Courtesy of Forbes

Cara Mencapai Kematangan AI: Dari Prototipe ke Transformasi Bisnis Nyata

Mendorong organisasi agar tidak hanya fokus pada pembangunan prototipe AI, tetapi lebih pada bagaimana mengembangkan dan menerapkan AI secara bertanggung jawab dan berkelanjutan dengan memperhatikan kesiapan data, keterlibatan manusia, dan kerangka kerja operasional.

02 Des 2025, 19.00 WIB

115 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Transformasi AI memerlukan lebih dari sekadar teknologi; kesiapan organisasi sangat penting.
MLOps membantu dalam mengotomatisasi dan mengintegrasikan proses AI, memastikan keberlanjutan dan efisiensi.
Kolaborasi antara tim teknis dan bisnis sangat penting untuk adopsi dan pemahaman AI yang lebih baik.

tidak disebutkan - Kecerdasan buatan (AI) kini menjadi bagian yang diharapkan oleh berbagai industri, namun banyak organisasi masih terjebak pada tahap percobaan tanpa bisa mengembangkannya secara menyeluruh. Hal ini terjadi karena AI tidak hanya soal teknologi dan keahlian, tapi juga kesiapan organisasi dan bagaimana AI bisa dijalankan secara operasional.

Masalah umum adalah prototipe AI sering dibuat dengan data terbatas dan tanpa infrastruktur yang bisa diskalakan. Ketika dihadapkan pada data nyata dan lingkungan kerja yang kompleks, model AI gagal karena tidak siap menghadapi tantangan tersebut.

Strategi AI yang matang harus menggeser fokus dari 'bisakah kita membangun AI?' menjadi 'bagaimana kita bisa memperluas dan menjalankan AI secara bertanggung jawab?'. Ini juga berarti data harus disatukan dan dikelola dengan benar agar model AI berjalan dengan baik dan dapat dipercaya.

Keterlibatan manusia sangat penting agar AI bisa dipahami dan dipakai oleh unit bisnis. Pakar domain harus dilibatkan sejak awal agar AI mendukung keputusan manusia, bukan menggantikannya. Kerjasama lintas fungsi juga menjadi elemen penting agar AI cepat diadopsi dan memberikan manfaat nyata.

Untuk bisa mencapai skala operasional, organisasi perlu mengadopsi MLOps yang mengotomasi mulai dari pengelolaan data hingga pemantauan model, dan membangun budaya belajar terus-menerus demi memperbaiki hasil. Kepemimpinan kuat, strategi data terpadu, dan kolaborasi lintas tim menjadi fondasi penting kematangan AI.

Referensi:
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/12/02/the-ai-maturity-gap-why-most-enterprises-struggle-to-move-beyond-pilots/

Analisis Ahli

Andrew Ng

"Fokus utama AI tidak hanya pada algoritma tapi sangat bergantung pada kualitas data dan bagaimana organisasi siap mengintegrasikan AI ke dalam proses bisnis."

Fei-Fei Li

"Kepercayaan manusia terhadap AI akan memandu keberhasilan penerapan teknologi ini, sehingga kolaborasi antara pakar domain dan teknisi sangat penting."

Analisis Kami

"Sering kali perusahaan terlalu fokus pada aspek teknis AI tanpa membangun fondasi operasional dan budaya yang mendukung, sehingga inisiatif AI gagal diterapkan secara luas. Pendekatan yang holistik serta keterlibatan seluruh lapisan organisasi adalah kunci agar AI bukan hanya sekadar pilot project, tapi benar-benar menjadi sumber diferensiasi kompetitif."

Prediksi Kami

Organisasi yang berhasil menutup kesenjangan kematangan AI akan mengubah AI menjadi kekuatan transformasi bisnis utama, bukan sekadar eksperimen teknologi, dan dapat memacu inovasi serta efisiensi di berbagai fungsi perusahaan.

Pertanyaan Terkait

Apa yang menjadi faktor utama kegagalan adopsi AI di organisasi?

Faktor utama kegagalan adopsi AI di organisasi adalah kurangnya kesiapan organisasi dan tantangan dalam menghubungkan model dengan data nyata.

Mengapa MLOps penting dalam implementasi AI?

MLOps penting dalam implementasi AI karena menyediakan proses standar untuk otomatisasi dari pengambilan data hingga pemantauan, sehingga meningkatkan efisiensi dan kepatuhan.

Apa saja prinsip yang dimiliki organisasi yang matang dalam penggunaan AI?

Prinsip yang dimiliki organisasi yang matang dalam penggunaan AI antara lain dukungan eksekutif yang kuat, strategi data yang terpadu, kerangka kerja operasional, kolaborasi lintas fungsi, dan budaya pembelajaran kontinu.

Bagaimana cara organisasi dapat mengukur keberhasilan penerapan AI?

Organisasi dapat mengukur keberhasilan penerapan AI dengan mendefinisikan indikator kinerja utama (KPI) yang berkaitan dengan efisiensi operasional, pengalaman pelanggan, dan inovasi.

Apa yang dimaksud dengan tanggung jawab AI dalam konteks artikel ini?

Tanggung jawab AI dalam konteks artikel ini mencakup transparansi dalam pelatihan model, pemantauan untuk mengatasi bias, dan memastikan sistem keputusan dapat dijelaskan.