Saya pernah melihat sebuah operasi tambang yang sangat bersemangat membicarakan AI, RPA, dan transformasi digital besar-besaran. Presentasi demi presentasi menampilkan roadmap lima hingga sepuluh tahun ke depan, dipenuhi istilah seperti autonomous operation, predictive analytics, smart mining, dan AI-driven decision making. Di atas kertas, semuanya terlihat visioner, modern, dan “future ready”.
Namun seperti banyak cerita lain di industri ini, masalah tidak muncul di ruang rapat. Masalah muncul ketika gagasan besar itu turun ke site dan harus berhadapan dengan realitas lapangan.
Alih-alih peningkatan produktivitas dan efisiensi, yang muncul justru friksi: sistem sering tidak sinkron, data tidak konsisten, downtime meningkat, dan yang paling mengkhawatirkan, risiko terhadap keselamatan mulai terasa. Transformasi yang diniatkan sebagai akselerator nilai justru berubah menjadi sumber kompleksitas baru.
Di titik inilah saya mulai bertanya: apakah kita sedang membangun digital transformation, atau sebenarnya hanya menciptakan digital illusion?
Fondasi yang Terlupakan
Di operasi tambang, teknologi bukan sekadar alat pendukung bisnis. Teknologi adalah bagian langsung dari proses produksi, pengendalian risiko, dan keselamatan manusia. Karena itu, fondasi sistem dan infrastruktur menjadi krusial.
Sayangnya, di banyak site, fondasi ini belum benar-benar kokoh.
Konektivitas jaringan masih tidak stabil, terutama di area pit dan hauling road. Integrasi antara IT dan OT berjalan parsial. Sistem-sistem krusial seperti PLC, SCADA, radar slope monitoring, CCTV, UAV, dan LIDAR sudah tersedia, tetapi berjalan sendiri-sendiri. Masing-masing menghasilkan data, namun tidak terorkestrasi dalam satu ekosistem operasional yang utuh.
Akibatnya, data yang seharusnya menjadi dasar pengambilan keputusan justru berubah menjadi noise. Operator di lapangan melihat satu versi data, engineer melihat versi lain, dan manajemen di kantor pusat menerima laporan yang sudah “dipoles”. Ketika terjadi insiden atau penurunan produktivitas, semua pihak merasa telah bekerja dengan benar—karena sistemnya memang tidak pernah benar-benar terintegrasi.
Ironisnya, kondisi ini sering dianggap “cukup” untuk melangkah ke tahap berikutnya: AI dan RPA.
Teknologi Dasar yang Diremehkan
Ada kecenderungan melihat teknologi seperti PLC, SCADA, radar, CCTV, UAV, dan LIDAR sebagai teknologi “basic” atau “lama”. Padahal di operasi tambang, justru teknologi inilah tulang punggung produktivitas, efisiensi, dan safety.
PLC dan SCADA menentukan stabilitas proses plant dan handling material. Radar slope dan LIDAR berperan sebagai sistem peringatan dini longsor. CCTV dan UAV menjadi mata tambahan untuk area berisiko tinggi dan sulit dijangkau. Semua ini bukan sekadar alat monitoring, tetapi sistem pengendalian risiko operasional.
Masalahnya bukan pada ketersediaan teknologi, melainkan pada pemanfaatan dan integrasinya. Banyak site sudah memiliki perangkat yang mahal dan canggih, tetapi digunakan hanya sebagai standalone tools. Data diambil, disimpan, lalu dilupakan. Tidak ada integrasi lintas sistem, tidak ada pemanfaatan maksimal untuk pengambilan keputusan real-time.
Dalam kondisi seperti ini, menambahkan AI ibarat memasang mesin turbo di kendaraan dengan rangka yang retak.
Siapa Bertanggung Jawab?
Di balik persoalan teknis, ada persoalan yang lebih mendasar: ketidakjelasan peran dan tanggung jawab.
Siapa yang berhak memanfaatkan teknologi dan datanya?
Siapa yang wajib mengelola perangkat dan infrastruktur pendukungnya?
Siapa yang bertanggung jawab atas integrasi, keandalan, dan keamanan operasionalnya?
Jawaban atas pertanyaan-pertanyaan ini sering kabur. User operasional merasa itu urusan IT. Vendor merasa tanggung jawabnya selesai saat serah terima proyek. Tim IT berada di posisi paling sulit: diminta bertanggung jawab atas sistem yang secara operasional tidak mereka kendalikan penuh.
