga keamanan komunikasi data saat mengakses model AI eksternal maupun layanan cloud lainnya. Dukungan Azure Private Link kini sudah tersedia secara umum di Confluent Cloud.
Integrasi dbt dan Dukungan Model AI Baru
Selain keamanan, Confluent juga memperluas integrasi workflow data engineering melalui open-source dbt adapter.Fitur ini memungkinkan Flink SQL di Confluent Cloud langsung diintegrasikan ke dalam framework dbt yang umum dipakai insinyur data untuk membangun pipeline data modern.
Dengan pendekatan tersebut, tim engineering dapat mendefinisikan, menguji, dan menerapkan pipeline streaming menggunakan workflow yang sama seperti proses pengelolaan data sebelumnya.
Confluent juga menambahkan dukungan model AI tambahan seperti TimesFM untuk deteksi anomali, Anthropic, dan Fireworks AI yang dapat langsung digunakan dalam workflow pemrosesan streaming berbasis Flink.
Fokus ke AI yang Siap Produksi
Melalui pembaruan terbaru ini, Confluent menegaskan fokus perusahaan pada pengembangan AI real-time yang siap digunakan di lingkungan produksi, bukan sekadar tahap eksperimen.Perusahaan menyebut Confluent Cloud dan Confluent Intelligence dirancang sebagai fondasi pemrosesan data streaming yang mampu menyajikan konteks real-time secara terus-menerus ke aplikasi AI.
Confluent juga membahas peluncuran Real-Time Context Engine yang kini sudah tersedia secara umum untuk membantu aplikasi AI mendapatkan konteks data terbaru secara otomatis.
Cek Berita dan Artikel yang lain di
Google News
