Pusat data berbasis kecerdasan buatan (AI) sedang mengubah lanskap risiko. Penanganan klaim pun harus mengikuti perkembangan tersebut.

Kecerdasan buatan sering dibahas dalam konteks perangkat lunak, otomatisasi, dan produktivitas. Namun, perkembangan pesat kecerdasan buatan juga menimbulkan tantangan risiko yang sangat nyata: berkembangnya pusat data yang besar dan kompleks yang membutuhkan pasokan listrik, air, infrastruktur pendinginan, serta kelangsungan operasional dalam jumlah yang sangat besar.

Seiring dengan semakin pesatnya adopsi kecerdasan buatan (AI), pusat data kini menjadi infrastruktur krusial bagi bisnis modern. Fasilitas ini mendukung komputasi awan, pembelajaran mesin, analitik canggih, serta layanan digital yang diandalkan oleh banyak organisasi setiap hari. Namun, seiring dengan bertambahnya ukuran, skala, dan pentingnya fasilitas-fasilitas ini, mereka juga mengubah lanskap risiko bagi pemilik, perusahaan asuransi, penilai klaim, dan masyarakat di sekitarnya.

Berita-berita terkini telah menyoroti dua isu yang saling terkait: kebutuhan sumber daya pusat data dan meningkatnya paparan pusat data AI yang direncanakan terhadap risiko bencana alam. Di Virginia, di mana sebagian besar wilayah negara bagian tersebut berada di bawah peringatan kekeringan, Gubernur Abigail Spanberger telah mengimbau warga untuk menghemat air, sementara penggunaan air oleh pusat data telah menarik perhatian publik. Menurut laporan WRIC ABC 8News, Sierra Club Cabang Virginia menyatakan bahwa sebuah pusat data di Virginia menggunakan rata-rata empat juta galon air per hari, sementara rata-rata seseorang menggunakan sekitar 90 galon per hari. 

Meskipun pusat data mungkin tampak seperti infrastruktur yang tersembunyi, fasilitas ini mendukung banyak layanan digital yang diandalkan orang setiap hari. Mulai dari memeriksa media sosial dan menonton video streaming hingga berbelanja online, menyimpan foto, menavigasi dengan GPS, dan berkolaborasi dari jarak jauh, fasilitas-fasilitas ini menjadi pendorong utama sebagian besar kehidupan modern. Pusat data memungkinkan beroperasinya platform seperti Facebook, Instagram, Netflix, YouTube, dan Amazon; mendukung transaksi perbankan online melalui layanan seperti Venmo dan Zelle; menyediakan penyimpanan foto berbasis awan; memfasilitasi pertemuan virtual dan alat kolaborasi; serta menyampaikan komunikasi penting seperti email, peringatan cuaca, dan pemberitahuan darurat. Dalam banyak hal, pusat data telah menjadi sama pentingnya bagi rutinitas sehari-hari dan operasi bisnis seperti halnya jalan raya, utilitas, dan jaringan telekomunikasi. Meningkatnya peran penting ini menjadikan ketahanan, ketersediaan sumber daya, dan kelangsungan operasional sebagai isu yang semakin kritis.

Sebagaimana saya bahas dalam wawancara baru-baru ini dengan WRIC ABC 8News, secara historis banyak perusahaan mengandalkan air minum segar dalam operasional pusat data mereka, sementara fasilitas-fasilitas yang lebih baru semakin banyak yang memanfaatkan air daur ulang. Contohnya antara lain air yang diambil dari kolam-kolam di sekitarnya, air hujan yang dikumpulkan dari atap dan lahan, serta air daur ulang dari instalasi pengolahan limbah. 

Perubahan tersebut sangat penting. Fasilitas yang lebih baru mungkin dirancang dengan mempertimbangkan keberlanjutan dan sumber air alternatif, tetapi pusat data yang lebih tua sering kali menghadapi tantangan biaya dan infrastruktur yang signifikan jika awalnya tidak dibangun untuk mendukung sistem air daur ulang. Berdasarkan pengalaman saya, mengalihkan bangunan lama dari penggunaan air minum segar dapat bermuara pada “masalah biaya,” karena biaya yang cukup besar mungkin timbul jika sebuah bangunan tidak dibangun untuk menggunakan sumber air terbarukan atau air daur ulang. 

Dari sudut pandang saya sebagai penilai kerugian, masalah ini lebih luas daripada sekadar penggunaan air. Hal ini mengarah pada pertanyaan yang lebih luas: seberapa tangguhkah pusat data berbasis AI ketika sumber daya penting, termasuk air, listrik, dan kapasitas pendinginan, mengalami keterbatasan?

