Konferensi Teknologi Asosiasi Kepala Polisi Internasional (IACP) Mei 2026 di Fort Worth, Texas, menjadi panggung bagi puluhan vendor untuk memamerkan produk kecerdasan buatan yang dirancang untuk penegak hukum. Lebih dari 5.000 peserta menyaksikan demonstrasi kamera pengenalan wajah, pembaca plat nomor otomatis, chatbot untuk panggilan non-darurat 911, platform pendeteksi tembakan, drone, dan alat penulisan laporan otomatis. Acara ini tidak terbuka untuk wartawan, tetapi beberapa pengunjung berbagi pengalaman mereka tentang teknologi yang dijual.
Teknologi-teknologi tersebut dikemas sebagai solusi otomatisasi pekerjaan kepolisian yang dianggap rutin namun kritis dalam proses hukum. Penawarannya mirip dengan yang selama bertahun-tahun dipasarkan ke dunia usaha: biarkan mesin mengerjakan tugas repetitif agar petugas bisa fokus pada pekerjaan yang lebih bermakna. Dalam konteks penegakan hukum, otomatisasi tugas seperti mengisi laporan polisi atau meninjau riwayat tersangka bisa berdampak besar pada kehidupan seseorang.
Tren ini muncul di tengah meningkatnya kekhawatiran publik terhadap jarak antara kepolisian dan masyarakat. Industri teknologi kepolisian kini mengadopsi otomatisasi secara luas. Proses pengambilan keputusan di kepolisian semakin diserahkan kepada algoritma. Puluhan startup menjual AI sebagai sistem kendali lalu lintas digital terpusat yang mampu memproses volume data besar yang dikumpulkan—seringkali oleh alat pengawasan dan otomatisasi dari vendor yang sama—lalu membantu alokasi sumber daya.
Namun tidak semua polisi merasa puas. “Banyak yang hanya gimmick penjualan yang tidak benar-benar bisa memenuhi janji,” kata Abrem Ayana, kapten polisi dari Brookhaven, Georgia. Tanpa pengawasan federal yang komprehensif atau standar industri, petugas kepolisian seperti Ayana sering kali harus percaya pada klaim vendor bahwa produk mereka aman dan berfungsi sesuai iklan.
Departemen kepolisian sudah menggunakan teknologi untuk analisis data selama puluhan tahun, dengan harapan bisa membuat keputusan yang lebih baik di lapangan. Dalam beberapa kasus terkenal, pendekatan ini justru gagal. CompStat dan PredPol, dua proyek perintis yang bertujuan mengurangi kesalahan manusia dengan statistik yang dianggap netral, justru memperburuk masalah yang ingin diatasi. Meskipun proyek-proyek awal tersebut gagal menciptakan kepolisian yang tidak bias, manusia masih memegang kendali atas keputusan-keputusan penting.
Penjual produk AI generasi baru berargumen bahwa kegagalan masa lalu disebabkan oleh kurangnya data objektif dan real-time. AI, secara teori, bisa menjembatani kesenjangan tersebut dengan meningkatkan volume data keamanan publik yang dikumpulkan dan tingkat analisisnya. Namun banyak kelompok advokasi dan ahli hukum memperingatkan bahwa masuknya algoritma “kotak hitam” ke penegakan hukum akan mengikis transparansi dan akuntabilitas di saat kepercayaan publik terhadap polisi sudah sangat rendah.
Jason Truppi, mantan agen khusus FBI bidang kejahatan siber yang kini mengenakan Meta Ray-Ban Smart Glasses, menggambarkan situasi ini sebagai banjir data. Pada akhir 2020, ia ikut mendirikan ForceMetrics, perusahaan perangkat lunak yang menawarkan “platform asisten keputusan berbasis AI untuk meningkatkan efisiensi operasional dan melayani masyarakat secara real-time,” menurut profil LinkedIn perusahaan tersebut. Menurut Truppi, semua sistem pencatatan yang digunakan departemen kepolisian dalam dua dekade terakhir—mulai dari log panggilan darurat hingga rekaman kamera tubuh—telah menciptakan beban informasi yang luar biasa.
