Euforia kecerdasan buatan (AI) di sektor korporasi kini memasuki fase pembuktian yang krusial. Meskipun aliran investasi besar-besaran terus membanjiri pasar, laporan terbaru menyingkap kenyataan pahit, ada kesenjangan lebar antara ekspektasi setinggi langit dengan nilai bisnis riil yang dihasilkan.
Berdasarkan survei Harvard Business Review Analytic Services yang diprakarsai oleh Appian, hanya 16 persen perusahaan yang mengaku telah merasakan dampak signifikan dan terukur dari implementasi AI.
Fenomena itu menggarisbawahi tantangan besar bagi para pemimpin teknologi dalam menjembatani “jurang kesuksesan” AI di lingkungan kerja.
Integrasi Setengah Hati, AI Masih Menjadi ‘Tamu’
Laporan terhadap 385 pelaku bisnis itu menemukan akar masalah yang fundamental yakni kegagalan perusahaan dalam mengintegrasikan AI sepenuhnya ke dalam alur kerja (workflow).
Hingga saat ini, mayoritas organisasi masih memperlakukan AI sebagai alat yang berdiri sendiri (standalone tool), alih-alih menjadikannya bagian integral dari urat nadi operasi mereka.
Data menunjukkan kontras yang tajam pada hasil akhir:
Sebanyak 71 persen organisasi yang menyuntikkan AI langsung ke dalam proses bisnis melaporkan nilai manfaat moderat hingga substansial. Angka itu terjun bebas menjadi 16 persen ketika dirata-rata ke seluruh sampel perusahaan yang hanya mengadopsi AI di permukaan.
CEO Appian Matt Calkins menekankan bahwa paradigma penggunaan AI harus segera bertransformasi. “Potensi sejati AI hanya dapat muncul ketika berpindah dari sekadar alat mandiri menjadi ‘pekerja terintegrasi’ yang mampu mendongkrak pendapatan,” ujar Calkins dalam keterangan resminya seperti dikutip dari CIO Dive.
Dilema Efisiensi vs Pertumbuhan Pendapatan
Meski lebih dari separuh organisasi telah membawa AI ke tahap produksi, fokus implementasinya dinilai masih terlalu sempit.
Sebagian besar perusahaan masih terjebak pada upaya efisiensi operasional jangka pendek ketimbang mengejar pertumbuhan pendapatan (revenue growth) yang lebih strategis.
Kondisi itu menciptakan anomali di tengah persaingan raksasa penyedia layanan cloud (hyperscalers) yang menggelontorkan ratusan miliar dolar untuk infrastruktur AI. Di tingkat korporasi, tingkat pengembalian modal (return) harian justru belum merata.
Masalahnya klise, banyak bisnis sekadar menjalankan AI berdampingan dengan proses lama, tanpa berani melakukan perombakan sistem secara menyeluruh.
”Perusahaan sedang berada di titik belok (inflection point). Organisasi harus berevolusi untuk fokus pada pertumbuhan bisnis,” tambah Calkins.
Tembok Penghalang, Tata Kelola dan Warisan Sistem Lama
Di luar urusan strategi, aspek keamanan dan infrastruktur menjadi barikade nyata yang menghambat akselerasi. Laporan tersebut mengidentifikasi tiga tantangan utama yang harus segera dibenahi:
Lemahnya Tata Kelola (Governance): Hampir seluruh responden sepakat bahwa agen AI membutuhkan batasan (guardrails) berbasis aturan agar beroperasi aman. Namun, faktanya kurang dari separuh (48 persen) yang benar-benar telah menerapkannya.
Infrastruktur Usang (Legacy Systems): Hampir 7 dari 10 responden menyatakan bahwa sistem lama yang ketinggalan zaman membatasi kemampuan mereka untuk meningkatkan skala AI secara masif.
Hambatan Teknis Kronis: Masalah seputar silo data (data yang terfragmentasi), celah integrasi, hingga kelangkaan tenaga ahli terampil masih menjadi ganjalan utama.
Strategi Melangkah ke Depan
Untuk memutus rantai kegagalan proyek percontohan (pilot project), firma riset Gartner menyarankan para Chief Information Officer (CIO) untuk memprioritaskan kasus penggunaan yang spesifik dan berdampak langsung pada metrik bisnis.
Senada dengan hal tersebut, KPMG menyoroti bahwa tanpa kesiapan data dan kontrol yang ketat, teknologi itu akan selamanya terjebak dalam tahap eksperimen. Sebagai penutup, laporan Appian menegaskan tiga langkah serentak yang wajib diambil perusahaan:
- Modernisasi sistem inti (core systems).
- Integrasi data yang selama ini terfragmentasi.
- Desain ulang alur kerja dengan memposisikan AI sebagai elemen dasar sejak awal.
Tanpa langkah radikal ini, investasi besar pada AI berisiko hanya menjadi tren mahal yang gagal memberikan kontribusi nyata bagi pertumbuhan ekonomi organisasi.
