Chief Information Officer (CIO) kini berada di garda terdepan dalam menentukan arah adopsi kecerdasan buatan (artificial intelligence atau AI) di berbagai organisasi.
Berdasarkan survei State of the CIO 2026 dari CIO.com, sebanyak 82 persen CIO bertanggung jawab langsung meriset dan mengevaluasi produk AI. Dominasi tersebut kian nyata karena 78 persen pemimpin IT menyatakan departemen mereka bertindak sebagai motor penggerak adopsi AI, sementara unit bisnis lainnya tinggal menyelaraskan strategi yang ada.
Kendati memegang kendali penuh, para pemimpin teknologi ini dihadapkan pada berbagai kompleksitas di lapangan.
Tantangannya beragam, mulai dari lonjakan tuntutan pengembalian investasi (return on investment atau ROI) hingga peliknya persoalan kepercayaan terhadap hasil kerja sistem AI.
Berikut adalah tujuh isu krusial yang memengaruhi perumusan strategi AI pada 2026 beserta panduan respons bagi para CIO.
1. Meningkatnya Tekanan untuk Membuktikan ROI Investasi AI
Era eksperimen dan proyek coba-coba (pilot project) AI telah usai. Dewan direksi dan CEO kini menuntut bukti keuntungan finansial yang terukur dari setiap anggaran yang digelontorkan.
Laporan Kyndryl 2025 mencatat, 61 persen pemimpin bisnis senior merasakan tekanan yang jauh lebih tinggi untuk membuktikan ROI AI dibandingkan tahun sebelumnya.
”Era pendanaan AI telah bergeser dari model serba ada (all-in) menjadi setiap proyek harus memiliki titik kejelasan terhadap nilai finansial di akhirnya. Fase eksperimen kini beralih menjadi ekspektasi atas hasil yang terukur,” ujar Jim Piazza, Chief AI Officer di firma layanan IT Ensono.
Sebagai respons, perusahaan berlomba-lomba menyusun studi kelayakan (business case) yang lebih cermat guna menghitung biaya implementasi, biaya operasional, hingga proyeksi manfaat secara detail. Pendekatan ini mulai membuahkan hasil positif.
Survei AI Momentum dari Dun & Bradstreet pada Mei 2026 menunjukkan bahwa 67 persen dari 10.000 bisnis yang disurvei mulai melihat tanda-tanda awal ROI, 20 persen melaporkan banyak proyek menghasilkan ROI, dan 10 persen mencatatkan ROI yang kuat.
Angka ini melonjak drastis dibandingkan survei-survei sebelumnya yang sempat mencatat tingginya tingkat kegagalan proyek generatif AI dalam menghasilkan keuntungan finansial jangka pendek.
2. Kebutuhan Memanfaatkan AI untuk Transformasi Menyeluruh
Berdasarkan Global CEO Survey 2026 dari PwC, kekhawatiran terbesar para pimpinan puncak tahun ini adalah kecepatan transformasi yang tertinggal dari laju perubahan teknologi, yang dicatat oleh 42 persen responden sebagai tantangan utama.
Steve Santana (CIO sekaligus Kepala AI di ETS), organisasi pengujian dan asesmen pendidikan nirlaba terbesar di dunia menyatakan bahwa organisasinya kini beralih dari sekadar mengejar efisiensi internal menuju pemanfaatan AI untuk menghadirkan inovasi asesmen. Harapannya, teknologi ini mampu membuka pintu bagi terobosan yang sebelumnya mustahil diwujudkan akibat kendala skala. Kendati demikian, ia mengingatkan agar korporasi tidak bergerak secara membabi buta.
”Pemenang dan pecundang dalam perlombaan AI tidak selalu ditentukan oleh siapa yang tiba paling cepat,” ujar Santana.
Ia memperingatkan bahwa mereka yang bergerak terburu-buru justru dapat memicu perilaku yang sangat berbahaya.
“Saya tidak menganjurkan bergerak lambat, melainkan bergerak dengan tempo yang terukur,” tambahnya.
3. “Kotak Hitam” Biaya Operasional AI
Banyak CIO kesulitan memperkirakan biaya riil operasional AI untuk berbagai kasus penggunaan (use case), di mana estimasi awal kerap meleset jauh di bawah tagihan aktual.
Riset IDC memperkirakan perusahaan global dalam daftar Global 1,000 akan meremehkan biaya infrastruktur AI mereka hingga 30 persen menjelang 2027.
Meski diliputi ketidakpastian finansial yang pekat, para pemimpin IT sepakat bahwa mereka tidak boleh tinggal diam di zona aman.
”Anda tidak bisa duduk di pinggir lapangan, menunggu, dan mengamati. Kesimpulannya, Anda akan kalah jika melakukan itu, jadi Anda harus tetap bermain meskipun dinamika biayanya belum sepenuhnya dipahami,” tegas Mohan Sankararaman (Wakil Presiden Eksekutif sekaligus CIO First Horizon Bank).