“Semua sistem pencatatan yang digunakan departemen kepolisian pada dasarnya sudah usang,” katanya. “Kami tidak menggunakan ‘kata P’ sama sekali, karena itu sudah gagal.” ForceMetrics menawarkan platform bernama Velocity yang “menggunakan AI untuk mengubah jumlah data keamanan publik yang luar biasa menjadi wawasan yang jelas dan dapat ditindaklanjuti,” menurut situs web perusahaan. Dalam istilah industri teknologi kepolisian, Velocity dikenal sebagai pusat kejahatan real-time (RTCC). Konsep RTCC pertama kali diadopsi oleh Kepolisian New York lebih dari 20 tahun lalu untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber—seperti panggilan 911, kamera CCTV, dan pembaca plat nomor—agar petugas mendapatkan gambaran sebelum tiba di lokasi.
Teorinya, semakin banyak data real-time yang diterima petugas, semakin kecil kemungkinan mereka harus “masuk dengan senjata”—eufemisme untuk situasi berbahaya yang berujung pada korban jiwa. Dahulu, RTCC dikelola oleh analis manusia yang mengumpulkan, mengorganisir, dan mengirim data digital ke petugas yang sedang berpatroli. Namun, menurut Truppi, lonjakan teknologi pengumpulan data dalam beberapa tahun terakhir membuat hampir mustahil bagi departemen kepolisian untuk mengelola banjir informasi tersebut. Pada 2019, NYPD mengumpulkan rekaman kamera tubuh selama dua tahun hanya dalam waktu seminggu, menurut transkrip sidang Komite Keamanan Publik.
Bagi Indonesia, perkembangan ini memiliki implikasi yang signifikan. Polri telah mulai menggunakan drone untuk pengawasan dan pembaca plat nomor otomatis di beberapa kota besar seperti Jakarta dan Surabaya. Namun, peraturan tentang privasi dan perlindungan data masih terbatas, sehingga pengawasan terhadap penggunaan AI oleh kepolisian lemah. Beberapa startup lokal seperti BukaPedia Security dan IndoGuard kini menawarkan solusi “kecerdasan buatan untuk keamanan” yang mirip dengan produk yang dipamerkan di Fort Worth, meskipun skalanya masih kecil.
“Kami melihat minat yang meningkat dari kepolisian daerah terhadap alat analisis berbasis AI, terutama untuk penanganan kemacetan dan pencarian pelaku kejahatan,” kata Rina Dewi, CEO BukaPedia Security. “Namun, kami juga khawatir tentang penyalahgunaan data dan kurangnya kerangka hukum yang jelas.”
Ayana, kapten polisi dari Georgia, mengingatkan bahwa teknologi hanyalah alat. “Jika petugas tidak dilatih dengan baik atau jika ada bias dalam data pelatihan, teknologi bisa memperburuk ketidakadilan,” katanya. Truppi menambahkan, “Data itu sendiri netral, tetapi interpretasi yang diberikan oleh algoritma bisa mencerminkan bias manusia yang membuatnya."
Ke depan, industri teknologi kepolisian diperkirakan akan terus berkembang, didorong oleh kemajuan dalam pembelajaran mesin dan sensor. Di Amerika Serikat, upaya untuk mengatur teknologi ini sedang berlangsung di tingkat negara bagian, meskipun peraturan federal masih terhambat. Di Indonesia, diskusi tentang rancangan undang-undang perlindungan data pribadi sedang berlangsung di parlemen, yang bisa menjadi landasan bagi regulasi AI untuk penegak hukum.
Bagi pasar Indonesia, peluang sekaligus tantangan ini menuntut keseimbangan antara adopsi inovasi dan perlindungan hak sipil. Tanpa pengawasan yang ketat, janji otomatisasi yang lebih aman dan efisien berisiko berubah menjadi sistem pengawasan yang represif dan tidak bertanggung jawab.