Palantirisasi segala hal

Ada tren baru dalam pitch deck startup: “Kami pada dasarnya adalah Palantir, tetapi untuk X.”

Pendiri kini membahas penempatan forward-deployed engineers (FDE) di sisi pelanggan, membangun alur kerja yang sangat disesuaikan, dan beroperasi lebih menyerupai satuan pasukan khusus dibanding perusahaan perangkat lunak tradisional. Lowongan untuk “forward-deployed engineers” meningkat ratusan persen tahun ini seiring perusahaan meniru model yang dipelopori Palantir sejak awal 2010-an.

Saya paham daya tariknya. Perusahaan besar kini benar-benar kewalahan dalam memilih produk teknologi yang tepat; semua mengklaim sebagai AI, dan semakin sulit membedakan mana yang benar-benar bernilai. Pitch Palantir — mengirim tim kecil ke lingkungan yang kompleks, menghubungkan sistem internal yang terisolasi, dan menghadirkan platform kerja yang disesuaikan dalam hitungan bulan — sangat menggoda. Untuk startup yang membidik kontrak tujuh digit, janji “kami akan mengirim engineer untuk duduk langsung di organisasi Anda dan memastikan solusi berjalan” sangatlah kuat.

Tetapi saya skeptis bahwa “Palantirisasi” dapat menjadi playbook universal yang scalable. Palantir adalah “kategori tersendiri” (lihat saja pergerakan sahamnya!), dan mayoritas perusahaan yang meniru gaya ini justru berisiko menjadi bisnis jasa mahal dengan valuasi perangkat lunak — tanpa keunggulan kompetitif yang berkelanjutan. Ini mengingatkan saya pada tren di 2010-an ketika setiap startup mengklaim dirinya sebagai “platform”, padahal sangat sedikit yang benar-benar mampu membangun platform karena kompleksitasnya!

Tulisan ini mencoba memisahkan aspek model Palantir yang dapat diadaptasi dari yang unik — sekaligus menawarkan kerangka kerja pragmatis bagi pendiri yang ingin menggabungkan perangkat lunak enterprise dengan layanan high-touch.

Apa Makna Sebenarnya dari “Palantirisasi”

“Palantirisasi” kini merujuk pada beberapa hal:

Rekayasa embedded yang forward-deployed

Forward-deployed engineers (“Deltas” dan “Echoes” dalam istilah internal Palantir) ditempatkan di organisasi pelanggan (sering selama berbulan-bulan), memahami konteks domain, mengintegrasikan sistem, dan membangun alur kerja khusus di atas Foundry (atau Gotham untuk kebutuhan keamanan tinggi). Karena harga berbasis biaya tetap, tidak ada “SKU” seperti pada model tradisional. Engineer bertanggung jawab membangun dan menjaga kapabilitas tersebut.

Platform terintegrasi yang sangat berpendirian

Produk Palantir bukan sekadar kumpulan komponen longgar. Mereka adalah platform berpendirian untuk integrasi data, tata kelola, dan analitik operasional — menyerupai sistem operasi data organisasi. Tujuannya: mengubah data terfragmentasi menjadi keputusan real-time dengan tingkat keyakinan tinggi.

GTM kelas atas dengan pendekatan high-touch

“Palantirisasi” juga merujuk pada gaya go-to-market: siklus penjualan panjang dan intensif ke lingkungan yang sangat krusial (misal: pertahanan, kepolisian, intelijen). Kompleksitas regulasi dan besarnya “taruhan” di industri adalah fitur, bukan masalah.

Hasil, bukan lisensi

Pendapatan bersumber dari kontrak multi-tahun yang selaras dengan hasil, di mana perangkat lunak, layanan, dan optimasi berkelanjutan saling berpadu. Keterlibatan bisa bernilai puluhan juta dolar per tahun.

Analisis terbaru tentang Palantir menyebutnya “kategori tersendiri” karena unggul secara bersamaan dalam: (a) membangun platform produk terintegrasi, (b) menanamkan engineer elit ke operasi pelanggan, dan (c) membuktikan diri di lingkungan pemerintahan dan pertahanan yang sangat krusial. Sebagian besar perusahaan hanya mampu mengelola satu, mungkin dua — tidak semuanya sekaligus.

Namun di 2025, banyak yang ingin meniru aura merek dari model ini.

