Jakarta – Angkatan Laut Amerika Serikat (AS) baru-baru ini mengumumkan kemitraan strategis dengan perusahaan teknologi Palantir, yang ditandai dengan penandatanganan kontrak senilai US$448 juta, atau setara dengan Rp7,45 triliun. Investasi signifikan ini bertujuan untuk mengintegrasikan teknologi kecerdasan buatan (AI) canggih ke dalam operasi kapal Angkatan Laut AS, yang diharapkan dapat merevolusi industri maritim dan memperkuat kemampuan pertahanan negara.
Sekretaris Angkatan Laut AS, John Phelan, dan CEO Palantir, Alex Karp, secara resmi mengumumkan kolaborasi ini dalam sebuah presentasi di Washington DC. Mereka menjelaskan bahwa inisiatif ini, yang diberi nama ShipOS, akan memberikan akses kepada pembuat kapal, galangan kapal, dan pemasok penting dengan teknologi Palantir yang inovatif.
Tujuan Utama ShipOS
- Optimalisasi Pekerjaan Secara Real-Time: Setiap pembuat kapal yang bermitra dengan Angkatan Laut AS akan dilengkapi dengan alat bertenaga AI yang mampu mengoptimalkan pekerjaan mereka secara real-time.
- Jaringan Logistik Cerdas: Seluruh pemasok yang terlibat dalam rantai pasokan akan terhubung melalui sistem logistik cerdas, meningkatkan efisiensi dan mengurangi potensi hambatan.
- Visibilitas yang Lebih Baik: Manajer program akan memiliki visibilitas yang belum pernah ada sebelumnya terhadap jadwal, biaya, dan risiko proyek, memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih tepat dan responsif.
Phelan menekankan bahwa kolaborasi ini lebih dari sekadar mempercepat produksi kapal. Ini merupakan langkah strategis untuk membangun kembali fondasi industri maritim Amerika di era AI. Penguatan sektor pembuatan kapal dan Pangkalan Industri Maritim (MIB) merupakan prioritas utama dalam permintaan anggaran Angkatan Laut sebesar US$292,2 miliar untuk tahun 2026. Anggaran ini mencakup pembangunan 19 kapal tempur baru dan investasi US$2,5 miliar khusus untuk produsen kapal selam, yang bertujuan untuk meningkatkan kualitas rantai pasokan mereka.
Implementasi Teknologi Palantir
Perangkat lunak Palantir akan diimplementasikan di dua perusahaan pembuat kapal besar, tiga galangan kapal, dan 100 pemasok yang tergabung dalam MIB. Program MIB sendiri dibentuk pada tahun 2024 dengan tujuan menghidupkan kembali kemampuan produksi dan perbaikan kapal AS.
Sebelumnya, Palantir telah bekerja sama dengan MIB melalui penggunaan perangkat lunak manufaktur Warp Speed. Hasil awal dari kolaborasi ini sangat menjanjikan. Di General Dynamics Electric Boat, perusahaan yang menangani kapal selam nuklir AS, proses perencanaan jadwal kapal selam yang sebelumnya memakan waktu 160 jam kini dapat diselesaikan dalam waktu kurang dari 10 menit. Sementara itu, Galangan Kapal Angkatan Laut Portsmouth berhasil memangkas waktu peninjauan material dari hitungan minggu menjadi kurang dari satu jam.
Tantangan dan Harapan
Kepala pertahanan Palantir, Mike Gallagher, mengakui bahwa perusahaan harus membuktikan manfaat sistem tersebut. “Kita harus membuktikan nilainya. Jika kami berhasil, maka pada akhir program dua tahun ini, perusahaan akan siap menanggung biaya pemeliharaan,” ujarnya.
Setelah diterapkan sepenuhnya, platform Foundry milik Palantir akan mengumpulkan data dari berbagai sistem, termasuk ERP, database lama, dan sumber operasional. Data ini akan digunakan untuk mengidentifikasi hambatan, memperlancar alur kerja teknik, dan membantu mitigasi risiko secara proaktif.
Dampak Potensial
Analis Wedbush Securities, Dan Ives, menilai kesepakatan ini sebagai langkah besar bagi Palantir. “Ini adalah tonggak penting bagi platform Foundry. Kami yakin Palantir mampu mengeksekusi proyek ini dalam skala besar,” katanya.
Kemitraan antara Angkatan Laut AS dan Palantir memiliki potensi untuk membawa perubahan signifikan dalam industri maritim. Dengan mengintegrasikan teknologi AI canggih, Angkatan Laut AS berharap dapat meningkatkan efisiensi, mengurangi biaya, dan memperkuat kemampuan pertahanannya. Keberhasilan inisiatif ini akan menjadi preseden bagi penerapan AI di sektor-sektor strategis lainnya, serta membuka peluang baru bagi inovasi dan pertumbuhan ekonomi.


















