Courtesy of Forbes

Mengatasi Hambatan Organisasi untuk Mempercepat Adopsi AI Perusahaan

Mendorong pemahaman bahwa adopsi AI yang sukses di perusahaan bergantung pada transparansi, standarisasi, dan tata kelola otomatis yang terintegrasi, bukan hanya teknologi, untuk mengurangi risiko dan mempercepat inovasi.

21 Nov 2025, 06.42 WIB

221 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Adopsi AI memerlukan dasar yang kuat dalam transparansi dan tata kelola.
Sistem organisasi yang tidak efisien dapat menghambat kemajuan dalam penerapan AI.
Perusahaan yang mengurangi ketidakpastian dan meningkatkan kolaborasi akan bergerak lebih cepat dalam adopsi AI.

Banyak perusahaan menghadapi perlambatan saat berusaha mengadopsi AI setelah fase eksperimen awal. Hambatan ini bukan karena teknologi AI itu sendiri, melainkan karena proses internal seperti tinjauan keamanan, pemeriksaan hukum, dan kepatuhan yang tidak dirancang untuk kecepatan AI modern. Hal ini menyebabkan pengembangan AI menjadi lebih lambat dan rumit.

Penggunaan model AI dari sumber terbuka sering kali memperkenalkan risiko tersembunyi terkait dengan lisensi dan keamanan. Proses validasi yang panjang dan bervariasi membuat pengujian dan penerapan AI menjadi lambat. Perusahaan juga kesulitan mengelola biaya saat beban kerja berpindah dari tahap pengujian ke produksi.

Untuk mengatasi masalah ini, diperlukan fondasi yang kuat berupa transparansi atas asal model, lisensi, data pelatihan, dan perilaku model. Organisasi butuh lingkungan terpadu untuk menguji, memvalidasi, dan membandingkan model tanpa bergantung pada pipeline sementara yang tidak terstruktur, sehingga semua pihak dapat bekerja dengan efisien dan aman.

Peran tim identitas dan tata kelola sangat penting untuk memberi kontrol dan visibilitas terkait data dan akses. Visi ini didukung oleh platform seperti AI Catalyst dari Anaconda, yang menyediakan katalog model yang sudah diperiksa dan memungkinkan deployment di lingkungan privat dengan pengendalian biaya dan keamanan yang ketat.

Pada akhirnya, perusahaan yang berhasil mengurangi ketidakpastian lewat transparansi, standarisasi, serta otomatisasi tata kelola akan lebih cepat mengadopsi dan mengembangkan AI dengan aman. Kecepatan pengembangan AI bergantung pada struktur organisasi, bukan dengan cara pintas atau pengabaian kontrol risiko.

Referensi:
[1] https://www.forbes.com/sites/tonybradley/2025/11/20/the-real-friction-slowing-enterprise-ai-adoption/

Analisis Ahli

Seth Clark

"Sekitar 20% kasus penggunaan AI memerlukan pendekatan khusus, terutama saat menangani data terregulasi dan terminologi domain spesifik."

Den Jones

"Permasalahan utama bukan pada model AI, tapi pada sistem, identitas, dan data yang belum siap, sehingga tanpa visibilitas dan kontrol akses yang memadai, risiko meningkat."

Analisis Kami

"Banyak organisasi masih kurang paham bahwa teknologi AI hanyalah satu bagian dari persamaan; tanpa integrasi proses yang efektif dan tata kelola yang tepat, AI hanya akan menambah kompleksitas dan risiko. Perusahaan yang menganggap tata kelola sebagai beban akan tertinggal dibandingkan yang memandangnya sebagai pondasi untuk skala dan kecepatan inovasi."

Prediksi Kami

Di masa depan, perusahaan yang berhasil membangun fondasi tata kelola AI yang transparan dan terstandarisasi akan melaju lebih cepat dalam inovasi AI, sementara yang lain akan terus mengalami perlambatan dan risiko tinggi.

Pertanyaan Terkait

Apa tantangan utama yang dihadapi perusahaan dalam mengadopsi AI?

Tantangan utama adalah sistem organisasi yang tidak siap untuk kecepatan dan kompleksitas AI modern, termasuk masalah keamanan, kepatuhan, dan biaya.

Mengapa kontrol yang ketat dapat memperlambat pengembangan AI?

Kontrol yang ketat dapat memperlambat pengembangan karena menambah waktu yang diperlukan untuk tinjauan keamanan dan kepatuhan.

Apa yang dimaksud dengan 'AI bill of materials'?

'AI bill of materials' adalah rincian yang memberikan pandangan mendetail tentang model AI, termasuk data yang digunakan untuk pelatihan dan risiko atau pembatasan yang terkait.

Bagaimana Anaconda beradaptasi dengan kebutuhan perusahaan dalam adopsi AI?

Anaconda meluncurkan suite AI Catalyst yang memungkinkan perusahaan menjalankan beban kerja di lingkungan mereka sendiri dengan kontrol keamanan dan biaya yang lebih baik.

Apa yang diperlukan untuk membuat sistem yang lebih efisien dalam adopsi AI?

Diperlukan transparansi, standarisasi, dan otomatisasi dalam tata kelola untuk mendukung pengembangan yang lebih cepat dan lebih aman.