Kenapa Semua Ingin Meniru Palantir Saat Ini

Tiga kekuatan besar sedang bertemu:

1. AI Perusahaan menghadapi masalah produksi.

Sebagian besar proyek AI masih terhambat sebelum benar-benar mencapai lingkungan produksi, akibat data berantakan, tantangan integrasi, dan minim kepemilikan internal. Meski perilaku pembelian masih tinggi (dengan tekanan nyata dari dewan dan eksekutif untuk “membeli AI”), implementasi nyata dan ROI selanjutnya sering membutuhkan banyak pendampingan.

2. Forward-deployed engineers tampak sebagai jembatan yang hilang.

Liputan media dan data lowongan kerja menunjukkan peran FDE melonjak — naik 800–1000% tahun ini, tergantung sumber — seiring startup AI menanamkan engineer agar deployment benar-benar berjalan.

3. Pertumbuhan pesat menjadi norma (dan lebih mudah tumbuh cepat dengan kontrak 7 digit dibanding 5!)

Jika mengirim engineer ke lokasi adalah syarat untuk mendapatkan kontrak $1 juta+ dengan Fortune 500 atau lembaga pemerintah, banyak perusahaan tahap awal rela mengorbankan margin demi momentum. Investor kini lebih nyaman dengan margin kotor yang kurang optimal sebab pengalaman AI baru dengan inference tinggi seringkali mengharuskan itu. Taruhannya: Anda memperoleh posisi dan kepercayaan dari pimpinan klien untuk memberikan hasil, dan menyesuaikan harga sesuai.

Narasinya pun menjadi: “Kami akan melakukan seperti Palantir. Kami akan mengirim tim kecil elit, membangun sesuatu yang luar biasa, dan mengubahnya menjadi platform seiring waktu.”

Cerita itu bisa benar dalam kondisi sangat spesifik. Namun ada batasan berat yang sering diabaikan pendiri.

Di Mana Analogi Ini Tidak Berlaku

Berusaha Menjual Hasil Sejak Hari Pertama

Produk andalan Palantir, Foundry, adalah gabungan ratusan microservices yang digunakan untuk mencapai hasil. Layanan ini merupakan pendekatan produk yang berpendirian terhadap masalah umum di tiap domain perusahaan. Setelah bertemu ratusan pendiri aplikasi AI dalam dua tahun terakhir, saya tahu di mana analogi pitch mereka gagal: startup menawarkan tujuan berbasis hasil yang muluk, sedangkan Palantir membangun microservices secara sengaja yang menjadi pondasi kapabilitas inti mereka. Inilah yang membedakan Palantir dari firma konsultan biasa (dan berkontribusi pada valuasinya di 77x pendapatan tahun depan).

Palantir Gotham adalah platform pertahanan dan intelijen yang membantu militer, intelijen, dan kepolisian mengintegrasikan serta menganalisis data terpisah untuk perencanaan misi dan investigasi.

Palantir Apollo adalah platform deployment dan manajemen perangkat lunak yang secara mandiri dan aman mengirimkan pembaruan serta fitur baru ke lingkungan mana pun, termasuk multi-cloud, on-premises, dan sistem terputus.

Palantir Foundry adalah platform operasi data lintas industri yang mengintegrasikan data, model, dan analitik untuk mendukung pengambilan keputusan operasional di seluruh perusahaan.

Palantir Ontology adalah model digital dinamis dari entitas dunia nyata, hubungan, dan logika organisasi yang menggerakkan aplikasi serta pengambilan keputusan dalam Foundry.

Palantir AIP (Artificial Intelligence Platform) menghubungkan model AI seperti Large Language Models (LLM) dengan data dan operasi organisasi melalui Ontology untuk menciptakan alur kerja dan agen berbasis AI yang siap produksi.

Mengutip laporan Everest terbaru: “Kontrak Palantir dimulai dari kecil. Keterlibatan awal bisa berupa pelatihan singkat dan lisensi terbatas. Jika nilai terbukti, use case, alur kerja, dan domain data tambahan akan ditambahkan. Seiring waktu, pendapatan bergeser ke langganan perangkat lunak daripada layanan. Berbeda dengan firma konsultan, layanan digunakan untuk mendorong adopsi produk, bukan sumber pendapatan utama. Tidak seperti vendor perangkat lunak lain, Palantir rela mendanai waktu engineer sendiri di awal demi mendapatkan pelanggan yang bermakna.”

Di satu sisi, perusahaan aplikasi AI saat ini sering dapat langsung meraih kontrak tujuh digit. Namun di sisi lain, itu karena mereka masih dalam mode kustomisasi total — mengatasi masalah yang muncul dari pelanggan awal, dan berharap menemukan pola untuk membangun kapabilitas inti atau “SKU” di kemudian hari.