Ketersediaan sumber daya semakin menjadi masalah dalam kelangsungan bisnis

Pusat data dirancang untuk beroperasi tanpa henti. Peralatan di dalamnya menghasilkan panas yang cukup besar, dan sistem pendingin sangat penting untuk menjaga kelancaran operasional. Ketika ketersediaan air menjadi terbatas, atau ketika fasilitas tersebut berlokasi di daerah yang rentan terhadap kekeringan, panas ekstrem, badai, atau tekanan pada infrastruktur, perencanaan sumber daya menjadi bagian dari profil risiko secara keseluruhan.

Baru-baru ini saya menekankan hal ini dalam sebuah wawancara dengan WRIC ABC 8News: “Kita tidak bisa lagi sekadar menatap langit untuk mengantisipasi badai. Kita benar-benar perlu memperhatikan ketersediaan sumber daya kita. Pusat data ini harus tetap menjadi tetangga yang dapat diandalkan bagi semua orang di Virginia. Keberlanjutan dan pemulihan bencana harus berjalan beriringan.” 

Perspektif tersebut sangat penting terutama dalam penyesuaian kerugian. Secara tradisional, perencanaan terhadap bencana alam dan kerugian properti berfokus pada ancaman fisik yang terlihat, seperti angin, banjir, kebakaran, hujan es, atau kerusakan struktural. Risiko-risiko tersebut tetap menjadi fokus utama. Namun, pusat data menghadirkan lapisan risiko tambahan: potensi gangguan operasional ketika sumber daya yang diperlukan untuk menjaga fasilitas tetap beroperasi tidak tersedia, terbatas, atau terganggu.

Dalam lingkungan ini, suatu peristiwa kerugian mungkin tidak hanya terbatas pada kerusakan fisik langsung. Peristiwa tersebut dapat melibatkan gangguan pada sistem pendingin, pasokan air, infrastruktur listrik, sistem cadangan, konektivitas jaringan, peralatan khusus, operasional penyewa, atau layanan pelanggan hilir. Bagi para penilai klaim, hal ini berarti cakupan penyelidikan, pendokumentasian, dan analisis penyebab kerugian mungkin menjadi lebih kompleks.

Risiko bencana alam juga semakin meningkat

Di saat yang sama, banyak pusat data AI sedang direncanakan atau dibangun di wilayah-wilayah yang memiliki risiko bencana alam yang tinggi. Menurut Risk Management Magazine, perusahaan asuransi khusus Lloyd’s, MS Amlin, menemukan bahwa 56% dari 670 proyek pusat data di AS yang sedang dibangun atau dalam tahap perencanaan berlokasi di negara bagian yang sangat rentan terhadap badai tropis, badai konvektif parah, gempa bumi, atau badai musim dingin. Bahaya-bahaya ini dapat mengganggu jaringan listrik dan menimbulkan risiko gangguan operasional bagi pusat data serta pelanggan hilirnya. Proyek-proyek yang berisiko tersebut mewakili investasi senilai hampir $800 miliar. 

Hal ini menimbulkan tantangan yang signifikan bagi perusahaan asuransi dan para profesional risiko. Pusat data merupakan aset bernilai tinggi dengan infrastruktur yang sangat khusus. Ketika sejumlah proyek terkonsentrasi di wilayah yang rentan terhadap bahaya, potensi risiko agregasi pun meningkat. Majalah Risk Management juga mencatat bahwa pusat data biasanya diasuransikan melalui berbagai lini bisnis, yang berarti fasilitas tersebut dapat secara tidak disadari menumpuk eksposur risiko di berbagai polis asuransi. 

Bagi penilai kerugian, hal ini memiliki implikasi praktis. Satu peristiwa cuaca ekstrem yang memengaruhi koridor pusat data yang terus berkembang dapat memicu klaim properti yang kompleks, klaim peralatan, kerugian akibat gangguan operasional, masalah gangguan operasional yang terkait, serta dampak gangguan layanan. Kerugian tersebut mungkin tidak terbatas pada satu gedung atau satu tertanggung saja. Dampaknya dapat merembet ke penyedia utilitas, penyewa, vendor teknologi, pelanggan, dan bisnis yang bergantung padanya.

