OpenAI kini tidak lagi berhenti di tahap membuat model. Perusahaan itu membangun OpenAI Deployment Company untuk menempatkan insinyur spesialis langsung ke dalam organisasi yang menjalankan proyek AI paling rumit dan berisiko tinggi.
Langkah ini menandai perubahan besar dalam cara OpenAI mengejar pasar enterprise. Alih-alih hanya menjual model atau akses API, OpenAI ikut turun tangan membantu integrasi, penyesuaian alur kerja, dan penerapan AI di lingkungan kerja yang punya banyak lapisan kendala.
Pendekatan yang dipilih OpenAI mengikuti pola yang selama ini identik dengan Palantir, lewat model forward deployed engineers. Insinyur jenis ini bekerja langsung di tengah operasi klien, bukan sekadar menyerahkan perangkat lunak lalu meninggalkan tim internal menyelesaikan sisanya.
Pilihan itu juga menunjukkan masalah nyata di pasar AI perusahaan. Banyak proyek tidak gagal karena modelnya buruk, tetapi karena sistem lama, aturan kepatuhan yang ketat, dan proses persetujuan berlapis membuat implementasinya sulit dipakai di produksi.
Di titik inilah Deployment Company diposisikan sebagai jawaban. OpenAI ingin membantu klien mengubah workflow, menyesuaikan sistem kerja, dan memastikan AI benar-benar berjalan dalam operasi harian, bukan hanya berhenti di tahap pilot.
Modal besar dan jaringan distribusi
Entitas baru ini dibuka dengan investasi awal lebih dari $4 miliar dan valuasi $10 miliar. Sebanyak 19 firma ikut mendukung, termasuk TPG, Goldman Sachs, SoftBank, Capgemini, dan McKinsey & Company.
Dukungan itu memberi OpenAI jalur distribusi yang luas. Para investor tersebut secara kolektif mensponsori lebih dari 2.000 bisnis di seluruh dunia, sehingga Deployment Company berpeluang menjangkau klien tanpa bergantung sepenuhnya pada siklus penjualan CIO tradisional.
Dengan struktur seperti itu, OpenAI masuk ke pasar enterprise bukan hanya lewat produk. Perusahaan ini juga memanfaatkan jaringan bisnis yang sudah ada di ekosistem para pendukungnya.
Akuisisi Tomoro jadi penguat operasi
Untuk mengisi organisasi barunya, OpenAI sepakat mengakuisisi Tomoro, perusahaan konsultasi applied AI asal Inggris. Tomoro sudah menjalankan deployment di Tesco, Virgin Atlantic, dan Supercell.
Di Supercell, para insinyurnya membangun agen dukungan dalam gim yang melayani 110 juta pengguna dalam 12 minggu. Akuisisi ini juga membawa sekitar 150 insinyur dan spesialis deployment ke dalam struktur OpenAI.
Transaksi tersebut masih menunggu persetujuan regulator dan diperkirakan selesai dalam beberapa bulan mendatang. Setelah rampung, OpenAI akan punya tim operasional yang bisa langsung dipakai untuk menangani proyek enterprise.
Persaingan di enterprise AI makin padat
Langkah OpenAI muncul hanya beberapa hari setelah Anthropic mengumumkan venture deployment enterprise sendiri. Entitas senilai $1,5 miliar itu didukung Blackstone, Hellman & Friedman, dan Goldman Sachs, dengan premis yang sangat mirip.
Keduanya tampak sama-sama bertaruh bahwa pertarungan enterprise AI tidak lagi ditentukan hanya oleh benchmark atau peluncuran model baru. Lapisan implementasi kini menjadi medan utama, yaitu pekerjaan nyata untuk membawa AI ke dalam organisasi dan membuatnya bertahan setelah fase uji coba.
Perubahan ini penting karena enterprise sudah menjadi sumber pendapatan utama bagi OpenAI. Enterprise menyumbang lebih dari 40% pendapatan OpenAI, dengan pendapatan tahunan menyentuh $25 miliar pada Februari.
Tekanan pasar dan target jangka panjang
OpenAI juga menghadapi tekanan di pasar API enterprise. Pangsa API perusahaan itu dilaporkan turun dari sekitar 50% pada 2023 menjadi sekitar 25% pada pertengahan 2025, seiring Anthropic dan Google memperkuat posisi mereka.
Dalam konteks itu, Deployment Company terlihat sebagai respons struktural. OpenAI ingin membangun moat implementasi di sekitar model frontier-nya, bukan hanya mengandalkan keunggulan model atau penjualan API.
Target jangka panjang perusahaan itu pun tidak kecil. OpenAI memproyeksikan pendapatan mencapai $85 miliar pada 2030, dan itu menuntut agen AI menjadi lapisan operasi default bagi perusahaan, bukan sekadar fitur produktivitas.
Dengan arah baru ini, persaingan enterprise AI bergeser ke wilayah yang lebih praktis. Yang diperebutkan bukan lagi hanya model terbaik, melainkan siapa yang paling mampu memastikan AI benar-benar dipakai, diintegrasikan, dan dipertahankan di dalam perusahaan.
