Courtesy of Forbes

Jembatani Kesenjangan AI: Dari Penelitian ke Penerapan di Dunia Nyata

Tujuan artikel ini adalah mengajak para pemimpin organisasi untuk memahami pentingnya kesiapan data, talenta, dan strategi dalam mengadopsi AI secara efektif agar inovasi AI tidak hanya berhenti di tahap eksperimen, melainkan menghasilkan nilai bisnis nyata yang berkelanjutan.

12 Nov 2025, 21.00 WIB

202 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Kesiapan organisasi dalam data, talenta, dan strategi sangat penting untuk adopsi AI yang sukses.
Pengukuran keberhasilan AI harus melampaui ROI tradisional untuk mencakup metrik adaptabilitas dan pengalaman pelanggan.
Organisasi perlu mengadopsi pendekatan yang terencana dalam mengimplementasikan AI untuk menghindari reaksi defensif di masa depan.

Di era populer AI saat ini, banyak organisasi merasa tertantang oleh kesenjangan besar antara riset AI di laboratorium dan penerapannya yang nyata dalam bisnis. Artikel ini menyoroti bahwa kecepatan inovasi di laboratorium sangat tinggi, sementara perubahan dalam organisasi berjalan lambat, sehingga banyak perusahaan kesulitan mengikuti perkembangan tersebut.

Penulis artikel menunjukkan bahwa untuk mengatasi kesenjangan ini, perusahaan harus mempersiapkan tiga hal penting: kesiapan data yang baik dengan tata kelola yang kuat, kesiapan talenta yang mampu bekerja dengan AI, dan kesiapan strategi yang memastikan penerapan AI selaras dengan tujuan bisnis.

Dalam praktiknya, proses adopsi AI harus dilakukan secara bertahap, dimulai dari audit kebutuhan bisnis, membentuk tim kecil untuk pilot project, mengandalkan pelatih AI untuk mengubah cara kerja karyawan, dan akhirnya menskalakan penggunaan AI secara perlahan menyelaraskan dengan proses bisnis utama.

Keberhasilan penggunaan AI tidak hanya bisa dinilai dari segi pengembalian investasi (ROI), melainkan juga memerlukan metrik lain seperti indeks kesiapan riset, waktu yang dibutuhkan untuk mendapatkan insight yang berarti, kemampuan adaptasi model terhadap data baru, dan peningkatan produktivitas serta pengalaman pelanggan.

Penulis memperingatkan bahwa organisassi harus memanfaatkan waktu yang masih ada sekarang untuk belajar dan mempersiapkan implementasi AI secara matang. Jika menunda, transformasi ini akan jauh lebih sulit dan mahal ketika tekanan untuk mengadopsi AI semakin meningkat dalam satu tahun ke depan.

Referensi:
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/11/12/mind-the-gap-bridging-ai-research-and-real-world-application/

Analisis Ahli

Andrew Ng

"Kesiapan organisasi adalah kunci untuk menjembatani kesenjangan antara inovasi AI dan aplikasi nyata yang membawa nilai bisnis."

Fei-Fei Li

"Pengembangan AI yang sukses memerlukan pemahaman mendalam akan data serta keterlibatan manusia dalam proses pengambilan keputusan."

Kate Crawford

"Pendekatan etis dan kepatuhan harus menjadi bagian integral dalam mengadopsi AI untuk memastikan teknologi digunakan secara bertanggung jawab."

Analisis Kami

"Banyak organisasi meremehkan kompleksitas mengintegrasikan AI secara holistik dengan bisnis dan hanya fokus pada teknologi. Tanpa kesiapan menyeluruh di data, talenta, dan strategi, investasi AI berisiko menjadi eksperimen mahal tanpa hasil nyata."

Prediksi Kami

Dalam waktu enam bulan hingga satu tahun ke depan, tekanan untuk mengadopsi AI akan semakin kuat, dan organisasi yang belum siap akan mengalami kesulitan signifikan dalam transformasi teknologi dan bisnis mereka.

Pertanyaan Terkait

Apa tantangan utama dalam penerapan AI di organisasi?

Tantangan utama adalah kesenjangan antara kecepatan penelitian dan inersia organisasi, di mana organisasi seringkali lambat dalam mengadopsi inovasi AI.

Apa tiga jenis kesiapan yang diperlukan untuk mengadopsi AI?

Tiga jenis kesiapan adalah kesiapan data, kesiapan talenta, dan kesiapan strategis.

Mengapa ada kesenjangan antara penelitian AI dan aplikasi dunia nyata?

Kesenjangan ini terjadi karena organisasi seringkali memerlukan waktu untuk memvalidasi pilot, sementara model AI terus berkembang.

Apa yang dimaksud dengan Indeks Kesiapan Riset?

Indeks Kesiapan Riset adalah rasio antara model AI yang dieksplorasi, dipilotkan, dan diproduksi, yang menunjukkan seberapa baik eksperimen diterjemahkan ke dalam operasi.

Mengapa penting untuk mengukur waktu untuk mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti?

Mengukur waktu untuk mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti penting untuk memahami seberapa cepat AI dapat mendukung pengambilan keputusan.