Apa artinya hal ini bagi proses penyesuaian kerugian

Pusat data AI memerlukan pendekatan yang lebih terintegrasi dalam penanganan klaim dan evaluasi risiko. Bangunan fisik hanyalah salah satu aspek dari risiko yang dihadapi. Ekosistem operasional di sekitar fasilitas tersebut mungkin sama pentingnya.

Penilai mungkin perlu mengevaluasi:

• Apakah sistem pendingin fasilitas tersebut mengalami dampak akibat kerusakan fisik, keterbatasan sumber daya, atau kegagalan infrastruktur.
• Bagaimana ketersediaan air, sistem air daur ulang, atau ketergantungan pada air tawar berkontribusi terhadap dampak operasional.
• Apakah sistem cadangan berfungsi sesuai yang diharapkan.
• Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk penyediaan peralatan pengganti, tenaga kerja khusus, atau validasi sistem.
• Apakah perhitungan kerugian akibat terhentinya kegiatan usaha mencerminkan tingkat ketergantungan penuh dari fasilitas tersebut dan para pelanggannya.
• Apakah peristiwa yang sama melibatkan beberapa polis, jaminan, atau pihak yang diasuransikan.
• Bagaimana paparan terhadap bencana alam dan kerentanan infrastruktur dapat saling berinteraksi.

Di sinilah keahlian teknis menjadi semakin penting. Kerugian yang terjadi di pusat data memerlukan pengalaman dalam penyesuaian asuransi properti, namun juga mungkin memerlukan keahlian di bidang teknik, peralatan, kelistrikan, mekanik, lingkungan, gangguan operasional, serta siber. Seiring dengan berkembangnya infrastruktur kecerdasan buatan (AI), para profesional klaim perlu memahami tidak hanya apa yang mengalami kegagalan, tetapi juga bagaimana kegagalan tersebut memengaruhi sistem-sistem yang saling terhubung.

Pembahasan yang lebih luas mengenai ketahanan

Munculnya pusat data berbasis kecerdasan buatan (AI) bukanlah sekadar kisah tentang teknologi. Ini adalah kisah mengenai infrastruktur kritis yang menopang kehidupan modern, serta tantangan-tantangan di bidang properti, keberlanjutan, kelangsungan bisnis, dan risiko yang menyertainya. Fasilitas-fasilitas ini semakin menjadi bagian penting dari ekonomi digital, namun pertumbuhannya memunculkan pertanyaan-pertanyaan baru mengenai lokasi pembangunannya, cara pendinginannya, sumber daya apa saja yang diandalkan, serta bagaimana kerugian akan diukur ketika terjadi gangguan.

Bagi para pemilik dan pengelola, pesannya jelas: perencanaan ketahanan harus mencakup lebih dari sekadar aset fisik. Perencanaan tersebut harus mencakup strategi pengelolaan air, akses terhadap listrik, ketergantungan pada utilitas, risiko bencana, sistem cadangan, serta dampak terhadap masyarakat.

Bagi perusahaan asuransi, tantangannya adalah memahami bagaimana risiko dapat terakumulasi di berbagai lokasi, polis, dan lini bisnis.

Bagi para penilai, pekerjaan yang menanti ke depan akan membutuhkan keahlian yang lebih luas, keterlibatan sejak dini, serta pemahaman yang lebih mendalam mengenai bagaimana infrastruktur fisik mendukung operasi digital.

AI mungkin sedang mengubah dunia bisnis melalui data, otomatisasi, dan kecerdasan. Namun, infrastruktur di baliknya bersifat fisik, membutuhkan sumber daya yang besar, dan semakin rentan terhadap tekanan lingkungan maupun operasional. Keberlanjutan dan pemulihan bencana harus berjalan beriringan. Bagi industri asuransi klaim, hal ini berarti masa depan penilaian kerugian pusat data akan bergantung pada pemahaman gambaran menyeluruh: bukan hanya badai, bukan hanya gedung, dan bukan hanya peralatan, melainkan lingkungan operasional secara keseluruhan yang menjaga fasilitas-fasilitas ini tetap beroperasi. 

Sumber

Wawasan dalam artikel ini didasarkan pada wawancara saya baru-baru ini dengan WRIC ABC 8News mengenai konsumsi air pusat data dan perencanaan ketahanan, artikel saya di Claims Journal berjudul “When the Cloud Goes Dark: Data Center Claims And Specialized Adjusting Expertise,” serta liputanRisk Management Magazine mengenairisiko bencana alam yang terkait dengan rencana pengembangan pusat data AI di Amerika Serikat. [wric.com],[reinsurancene.ws], [claimsjournal.com]