Tidak semua masalah adalah “kelas Palantir”

Deploy awal Palantir terjadi di domain di mana alternatifnya adalah “tidak ada yang berjalan”: kontra-terorisme, deteksi penipuan, logistik medan perang, operasi kesehatan berisiko tinggi. Nilai pemecahan masalah diukur dalam miliaran dolar, jumlah nyawa manusia yang terselamatkan, atau hasil geopolitik — bukan efisiensi tambahan.

Jika Anda menjual ke perusahaan SaaS menengah untuk mengoptimalkan alur kerja penjualan sebesar 8%, Anda tidak bisa membiayai deployment khusus yang sama. ROI-nya tidak cukup besar untuk membenarkan berbulan-bulan engineering on-site.

Sebagian besar pelanggan tidak ingin menjadi laboratorium R&D Anda selamanya

Pelanggan Palantir secara implisit setuju ikut mengembangkan produk bersama mereka; mereka mentoleransi banyak hal karena taruhannya tinggi dan alternatifnya terbatas.

Kebanyakan perusahaan, khususnya di luar sektor pertahanan dan regulasi, tidak ingin merasa seperti proyek konsultasi jangka panjang. Mereka menginginkan implementasi yang dapat diprediksi, interoperabilitas dengan alat perangkat lunak yang ada, dan waktu ke nilai yang cepat.

Kepadatan talenta dan budaya tidak bisa digeneralisasi

Palantir telah bertahun-tahun merekrut dan melatih engineer generalis luar biasa yang mampu menulis kode produksi, menavigasi birokrasi, dan duduk bersama kolonel, CIO, serta regulator. Perputaran dari peran tersebut telah menghasilkan “mafia Palantir” berisi pendiri dan operator. Banyak dari mereka adalah unicorn karena sangat teknis sekaligus sangat efektif dengan pelanggan.

Kebanyakan startup tidak bisa berasumsi akan merekrut ratusan orang dengan pola pikir seperti ini. Dalam praktiknya, “kami akan membangun tim FDE ala Palantir” seringkali berubah menjadi:

• Engineer solusi pra-penjualan yang hanya diganti label menjadi “FDE”
• Generalist junior yang diminta mengerjakan produk, implementasi, dan manajemen akun sekaligus
• Tim kepemimpinan yang belum pernah melihat deployment Palantir secara langsung, hanya suka auranya

Perlu diperjelas, ada lautan individu berbakat di luar sana, dan kemampuan mengirim kode kini makin demokratis berkat alat seperti Cursor dari portofolio kami. Namun untuk meniru pola Palantir dalam skala besar dibutuhkan kombinasi talenta bisnis dan teknis yang sangat langka, dan sangat membantu jika pernah benar-benar berpengalaman di sana. Tapi jumlahnya sangat terbatas!

Perangkap jasa benar-benar nyata

Palantir sukses karena ada platform nyata di balik pekerjaan custom. Pengamat cermat menyoroti bahwa jika Anda hanya meniru bagian engineer-embedded, akhirnya Anda punya ribuan deployment custom yang mustahil dipelihara atau diupgrade. Bahkan di dunia di mana alat AI memungkinkan perusahaan mencapai margin kotor setara perangkat lunak dalam model ini, yang terlalu fokus pada forward deployment tanpa pondasi produk kuat bisa gagal menghasilkan skala dan keunggulan yang berkelanjutan. Investor yang tidak jeli mungkin melihat pertumbuhan pesat dari 0 ke $10 juta nilai kontrak dengan enterprise besar dan berebut terlibat. Tapi pertanyaan yang selalu saya ajukan: apa yang terjadi ketika puluhan (atau bahkan ratusan) startup $10 juta mulai bertabrakan dengan pitch yang sama persis?

Saat itu, Anda bukan lagi “Palantir untuk X.” Anda adalah “Accenture untuk X” dengan tampilan depan yang lebih baik.

Apa yang Sebenarnya Dilakukan Palantir Secara Berbeda

Jika Anda menghapus mitosnya, ada beberapa elemen yang layak dipelajari secara cermat:

1. Platform-first, bukan project-first

Tim forward-deployed Palantir membangun di atas set primitif yang dapat digunakan kembali (model data, kontrol akses, mesin workflow, komponen visualisasi) daripada menulis sistem yang sepenuhnya custom untuk tiap klien.

