(Business Lounge – Tech) Adopsi kecerdasan buatan atau AI dalam dunia bisnis mengalami lonjakan luar biasa dalam beberapa tahun terakhir. Namun di balik antusiasme yang tinggi, banyak perusahaan menghadapi kenyataan pahit: investasi besar-besaran dalam AI belum menghasilkan pengembalian yang diharapkan. Seperti dilaporkan oleh The Wall Street Journal, banyak eksekutif mulai mempertanyakan mengapa transformasi berbasis AI mereka tidak menunjukkan hasil konkret, dan bagaimana seharusnya AI diadopsi agar memberikan dampak nyata.
Pada dasarnya, kegagalan banyak perusahaan dalam meraih manfaat dari AI sering kali berakar dari pendekatan yang tidak terarah. Banyak organisasi tergoda oleh janji teknologi tanpa memiliki visi yang jelas tentang bagaimana AI harus digunakan untuk mendukung tujuan strategis mereka. Sebagaimana dicatat dalam laporan Bloomberg Intelligence, perusahaan-perusahaan ini kerap memulai proyek AI dalam skala kecil dan terisolasi, yang kemudian sulit diintegrasikan dengan proses bisnis inti. Akibatnya, AI menjadi sekadar proyek percobaan yang mahal, bukan pendorong nilai bisnis yang berkelanjutan.
Menurut analisis McKinsey & Company, salah satu penyebab utama kegagalan inisiatif AI adalah ketidakmampuan organisasi untuk mengidentifikasi masalah bisnis spesifik yang bisa dipecahkan oleh AI. Alih-alih memulai dari kebutuhan, banyak perusahaan memulai dari teknologi itu sendiri, mencoba mencari-cari masalah yang cocok untuk solusi AI yang sudah mereka miliki. Pendekatan ini sering mengarah pada proyek-proyek yang menarik di permukaan, namun tidak berdampak signifikan terhadap kinerja keuangan perusahaan.
Padahal, kunci keberhasilan adopsi AI terletak pada pendekatan yang terfokus dan disengaja. Seperti diungkapkan dalam laporan Harvard Business Review, perusahaan yang berhasil menerapkan AI adalah mereka yang sejak awal menetapkan prioritas yang jelas: memilih kasus penggunaan yang sejalan dengan strategi bisnis utama, mendefinisikan dengan tepat hasil yang diharapkan, dan mengembangkan jalur yang realistis untuk mencapai tujuan tersebut.
Salah satu contoh nyata datang dari sektor layanan keuangan. Seperti dilaporkan oleh Financial Times, beberapa bank besar menggunakan AI secara strategis untuk meningkatkan deteksi penipuan dan mempercepat proses persetujuan pinjaman. Mereka tidak mencoba menggunakan AI untuk segala hal secara bersamaan, melainkan fokus pada area yang secara langsung berhubungan dengan efisiensi operasional dan peningkatan pengalaman pelanggan. Pendekatan terfokus ini memungkinkan mereka mengukur dampak AI dengan jelas dan mengoptimalkan investasi mereka.
Selain fokus, orkestrasi yang hati-hati di seluruh organisasi juga menjadi faktor penentu. Implementasi AI tidak boleh terbatas hanya pada tim teknologi atau unit data science. Seperti disoroti oleh The New York Times, organisasi harus memastikan keterlibatan lintas fungsi, mulai dari pemimpin bisnis hingga karyawan lini depan. Hanya dengan kolaborasi yang erat, data yang berkualitas, proses yang terintegrasi, dan budaya inovasi yang mendukung, AI bisa memberikan hasil maksimal.
Orkestrasi ini juga mencakup kesiapan infrastruktur teknologi. Banyak proyek AI gagal bukan karena model yang buruk, melainkan karena kurangnya kesiapan di tingkat data dan sistem. Menurut penelitian Accenture, sekitar 80 persen dari waktu dalam proyek AI dihabiskan untuk membersihkan, menyiapkan, dan mengintegrasikan data. Tanpa fondasi data yang kuat dan tata kelola yang baik, algoritma AI terbaik sekalipun akan kesulitan memberikan nilai tambah.
Selain itu, organisasi perlu memikirkan tentang bagaimana menskalakan AI. Sering kali, proyek percontohan berhasil, namun kesulitan berkembang ke seluruh perusahaan. Seperti dikutip dari Forbes, perusahaan yang sukses dalam menskalakan AI biasanya mengembangkan kerangka kerja standar, platform teknologi yang dapat diperluas, dan model operasional yang memungkinkan replikasi cepat dari solusi yang terbukti berhasil. Mereka juga berinvestasi dalam membangun kapabilitas internal, baik melalui pelatihan ulang karyawan maupun perekrutan talenta baru.
