Kegagalan proyek kecerdasan buatan (AI) memang sering menjadi sorotan utama industri saat ini. Namun, bukan berarti inisiatif proyek teknologi lainnya kebal dengan masalah serupa.
Seharusnya para Chief Information Officer (CIO) dan jajaran eksekutif memberikan porsi perhatian yang sama ke seluruh portofolio TI. Pasalnya, tingkat keberhasilan inisiatif konvensional mulai dari penerapan perangkat lunak baru hingga implementasi sistem ERP juga menghadapi banyak kendala.
Jika berbicara statistik industri berdasarkan laporan Project Management Institute (PMI) 2026 Pulse of the Profession, sebanyak 31 persen proyek kompleks gagal memberikan seluruh manfaat dari hasil akhir yang semula ditargetkan.
Bahkan, para konsultan mengestimasi tingkat kegagalan proyek TI secara keseluruhan berkisar antara sepertiga hingga mencapai 70 persen.
Bagi para pemimpin teknologi, sebuah proyek dikatakan gagal apabila produk tidak bisa memberikan manfaat nyata, tidak mampu memberikan imbal hasil finansial, berjalan sangat lambat dan gagal melibatkan pengguna.
Menilik lanskap tersebut, ada 12 faktor utama yang menyebabkan proyek TI modern gagal.
1. Minimnya Keahlian Manajemen Proyek
Proyek skala besar biasanya ditangani oleh manajer proyek profesional. Sebaliknya, inisiatif skala kecil dan menengah sering kali mengabaikan standar ini. ”Jadi proyek kecil dan menengah itu ditugaskan kepada seseorang seperti business analyst tanpa pelatihan yang benar,” ujar Eric Bloom (Executive Director di IT Management and Leadership Institute).
Pekerja tanpa latar belakang manajemen proyek kerap kesulitan mengoordinasikan jadwal staf, mengatur sumber daya, serta meredam pelebaran area project (scope creep) yang memicu pembengkakan biaya.
2. Tidak Selaras dengan Tujuan Bisnis
Ketimpangan visi antara tim TI dan unit bisnis menjadi pemicu klasik kegagalan proyek. Solusinya terletak pada komunikasi dua arah yang konsisten supaya kedua belah pihak memiliki pemahaman yang sejalan.
”Masalah ini bermuara pada komunikasi, kesadaran, bersikap proaktif, dan meminta pertanggungjawaban orang,” kata Shane McDaniel, (CIO City of Seguin Texas).
3. Ukuran Keberhasilan yang Ambigu
Banyak eksekutif meluncurkan proyek tanpa merumuskan metrik kinerja yang konkret sejak awal. Tanpa definisi keberhasilan yang jelas, tim pengembang akan kesulitan mengukur kemajuan proyek secara objektif.
”[Tim proyek] perlu tahu apa yang harus menjadi kenyataan dan apa manfaat nyata yang perlu mereka berikan. Tidak ada proyek yang boleh disetujui jika Anda tidak memiliki target terukur,” tegas George Reed (CIO auntEDNA.ai).
4. Kurangnya Pengawasan terhadap Output AI
Adopsi AI memang mempercepat penyusunan ruang lingkup dan penjadwalan proyek. Namun, teknologi ini juga menyimpan risiko laten berupa halusinasi data atau kesalahan kecil yang tersembunyi.
”Jika Anda menggunakan AI, Anda mendapatkan sesuatu dengan cepat dan mungkin terlihat bagus. Namun masalah dengan AI, ia bisa mengarang sesuatu,” ungkap Te Wu (CEO dan Chief Project Officer di PMO Advisory).
5. Gagal Mengimbangi Kecepatan AI
Kecepatan AI dalam bekerja sering kali tidak diimbangi oleh kapasitas manusia dalam meninjau hasilnya. Akibatnya, terjadi penumpukan pekerjaan yang justru menghambat jadwal pengiriman proyek secara keseluruhan. ”Ini hanyalah kenyataan, bahwa kita manusia terlalu lambat untuk meninjau semua pekerjaan AI,” imbuh Wu.
6. Ketidaksesuaian Sumber Daya dengan Proyek
Kekurangan tenaga ahli di waktu yang tepat kerap mendatangkan masalah kualitas maupun penundaan. Kehadiran AI justru sering disalahartikan oleh manajemen sebagai alasan untuk memangkas jumlah sumber daya tanpa pembekalan optimasi yang memadai.
7. Praktik Prioritisasi yang Buruk
Organisasi yang gagal mengutamakan prioritas akan membebani tim dengan terlalu banyak proyek sekaligus. Kondisi ini menggangu fokus kerja dan menurunkan kualitas bisnis.
8. Tidak Adanya Kepemilikan Bisnis
Inisiatif teknologi yang berjalan tanpa akuntabilitas dipastikan rentan menghadapi jalan buntu. Keterlibatan aktif unit bisnis diperlukan untuk memastikan adopsi proses baru berjalan efektif di lapangan. ”CIO harus memastikan proses sudah berjalan sebagaimana mestinya,” jelas Eric Stettler dari Kearney.
9. Kurangnya Keterlibatan Sponsor Bisnis
Kehadiran sponsor bisnis tidak cukup jika mereka hanya memantau proyek melalui dasbor ringkas tanpa terjun langsung mengawal kendala strategis yang muncul di tengah jalan.
”Yang benar-benar dibutuhkan adalah sponsor aktif dan bantuan. Anda membutuhkan seseorang untuk berdiri di belakang ide, memastikan pendanaan,” papar Lenka Pincot dari PMI.
10. Tidak Melibatkan Semua Pemangku Kepentingan
Tidak melibatkan semua divisi sejak awal bisa membuat spesifikasi sistem menjadi bolong-bolong. Dampaknya, saat teknologi baru diterapkan, bagian yang terlupakan akan menolak perubahan tersebut (resistensi). Tak hanya itu, regulasi penting bisa saja terlewat dari sistem.
11. Mekanisme Pengambilan Keputusan yang Lambat
Kelumpuhan birokrasi dalam rantai pengambilan keputusan membuat manajer proyek sering terkatung-katung menunggu lampu hijau. Budaya korporat yang kaku ini menuntut keterlibatan aktif C-suite dalam mendelegasikan kewenangan secara tepat waktu.
Terkadang, keputusan atasan sangat lama diumumkan dan ini seringkali membuat manajer proyek menunggu jawaban,” kritik Rick Catalano (Penulis Buku The AI Project Manager).
12. Mengesampingkan Manajemen Perubahan
Kegagalan terbesar dalam transformasi digital sering kali bukan berasal dari aspek teknologinya, melainkan ketidakmampuan organisasi mengelola transisi perilaku manusia.
”Manajemen perubahan sering dipandang hanya sebagai rencana komunikasi tetapi manajemen perubahan sebenarnya sangat sulit,” pungkas Nick Kramer dari SSA & Co.