2. Berpendirian tentang bagaimana pekerjaan harus dijalankan

Perusahaan tidak sekadar mengotomatisasi proses yang ada; mereka sering mendorong pelanggan ke cara kerja baru, dengan perangkat lunak yang mewujudkan pendirian tersebut. Keberanian ini langka bagi vendor dan memungkinkan reuse.

3. Horison waktu dan modal yang panjang

Meniru Palantir membutuhkan periode panjang sentimen negatif, kontroversi politik, dan monetisasi jangka pendek yang tidak jelas saat platform dan GTM berkembang.

4. Campuran pasar yang sangat spesifik

Jejak awal di intelijen dan pertahanan adalah fitur, bukan bug: kemauan membayar tinggi, biaya switching tinggi, taruhan besar, dan jumlah akun sangat besar namun sedikit. Belum lagi para pemain lama yang selama puluhan tahun hampir tidak perlu bersaing untuk memenangkan bisnis.

Singkatnya, Palantir bukan sekadar “perusahaan perangkat lunak + konsultan.” Ini “perusahaan perangkat lunak + konsultan + proyek politik + modal yang sangat sabar.”

Bukan sesuatu yang bisa Anda tempelkan begitu saja ke produk SaaS vertikal dan berharap dapat digeneralisasi.

Kerangka Kerja Realistis: Kapan “Palantirisasi” Masuk Akal?

Daripada bertanya “Bagaimana jadi seperti Palantir?” akan lebih bermanfaat jika mengajukan serangkaian pertanyaan penghambat:

1. Kritikalitas masalah

• Apakah masalah ini sangat krusial (nyawa, keamanan nasional, miliaran dolar) atau sekadar nice-to-have (efisiensi 10–20%)?
• Semakin tinggi taruhannya, semakin bisa dibenarkan model forward-deployed.

2. Konsentrasi pelanggan

• Apakah Anda menjual ke puluhan pelanggan besar atau ribuan pelanggan kecil?
• Engineering embedded jauh lebih scalable dengan basis pelanggan terpusat dan ACV tinggi.

3. Fragmentasi domain

• Apakah pelanggan berbagi alur kerja serupa/menggunakan alat perangkat lunak serupa, atau setiap deployment benar-benar berbeda?
• Jika setiap klien unik, sulit membangun platform konsisten. Beberapa tingkat homogenitas sangat membantu.

4. Regulasi dan gravitasi data

• Apakah Anda beroperasi di domain sangat teregulasi dengan masalah integrasi data signifikan (pertahanan, kesehatan, kejahatan finansial, infrastruktur kritis)?
• Di sanalah pekerjaan integrasi ala Palantir benar-benar menambah nilai.

Jika Anda kebanyakan berada di kuadran kiri bawah dimensi ini (kritikalitas rendah, pelanggan terfragmentasi, integrasi sederhana), model “Palantirisasi” penuh hampir pasti salah. Kondisi tersebut lebih cocok untuk pendekatan bottoms-up, PLG.

Apa yang Layak Ditiru

Meski saya skeptis bahwa setiap perusahaan tahap awal bisa sukses menerapkan model Palantir, ada bagian dari playbook yang layak dipertimbangkan.

1. Perlakukan forward deployment sebagai scaffolding, bukan rumah

Langkah berikut bisa benar:

• Menempatkan engineer bersama mitra desain awal
• Melakukan apa pun demi membawa 3–5 pelanggan pertama ke produksi
• Memanfaatkan keterlibatan tersebut untuk menguji primitif dan abstraksi Anda

Tetapi ini perlu batasan eksplisit:

• Deployment berbatas waktu (misal, “sprint 90 hari ke produksi”)
• Rasio jelas (misal, maksimal jumlah engineer per $1 juta ARR di satu akun)
• Tujuan untuk mendaur ulang kode custom menjadi konfigurasi atau template reusable tiap kuartal

Jika tidak, “nanti akan diproduktisasi” berubah jadi “kami tidak pernah benar-benar sempat melakukannya.”

2. Bangun di atas primitif kuat, bukan alur kerja custom

Pelajaran utama dari Palantir adalah tentang arsitektur produk:

• Model data dan lapisan izin yang terintegrasi
• Mesin workflow dan UI primitif yang umum
• Konfigurasi lebih diutamakan daripada kode jika memungkinkan

Tim forward-deployed seharusnya fokus memilih dan memvalidasi primitif yang akan dirangkai — bukan membangun yang benar-benar baru untuk setiap pelanggan. Biarkan engineer yang membangun hal baru.

