"Kami tidak gagal karena kehabisan uang — kami gagal karena terlalu banyak uang yang salah arah." Kalimat itu keluar dari mulut David Tan, pendiri Nex AI, dalam wawancara eksklusif dengan TechInAsia pekan lalu. Ia bukan sedang bercanda. Startup berbasis Jakarta yang sempat mengantongi kontrak klien korporasi senilai tujuh digit dolar AS — setara Rp10–12 miliar ; memilih membubarkan diri pada akhir Maret 2024.
Apa yang Salah dengan Model 'Enterprise-First' di Pasar Asia?
Nex AI memulai sebagai penyedia solusi AI khusus untuk otomatisasi proses keuangan dan compliance di sektor manufaktur dan logistik. Timnya terdiri dari mantan insinyur Google dan alumni NUS yang fokus membangun model bahasa khusus domain (domain-specific LLM) dengan fine-tuning berbasis data lokal Indonesia dan Vietnam. Namun, justru keunggulan teknis itu menjadi batu sandungan. Menurut TechInAsia, tim internal Nex AI menemukan bahwa 78% klien enterprise di Asia Tenggara meminta integrasi instan ke SAP atau Oracle — bukan penyesuaian model, melainkan plug-and-play. Padahal, Nex AI sengaja membangun sistem modular agar bisa dikustomisasi per industri, bukan dibuat sebagai black-box API.
David Tan menjelaskan: "Kami mengira klien ingin akurasi tinggi dan kontrol penuh atas data mereka. Nyatanya, mereka lebih takut kehilangan waktu daripada kehilangan data. Mereka butuh jawaban hari ini, bukan solusi sempurna minggu depan." Dalam praktiknya, proses onboarding rata-rata memakan 11 minggu — dua kali lebih lama dari target industri SaaS enterprise di Asia, yang umumnya 4–5 minggu.
Baca juga: LG Uplus dan OptAI Uji Token AI untuk Efisiensi Layanan
Beda Nasib Startup AI di Asia: Siapa yang Bertahan dan Mengapa?
Di tengah keputusan Nex AI untuk tutup, daftar startup AI di Asia justru membesar. Dilansir TechInAsia, tiga startup — Gushcloud AI (Singapura), Aqillah Labs (Malaysia), dan DeepLabs Indonesia — mencatat kenaikan pendanaan tertinggi di Q1 2024. Gushcloud AI mengumpulkan USD 42 juta untuk platform AI-driven influencer analytics; Aqillah Labs mengamankan USD 28 juta untuk solusi AI compliance di sektor keuangan Syariah. Sementara DeepLabs Indonesia, yang berbasis di Bandung, mengantongi USD 19 juta untuk AI asisten regulasi UMKM.
Baca juga: Delvitech Swiss Bangun Pusat AI di Bengaluru, Apa Artinya untuk Ekosistem Teknologi Indonesia?
Perbedaan kunci bukan pada teknologi, melainkan pada entry point. Ketiganya tidak memulai dari klien korporasi besar, melainkan dari ekosistem mikro: agen influencer, lembaga pembiayaan syariah skala menengah, dan dinas koperasi kabupaten. Mereka membangun produk berbasis use-case nyata — bukan fitur canggih yang belum ada permintaannya. DeepLabs misalnya, tidak menjual 'LLM untuk UMKM', tapi 'asisten izin usaha online yang bisa diakses via WhatsApp'. Itu membuat siklus pembayaran lebih cepat dan umpan balik pengguna lebih langsung.
Baca juga: Bolttech dan Bold Penguin Bentuk Aliansi Asuransi Global Berbasis AI
Nex AI tetap bertahan selama 22 bulan — jauh lebih lama dari rata-rata startup AI di Indonesia yang hanya bertahan 14 bulan menurut riset Katadata Insight 2023. Artinya, masalahnya bukan kapasitas tim atau kekurangan modal, tapi ketidakselarasan antara desain bisnis dan ritme adopsi teknologi di pasar lokal. Banyak perusahaan di Asia masih berada di tahap 'AI-aware', bukan 'AI-ready'. Mereka bisa membayar mahal, tapi belum siap mengubah SOP internal demi menyesuaikan dengan alat baru.
Salah satu pelajaran paling menyakitkan bagi tim Nex AI adalah saat klien utama mereka — sebuah perusahaan logistik nasional — membatalkan kontrak fase kedua karena tim IT-nya tidak memiliki sertifikasi Azure AI Engineer. "Kami harus melatih tim mereka dulu sebelum bisa deploy solusi kami," kata David. "Itu bukan bagian dari scope kerja kami. Dan itu bukan sesuatu yang bisa kita tagih sebagai layanan tambahan ; karena kalau kita tagih, mereka akan bilang: 'Kalau begitu, lebih baik pakai ChatGPT Enterprise saja.'"
Keputusan menutup Nex AI juga mengungkap celah struktural: tidak ada insentif kuat dari regulator atau asosiasi industri untuk mendorong standarisasi integrasi AI di sektor korporasi. Berbeda dengan Singapura yang punya SGFinTech AI Sandbox atau Malaysia dengan MyDigital ID API framework, Indonesia belum memiliki skema serupa yang mempermudah interoperabilitas antara vendor AI dan sistem legacy perusahaan.
"Kami belajar bahwa membangun AI bukan soal seberapa pintar modelnya, tapi seberapa sabar pasar menerimanya," ujar David Tan menutup wawancara. "Dan di Asia Tenggara, kesabaran pasar ternyata lebih pendek dari perkiraan kami."