Permasalahan 

Degradasi AI dalam pelayanan publik muncul sebagai konsekuensi dari penggunaan sistem otomatis yang tidak dikelola secara berkelanjutan. Banyak pemerintah daerah mengadopsi teknologi kecerdasan buatan untuk perizinan, identitas kependudukan, penyaluran bantuan sosial, dan pelayanan administrasi lain, namun sering kali tanpa strategi pemeliharaan jangka panjang. Seiring waktu, kualitas data yang digunakan sebagai dasar analisis menurun, model algoritma menjadi tidak relevan dengan perubahan regulasi, serta sistem tidak lagi mampu menangani kebutuhan layanan yang semakin kompleks. Degradasi ini tidak hanya berdampak pada turunnya akurasi keputusan, tetapi juga meningkatkan risiko bias, kesalahan layanan, dan ketidakpercayaan publik terhadap teknologi pemerintah.

Tantangan Teknis dan Organisasional

Permasalahan ini diperburuk oleh lemahnya tata kelola data, ketergantungan pada vendor teknologi, dan kurangnya interoperabilitas antar-sistem pelayanan publik. Banyak daerah menggunakan data yang tidak terstandarisasi, terfragmentasi, dan jarang diperbarui, sehingga model AI mengalami data drift dan kehilangan kemampuan prediksi yang valid. Selain itu, kapasitas pegawai dalam mengoperasikan, mengaudit, dan memperbaiki sistem AI masih terbatas, menyebabkan layanan digital menjadi tidak responsif atau bahkan salah dalam memberikan rekomendasi. Absennya pedoman etika dan audit algoritmik membuat potensi diskriminasi teknologi tidak terdeteksi sejak awal, mempertinggi risiko maladministrasi dalam penyelenggaraan layanan publik.

Mengatasi Degradasi AI dalam Pelayanan Publik

Mengatasi degradasi AI membutuhkan pendekatan komprehensif melalui dua jalur utama: penguatan teknis dan reformasi tata kelola. Penguatan teknis mencakup continuous model retraining, evaluasi berkala terhadap kinerja algoritma, pembaruan data secara real-time, serta standardisasi metadata lintas instansi pemerintah. Pemerintah juga perlu menyediakan infrastruktur digital yang stabil, aman, dan terintegrasi agar sistem AI dapat berjalan optimal. Di sisi lain, reformasi tata kelola meliputi pembangunan kebijakan audit algoritmik, standar etika AI, serta mekanisme keberatan masyarakat terhadap keputusan otomatis (AI grievance mechanism). Upaya tersebut harus dipadukan dengan peningkatan kapasitas ASN melalui pelatihan AI literacy dan manajemen data.

Model Solusi Kebijakan yang Berkelanjutan

Solusi jangka panjang menuntut pemerintah mengadopsi AI Lifecycle Governance, yaitu tata kelola yang mengatur seluruh siklus hidup AI mulai dari perencanaan, pengembangan, penggunaan, pemantauan, hingga penghentian sistem. Pendekatan ini menekankan pentingnya pengawasan manusia (human-in-the-loop), transparansi logika algoritma, serta kolaborasi multipihak antara pemerintah, akademisi, dan penyedia teknologi. Pemerintah juga perlu membangun sistem interoperabilitas nasional yang memastikan data dari berbagai instansi saling terhubung, bersih, dan konsisten. Dengan demikian, AI dapat bekerja secara adaptif mengikuti dinamika kebijakan dan kebutuhan layanan publik tanpa mengalami degradasi fungsi.

 Pelayanan Publik Berbasis AI Dikelola ke Depan

Pelayanan publik berbasis AI seharusnya diposisikan bukan sebagai proyek teknologi semata, melainkan sebagai bagian dari reformasi tata kelola pemerintahan digital yang mengutamakan kualitas layanan, keadilan, dan akuntabilitas. Idealnya, setiap penggunaan AI harus berbasis pada prinsip transparansi, keamanan data, keadilan algoritmik, dan keterlibatan masyarakat. Pemerintah harus memastikan bahwa AI mendukung, bukan menggantikan, peran ASN dalam menjaga integritas layanan publik. Dengan penataan tata kelola data yang baik, mekanisme audit algoritma yang ketat, serta investasi pada literasi digital pegawai, penggunaan AI dapat menjadi instrumen strategis untuk memperkuat efektivitas pelayanan publik dan meningkatkan kepercayaan masyarakat, bukan justru menimbulkan degradasi teknologi maupun legitimasi pemerintah.