3. Jadikan FDE bagian dari produk, bukan sekadar delivery

Di Palantir, forward-deployed engineers sangat terlibat dalam penemuan dan iterasi produk, bukan hanya implementasi. Organisasi produk dan tim platform yang kuat menyerap pembelajaran FDE di garis depan.

Jika FDE Anda berada di unit “layanan profesional” terpisah, Anda kehilangan feedback loop dan cenderung menjadi bisnis jasa murni.

4. Jujur tentang struktur margin Anda

Jika pitch Anda mengandaikan margin kotor perangkat lunak 80%+ dan retensi net dollar 150%, tapi model GTM Anda sebenarnya membutuhkan proyek on-site jangka panjang, bersikaplah transparan — setidaknya secara internal — tentang tradeoff-nya.

Untuk beberapa kategori, model margin rendah secara struktural dengan ACV tinggi sangatlah rasional. Masalahnya adalah berpura-pura Anda SaaS padahal sebenarnya jasa dengan platform. Investor biasanya mencari jalur profit kotor terbesar, dan salah satunya adalah kontrak jauh lebih besar dengan COGS yang signifikan.

Bagaimana Saya Pressure-Test Startup “Palantirisasi”

Ketika saya bertemu pendiri yang berkata “kami seperti Palantir untuk X”, pertanyaan di notebook saya kira-kira seperti ini:

1. Tunjukkan batas platform yang berpendirian.

Di mana produk bersama berakhir dan kode khusus pelanggan dimulai? Seberapa cepat batas itu bergerak?

2. Jelaskan timeline deployment.

Berapa banyak engineer-bulan dari kontrak ditandatangani hingga penggunaan produksi pertama? Apa saja yang harus custom?

3. Seperti apa margin tahun ke-3 pada pelanggan matang?

Apakah jumlah upaya forward-deployed berkurang signifikan seiring waktu? Jika tidak, kenapa?

4. Apa yang rusak jika Anda menandatangani 50 pelanggan tahun depan?

Perekrutan? Onboarding? Produk? Dukungan? Saya ingin tahu di mana model ini retak.

5. Bagaimana Anda memutuskan untuk tidak melakukan kustomisasi?

Kemampuan berkata “tidak” pada pekerjaan custom seringkali membedakan perusahaan produk dari bisnis jasa dengan demo menarik.

Jika jawabannya jelas, berdasarkan deployment nyata, dan arsitektur konsisten, maka sejumlah deployment forward ala Palantir bisa jadi keunggulan nyata.

Jika jawabannya samar atau jelas bahwa setiap keterlibatan selama ini sepenuhnya unik, sangat sulit bagi kami untuk mendukung repeatabilitas atau potensi skala sebenarnya.

Kesimpulan

Keberhasilan Palantir menciptakan aura kuat yang mendominasi semangat wirausaha ventura: tim kecil engineer elit diterjunkan ke lingkungan kompleks, menghubungkan data kacau, dan membangun sistem yang mengubah cara organisasi mengambil keputusan.

Menggoda untuk percaya bahwa setiap startup AI atau data harus seperti ini. Namun bagi mayoritas kategori, “Palantirisasi” penuh adalah fantasi berbahaya:

• Masalahnya tidak cukup krusial
• Pelanggan terlalu terfragmentasi
• Model talenta tidak scalable
• Ekonomi diam-diam berubah menjadi jasa

Pertanyaan yang lebih berguna bagi pendiri bukanlah “Bagaimana kami menjadi Palantir?” tetapi:

“Berapa jumlah minimum deployment forward ala Palantir yang dibutuhkan untuk menjembatani kesenjangan adopsi AI di kategori kami — dan seberapa cepat bisa dikonversi menjadi bisnis platform sejati?”

Jika Anda menemukan jawabannya, Anda dapat meniru bagian playbook yang penting, tanpa mewarisi bagian yang bisa menghancurkan bisnis Anda.

Disclaimer:

1. Artikel ini merupakan reprint dari [a16z]. Semua hak cipta milik penulis asli [Marc Andrusko]. Jika ada keberatan atas reprint ini, silakan hubungi tim Gate Learn, dan mereka akan menanganinya dengan segera.
2. Disclaimer Tanggung Jawab: Pandangan dan opini dalam artikel ini sepenuhnya milik penulis dan tidak merupakan saran investasi apa pun.
3. Terjemahan artikel ke bahasa lain dilakukan oleh tim Gate Learn. Kecuali disebutkan, menyalin, mendistribusikan, atau menjiplak artikel terjemahan ini dilarang.