Namun, membangun skala tanpa pengawasan dapat berbahaya. Skalabilitas harus disertai dengan pertimbangan etika yang matang. Seiring AI semakin dalam mempengaruhi keputusan bisnis, isu-isu seperti bias algoritmik, transparansi model, dan perlindungan data pribadi menjadi semakin penting. Menurut laporan Reuters, perusahaan yang mengabaikan aspek etis dalam implementasi AI menghadapi risiko hukum dan reputasi yang signifikan.
Di tengah semua tantangan ini, tetap ada peluang besar. Ketika diadopsi dengan tepat, AI dapat menghasilkan peningkatan produktivitas, penghematan biaya, peningkatan pendapatan, dan bahkan menciptakan model bisnis baru. Seperti dilaporkan oleh Bloomberg, sektor manufaktur menggunakan AI untuk memprediksi kegagalan mesin sebelum terjadi, menghemat jutaan dolar dalam biaya perbaikan dan downtime. Di sektor ritel, perusahaan menggunakan AI untuk personalisasi pengalaman pelanggan secara besar-besaran, meningkatkan tingkat konversi dan loyalitas merek.
Kisah sukses Amazon dalam menggunakan AI menjadi contoh klasik. Seperti dijelaskan dalam WSJ, Amazon mengintegrasikan AI dalam hampir setiap aspek operasionalnya: dari rekomendasi produk, manajemen inventaris, hingga logistik dan layanan pelanggan. Namun yang membedakan Amazon adalah bahwa penggunaan AI selalu selaras dengan tujuan bisnis utama: memberikan pengalaman pelanggan terbaik dengan efisiensi maksimal.
Belajar dari pengalaman tersebut, para pemimpin bisnis disarankan untuk memulai perjalanan AI mereka dengan beberapa langkah kunci. Pertama, mendefinisikan visi yang jelas tentang bagaimana AI akan menciptakan nilai bagi perusahaan. Kedua, memilih kasus penggunaan prioritas yang memiliki dampak nyata dan dapat diukur. Ketiga, membangun fondasi data yang kokoh dan sistem yang mampu mendukung pertumbuhan jangka panjang. Keempat, menciptakan struktur organisasi yang mendukung kolaborasi lintas fungsi. Kelima, menerapkan prinsip-prinsip etika dan tata kelola dalam setiap tahap pengembangan dan implementasi AI.
Masa depan AI dalam bisnis masih sangat cerah, asalkan perusahaan mampu belajar dari kesalahan masa lalu. Seperti dikatakan oleh Cathy Bessant, Chief Operations and Technology Officer Bank of America dalam wawancara dengan Bloomberg Technology, AI bukanlah peluru ajaib. Ini adalah alat yang sangat kuat, tetapi seperti alat lainnya, dampaknya sangat bergantung pada bagaimana ia digunakan. Tanpa niat strategis dan orkestrasi yang cermat, AI hanya akan menjadi tren teknologi lain yang gagal memenuhi potensinya.
Di sisi lain, perusahaan yang mengadopsi AI dengan pendekatan yang benar memiliki peluang untuk mendapatkan keunggulan kompetitif yang luar biasa. Menurut proyeksi McKinsey Global Institute, AI dapat menambah nilai ekonomi global hingga $13 triliun pada tahun 2030, dan perusahaan yang menjadi pionir dalam adopsi AI berpotensi mengalahkan pesaing mereka dalam produktivitas dan inovasi.
Dalam dunia bisnis yang semakin kompleks dan dinamis, kemampuan untuk menggunakan AI dengan efektif akan menjadi pembeda utama antara perusahaan yang tumbuh pesat dan yang tertinggal. Oleh karena itu, saat perusahaan di seluruh dunia terus mengeksplorasi potensi AI, satu pelajaran kunci harus selalu diingat: keberhasilan tidak datang dari sekadar mengadopsi teknologi terbaru, melainkan dari membangun kemampuan organisasi untuk mengarahkan, mengelola, dan memanfaatkan teknologi tersebut secara cerdas dan bertanggung jawab.
Di tengah semua dinamika ini, satu hal menjadi jelas. AI bukan lagi sekadar pilihan opsional atau eksperimen kecil. Ini adalah kebutuhan strategis yang harus dihadapi dengan ketekunan, ketelitian, dan keberanian untuk bertransformasi. Dan bagi mereka yang berhasil, masa depan akan penuh dengan peluang baru yang sebelumnya bahkan tidak bisa dibayangkan.