Courtesy of Forbes

Strategi Raih ROI AI Maksimal dengan Fokus ke Operasi Bisnis Inti

Memahami bahwa untuk mendapatkan ROI optimal dari AI, perusahaan harus memprioritaskan penerapan AI dalam operasi bisnis inti yang didukung oleh data master yang akurat dan terkelola dengan baik, bukan hanya penggunaan AI di fungsi front-office seperti pemasaran dan penjualan.

13 Nov 2025, 20.15 WIB

32 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Fokus pada kasus penggunaan operasional untuk mendapatkan pengembalian investasi yang lebih baik dari inisiatif AI.
Perusahaan harus menjaga data master yang bersih dan terkelola dengan baik sebelum menerapkan solusi AI.
Agentic AI dapat membantu perusahaan dalam mencapai tujuan bisnis yang lebih kompleks dan meningkatkan nilai dari inisiatif AI.

Perusahaan telah banyak bereksperimen dengan AI dan generative AI khususnya, digunakan terutama di bagian pemasaran, IT, dan penjualan. Meskipun kemudahan dan efisiensi terlihat di depan mata, sebagian besar penerapan tersebut belum memberikan nilai finansial yang signifikan. Misalnya, chatbot membantu promosi produk, tapi tidak cukup jika tanpa dukungan AI di sisi operasional seperti pemrosesan pesanan dan pengelolaan inventaris.

Laporan dari MIT mengungkapkan bahwa 95% penerapan AI di perusahaan tidak menghasilkan laba yang bisa diukur. Hanya 5% proyek AI yang terintegrasi secara menyeluruh ke proses bisnis berhasil memberikan nilai jutaan dolar. Ini menegaskan bahwa manfaat besar AI akan muncul jika fokus diarahkan pada aplikasi yang meningkatkan efisiensi operasional, bukan hanya penggunaan AI untuk fungsi sekunder di depan.

Sebelum memasang solusi AI, perusahaan perlu memastikan tujuan bisnis yang spesifik dan membuat kustomisasi AI sesuai proses bisnis mereka. Pengurangan biaya bukan hanya tentang mengurangi jumlah tenaga kerja, tapi lebih kepada menurunkan ketergantungan pada outsourcing dan mitra eksternal terutama di bagian back-office yang memiliki dampak besar terhadap biaya.

Selain itu, penting untuk memilih solusi AI yang bisa berintegrasi dengan teknologi yang sudah ada (interoperabilitas) dan dapat dikembangkan sesuai kebutuhan di masa depan (ekstensibilitas). Tantangan yang sering dihadapi adalah besarnya kompleksitas dalam membangun AI khusus yang bisa menyatu dengan alur kerja yang sudah ada, sehingga bekerja sama dengan partner AI yang ahli di bidangnya sangat dianjurkan.

Teknologi agentic AI yang mengusung sistem agen AI yang dapat mengambil keputusan secara otonom, berkolaborasi, dan belajar dari interaksi, menawarkan potensi besar dalam mendukung otomatisasi serta orkestrasi proses bisnis kompleks. Namun, keberhasilan AI tetap bergantung pada data master yang bersih, akurat, dan terkelola dengan baik agar hasil AI dapat dipercaya dan tidak menjadi beban biaya yang sia-sia.

Referensi:
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/11/13/beyond-sales-and-marketing-the-real-roi-in-ai/

Analisis Ahli

Lori Schafer

"Implementasi AI harus diarahkan pada proses bisnis inti yang bisa memberikan dampak nyata, bukan sekadar adopsi teknologi demi tren."

MIT Researchers

"Mayoritas implementasi GenAI gagal karena kurangnya integrasi yang mendalam dan kustomisasi sesuai kebutuhan bisnis spesifik."

Analisis Kami

"Sangat jelas bahwa implementasi AI tanpa fondasi data yang kuat dan tanpa penyesuaian yang tepat pada proses bisnis akan membawa sedikit atau bahkan tidak ada manfaat yang berarti. Perusahaan harus berani berinvestasi lebih dalam integrasi operasional dan memilih mitra AI yang mengerti bisnis mereka untuk memaksimalkan potensi AI secara realistis."

Prediksi Kami

Di masa depan, perusahaan yang berhasil mengintegrasikan AI ke dalam operasi bisnis utama dengan dukungan data yang akurat dan agentic AI akan memimpin pasar dan mendapatkan keuntungan finansial lebih besar dibandingkan yang hanya mengandalkan AI untuk fungsi front-office saja.

Pertanyaan Terkait

Apa peran AI dalam inisiatif bisnis yang sedang berlangsung?

AI membantu tim pemasaran, IT, dan penjualan dengan mengotomatisasi tugas-tugas tertentu dan meningkatkan efisiensi operasional.

Mengapa penting untuk memiliki data master yang akurat dalam implementasi AI?

Data master yang akurat diperlukan untuk memastikan bahwa AI dapat memberikan hasil yang dapat diandalkan dan bermanfaat dalam pengambilan keputusan bisnis.

Apa yang ditemukan dalam laporan MIT tentang penggunaan GenAI?

Laporan MIT menemukan bahwa 95% dari kasus penggunaan GenAI tidak memberikan pengembalian investasi yang berarti, sementara hanya 5% yang menghasilkan nilai yang signifikan.

Apa yang dimaksud dengan agentic AI?

Agentic AI adalah kerangka kerja yang memungkinkan agen AI untuk membuat keputusan secara otonom dan berkolaborasi dalam mencapai tujuan bisnis.

Mengapa perusahaan harus menghindari jebakan umum saat menerapkan AI?

Perusahaan harus memiliki rencana manajemen perubahan yang solid dan mendapatkan dukungan dari eksekutif untuk menghindari kesalahan umum dalam penerapan AI.