Sankararaman menyiasatinya dengan mengoptimalkan biaya infrastruktur secara cermat selayaknya pengelolaan biaya komputasi awan (cloud) serta menghindari vendor lock-in agar perusahaan tidak terjebak pada beban tagihan dari satu vendor tunggal.
Para peneliti menyarankan agar perusahaan mereimaginasikan praktik manajemen finansial operasional (FinOps) sebagai tim strategis yang memperlakukan ekonomi AI sebagai ekosistem yang terukur, terlihat, dan terus dioptimalkan.
4. Menyelaraskan Kasus Penggunaan dengan Strategi Bisnis
Melimpahnya potensi aplikasi AI kerap membuat para eksekutif kesulitan memprioritaskan inisiatif yang benar-benar sejalan dengan tujuan strategis perusahaan.
Laporan Enterprise Strategy Group 2025 mengungkapkan bahwa 71 persen pemimpin bisnis memiliki lebih banyak ide penggunaan AI daripada ketersediaan dana, sementara 54 persen lainnya mengaku kesulitan menyeleksi kasus penggunaan yang tepat secara objektif.
Larry Wolff (Konsultan senior CIO yang kini menjabat sebagai CIO Preferred Travel Group) menilai akar masalah ini berpangkal dari perintah direksi yang kerap mendahulukan teknologi ketimbang visi bisnis itu sendiri.
”Seharusnya tidak ada strategi teknologi yang berdiri sendiri. Yang ada adalah strategi bisnis dengan komponen teknologi di dalamnya. Hal yang sama berlaku untuk AI,” jelas Wolff.
”Kita harus berbicara tentang tantangan dan peluang bisnis terlebih dahulu, baru kemudian membahas bagaimana AI dapat menyelesaikannya,” ucapnya menegaskan.
5. Kesiapan Sumber Daya Manusia
Di tengah masifnya gelombang adopsi AI, tingkat literasi atau kefasihan (fluency) karyawan terhadap teknologi ini ternyata masih tertinggal.
Sankararaman mencatat bahwa pemahaman dasar yang minim dapat membatasi ruang kreativitas organisasi dalam memaksimalkan potensi AI.
Guna menjembatani kesenjangan ini, ia mempertimbangkan penyelenggaraan kamp pelatihan (boot camp) AI bagi para eksekutif dan staf.
Senada dengan pandangan tersebut, Jamaal Justice, Principal of People Consulting di EY, menekankan bahwa hambatan terbesar sesungguhnya bukan terletak pada akses terhadap teknologi, melainkan pada adopsi dan kesiapan manusia.
Riset EY menunjukkan bahwa meskipun 88 persen karyawan menggunakan AI dalam pekerjaan sehari-hari, hanya 28 persen organisasi yang telah membekali karyawan mereka untuk mencapai dampak bisnis yang transformatif.
”Organisasi yang mengintegrasikan kapabilitas manusia dengan teknologi akan membuka nilai dalam skala besar. Mereka yang tidak melakukannya berisiko menghadapi adopsi yang terfragmentasi dan imbal hasil yang terbatas,” ujar Justice.
6. Kesiapan Data untuk Kebutuhan AI
Ambisi besar di sektor AI kerap kandas akibat buruknya tingkat kesiapan data di sebagian besar perusahaan. Laporan terbaru dari Cloudera dan Harvard Business Review Analytic Services (2026) mencatat bahwa 73 persen pemimpin bisnis masih bergulat dengan kerumitan tahap penyiapan data (data preparation) untuk keperluan AI.
Kendala utamanya meliputi fragmentasi data (siloed data), hambatan integrasi sumber, ketiadaan strategi data yang jelas, masalah kualitas serta bias informasi, hingga batasan regulasi yang ketat.
Steve Prewitt (Wakil Presiden Data dan AI di Genpact) menegaskan perlunya perombakan total pada lanskap data perusahaan (radical reshaping of the data landscape). Terlebih dengan semakin masifnya adopsi agentic AI (agen AI otonom), perusahaan mutlak memerlukan tata kelola data berkualitas tinggi agar agen cerdas tersebut mampu mengambil keputusan secara mandiri tanpa memicu kegagalan sistemik.
7. Membangun Kepercayaan (Trust) Publik dan Korporat
Potensi keluaran AI yang keliru baik akibat anomali data, pergeseran pola (drift), maupun faktor teknis lainnya menjadi pekerjaan rumah yang krusial, khususnya bagi industri penyedia layanan berisiko tinggi seperti bidang pendidikan dan asesmen.
Di ETS, isu kepercayaan memegang kendali mutlak dalam merumuskan arah strategi AI. Santana menegaskan bahwa institusi harus membuktikan secara konsisten bahwa sistem cerdas mereka mampu menghasilkan keluaran yang akurat serta selaras dengan standar operasional yang ketat.
”Anda tentu tidak ingin seseorang merasa hasilnya salah jika Anda menggunakan AI untuk menilai seseorang dan masa depan orang tersebut bergantung padanya,” ungkap Santana.
”Anda ingin menghilangkan keraguan apa pun dan strategi ini harus mencakup seluruh pekerjaan yang diperlukan untuk membangun kepercayaan itu,” pungkasnya.