Ketika sistem gagal atau data tidak bisa dimanfaatkan, yang terjadi bukan perbaikan, melainkan saling tuding. Budaya ini perlahan menggerogoti kepercayaan antar fungsi dan membuat setiap inisiatif teknologi baru disambut dengan skeptisisme di lapangan.
Silo Organisasi dan Ilusi Framework Manajemen
Masalah ini semakin kompleks ketika organisasi bergerak dalam silo. Masing-masing departemen, divisi, dan direktorat fokus pada target dan kepentingannya sendiri.
Produksi mengejar tonase. Maintenance mengejar availability. IT mengejar uptime sistem. Safety mengejar zero incident. Semua target ini sah, tetapi ketika tidak diselaraskan dalam satu tujuan operasional yang sama, hasilnya justru kontraproduktif.
Dalam kondisi seperti ini, semua teori manajemen yang terlihat indah—multiple roles, balanced scorecard, OKR, KPI, dan berbagai framework lainnya—menjadi sekadar formalitas. Indikator tercapai di level individu atau departemen, tetapi operasi secara keseluruhan justru rapuh.
Transformasi digital tidak pernah bisa berhasil di organisasi yang tidak selaras secara fundamental.
Keputusan dari Jakarta, Realitas di Pit
Ada satu pola lain yang sering muncul: keputusan strategis diambil jauh dari site.
Banyak pengambil keputusan berada di Jakarta, atau di kantor pusat, dengan akses terbatas ke realitas lapangan. Mereka melihat dashboard, laporan, dan presentasi—bukan debu, hujan, medan ekstrem, dan keterbatasan konektivitas di site.
Dalam tekanan untuk terlihat progresif dan inovatif, inisiatif AI dan RPA sering dipaksakan. Bukan karena site siap, tetapi karena organisasi ingin terlihat siap menghadapi masa depan. Akibatnya, solusi yang secara konsep benar menjadi tidak relevan secara operasional.
Site dipaksa menyesuaikan diri dengan teknologi, bukan teknologi yang dirancang untuk mendukung site.
AI dan RPA sebagai Akselerator Kehancuran
Di titik ini, penting untuk mengatakan sesuatu yang mungkin tidak populer: AI dan RPA tidak memperbaiki fondasi yang rusak.
AI tidak membersihkan data yang salah.
RPA tidak memperbaiki proses yang tidak jelas.
Otomatisasi tidak menggantikan tata kelola yang buruk.
Sebaliknya, AI dan RPA mempercepat semua kelemahan yang sudah ada. Data yang salah diproses lebih cepat. Proses yang tidak rapi menjadi lebih kacau. Kesalahan kecil berubah menjadi kegagalan sistemik dalam waktu singkat.
Dalam konteks operasi tambang, dampaknya tidak hanya pada biaya dan produktivitas, tetapi juga pada keselamatan manusia. Dan ini adalah risiko yang tidak bisa ditoleransi.
Kembali ke Dasar
Transformasi digital yang sehat di operasi tambang harus dimulai dari bawah.
Dari sistem dan infrastruktur yang andal, dirancang untuk operasi 24/7 di remote area.
Dari integrasi IT–OT yang jelas, bukan sekadar koneksi teknis, tetapi orkestrasi operasional.
Dari pemanfaatan optimal teknologi existing, sebelum membeli teknologi baru.
Dari security yang kuat, karena sistem kritikal adalah aset keselamatan.
Dan dari alignment lintas fungsi, antara kantor pusat dan site, antara IT, OT, dan operasi.
Ketika fondasi ini sudah matang, barulah AI, RPA, dan teknologi lanjutan benar-benar menjadi akselerator nilai.
Penutup
Transformasi digital bukan tentang siapa yang paling cepat mengadopsi teknologi terbaru. Di industri tambang, transformasi adalah tentang siapa yang paling disiplin membangun fondasi.
Tanpa fondasi yang kuat, AI dan RPA bukanlah masa depan. Mereka hanyalah cermin yang memperbesar semua masalah yang selama ini diabaikan.
Dan di operasi tambang, kita tidak punya kemewahan untuk belajar dari kegagalan yang berdampak pada keselamatan.
Transformasi sejati dimulai bukan dari slide presentasi, tetapi dari realitas di pit.
