Gelombang adopsi kecerdasan buatan (AI) di ranah korporat global sedang berada di persimpangan jalan yang menarik.
Di satu sisi, kehadiran Agentic AI, sistem AI otonom yang mampu merencanakan dan mengeksekusi tugas secara mandiri terbukti sukses mendongkrak produktivitas serta kepuasan kerja karyawan.
Namun di sisi lain, para petinggi perusahaan justru semakin kesulitan meraup nilai bisnis nyata dari adopsi teknologi tersebut. Fakta itu terungkap dalam laporan riset terbaru Accenture bertajuk Pulse of Change.
Berdasarkan survei yang melibatkan 3.000 pemimpin level C (C-suite) dan 3.000 karyawan umum, lebih dari dua pertiga eksekutif mengakui bahwa dampak Agentic AI melampaui ekspektasi mereka terhadap produktivitas pegawai. Hal senada juga diungkapkan oleh para karyawan yang merasa kinerja mereka semakin membaik.
Sayangnya, optimisme itu belum menular ke pencapaian finansial jangka panjang. Data survei menunjukkan bahwa hanya 23 persen perusahaan yang berhasil meraup cuan dari investasi AI mereka, mengalami penurunan signifikan dibandingkan awal tahun yang masih berada di kisaran 32 persen.
Muqsit Ashraf (Industry and Enterprise Global Lead di Accenture) menilai anjloknya tingkat pengembalian investasi tersebut merupakan manifestasi dari tren yang terjadi sepanjang 2026. Alih-alih menerapkan teknologi secara terarah, banyak perusahaan justru bernafsu menebarnya di berbagai lini bisnis sekaligus.
”Perusahaan sukes menggunakan berbagai perangkat dan copilot AI yang terbukti meningkatkan produktivitas, tetapi gagal memberikan dampak positif di dalam laporan laba rugi (PnL),” ungkap Ashraf kepada CIO Dive.
Kendati demikian, riset yang sama mencatat bahwa hanya organisasi yang berani merombak ulang struktur kerjanya mampu memulihkan jutaan dolar biaya investasi teknologi AI tersebut.
Perluas Fokus, Bukan Perluas Ruang Lingkup
Bukan rahasia lagi jika sebagian besar anggaran AI kerap berujung sia-sia. Laporan terbaru dari Harness menemukan bahwa sekitar satu dari setiap empat dolar yang dibelanjakan untuk AI terbuang percuma, memaksa korporasi memperketat kontrol anggaran.
Meski demikian, sebanyak 82 persen pemimpin puncak tetap menyatakan komitmennya untuk menaikkan nilai investasi teknologi AI tersebut.
Supaya tidak terjebak dalam pemborosan berkelanjutan, Ashraf menyarankan perusahaan fokus menanamkan modal ke segelintir kasus penggunaan (use cases) strategis yang memberikan dampak paling masif.
”Gunakan agentic ke kasus yang pasti terbukti sukses, daripada menjalankan ratusan proyek uji coba (pilot) yang belum teruji,” tegas Ashraf.
Accenture mencatat, 78 persen pemimpin memperkirakan pekerjaan karyawan akan berubah drastis dalam kurun waktu setahun ke depan. Sementara itu, 57 persen karyawan mengaku perubahan pola kerja tersebut sudah mereka rasakan saat ini.
Tak hanya itu, hampir tiga perempat pemimpin menyatakan organisasinya akan segera membuka posisi level pemula (entry-level) terbaru yang berfokus pada keahlian AI dalam beberapa tahun mendatang.
Guna membangun budaya AI yang kuat, para pemimpin perusahaan harus menjadi role model bagi karyawannya. Langkah ini krusial mengingat banyak jajaran C-suite justru menjadi pihak yang paling lamban mengadopsi teknologi AI secara rutin.
”Hanya seperempat eksekutif puncak yang menggunakan AI setiap hari,” kata Ashraf kepada CIO Dive.
Solusi lainnya, dewan direksi perusahaan harus berani merombak total struktur bisnis, bukan sekadar memperbarui perangkat teknologinya. Hal ini mencakup redefinisi peran jabatan, pembenahan fondasi data, perbaikan tata kelola (governance), hingga penyediaan mekanisme audit untuk mengukur perolehan nilai bisnis nyata.
”Selama ini sebagian besar AI hanya bersifat asisten yaitu membantu manusia merampungkan pekerjaan lebih cepat. Namun, Anda tidak bisa mentransformasi bisnis hanya dengan melakukan hal-hal lama secara sedikit lebih cepat dan sedikit lebih baik,” jelas Ashraf.
Lonjakan Biaya Tersembunyi Ancam Implementasi AI
Saat ini, beban anggaran AI tidak lagi bersumber dari harga model dasarnya saja, melainkan merambah ke berbagai sektor penunjang seperti perangkat pengembang (developer tools), platform data, infrastruktur, hingga beban kerja berbasis agen otonom (agentic workloads).
Minimnya pengawasan membuat para CIO dan petinggi keuangan kesulitan memetakan total biaya secara utuh serta mengukur tingkat pengembalian investasi (ROI). Di sisi lain, kompleksitas penalaran yang kian tinggi berdampak langsung pada lonjakan biaya operasional.
”AI secara fundamental mengubah cara infrastruktur digunakan dan bagaimana biaya diakumulasikan. Pengeluaran IT yang dulunya dapat diprediksi, kini menjadi dinamis, terdistribusi, dan semakin sulit diatribusikan,” ujar CEO Mavvrik (Sundeep Goel) dalam laporannya.
”Meskipun biaya unit model mentah (misalnya biaya per token) tampak menurun, biaya aktual per tugas yang diselesaikan justru merangkak naik seiring alur kerja agen yang semakin rumit dan menuntut penalaran tingkat lanjut,” ujar Rita Sallam, Chief of Research for Data and Analytics di Gartner.
Kondisi tersebut memaksa korporasi mengambil keputusan bisnis darurat, meninjau ulang anggaran, hingga merombak ulang proyek-proyek AI yang sedang berjalan.
”Semua orang berbicara berawal dari AI menuju ROI, tetapi ROI adalah matematika. Anda tidak dapat menghitung ROI secara akurat jika Anda tidak mengetahui biaya yang dikeluarkan,” timpal CEO Benchmarkit, Ray Rike.
Sebagai penutup, kesadaran finansial tidak boleh hanya berhenti di level manajemen, melainkan harus turun hingga ke tangan pengguna akhir.
”Pengguna AI juga memegang peran penting. Mereka harus memahami konsekuensi finansial dari pemakaian AI mereka,” pungkasnya.
