Courtesy of Forbes
Mengatasi Tantangan Eksekusi untuk Mewujudkan Nilai AI di Dunia Nyata
Memberikan pemahaman tentang tantangan utama dan kesalahan yang sering terjadi dalam mentransisikan pilot AI dari lingkungan eksperimen ke implementasi bisnis nyata agar AI dapat memberikan hasil yang berdampak dan bernilai bagi perusahaan.
04 Des 2025, 20.15 WIB
180 dibaca
Share
Ikhtisar 15 Detik
- Fokus pada hasil yang jelas dan evaluasi pasca-deployment sangat penting dalam penerapan AI.
- Integrasi AI harus dilakukan dengan mempertimbangkan data dan proses yang ada.
- Kepemimpinan dari eksekutif tingkat atas, seperti CEO, diperlukan untuk mendorong keberhasilan inisiatif AI.
tidak disebutkan - Banyak proyek AI yang berhasil di laboratorium namun gagal saat diterapkan secara luas karena perbedaan besar antara lingkungan terkendali dan riil. Dalam lab, variabel dapat dikontrol dengan ketat dan data biasanya bersih, tetapi di dunia nyata data seringkali tidak lengkap, berubah-ubah, dan proses kerja tidak selalu seragam. Kondisi inilah yang sering membuat penggunaan AI tidak sesuai harapan serta tidak menghasilkan manfaat bisnis yang signifikan.
Salah satu kesalahan utama adalah fokus pada teknologi canggih dan pameran kemampuan AI, bukan pada eksekusi dan pencapaian nilai bisnis nyata. Para ahli menyarankan untuk memilih beberapa workflow penting yang berdampak besar dan mendesain sistem AI agar bisa diskalakan sejak awal. Selain itu, integrasi penuh AI dalam proses bisnis dan budaya organisasi menjadi kunci keberhasilan agar AI tidak hanya sebatas eksperimen tapi memberi hasil nyata bagi perusahaan.
Kualitas data menjadi hambatan besar lainnya karena sistem data saat ini sering terpisah-pisah, tertunda, dan tidak real-time. Karena AI bergantung pada data yang diberikan, maka diperlukan pembenahan infrastruktur agar data selalu segar dan bisa digunakan secara real-time. Selain itu, kepemilikan proyek AI oleh CEO dianggap sangat penting untuk mengatasi masalah politik internal dan memastikan bahwa AI benar-benar terintegrasi ke seluruh perusahaan.
AI yang semakin kompleks bisa menurunkan akurasi, sehingga keberadaan manusia untuk mengawasi dan mengoreksi output AI sangat diperlukan. Selain itu, AI harus diterapkan pada masalah bisnis yang benar-benar tepat sehingga tidak menjadi alat yang mempercepat proses yang salah. Melibatkan pengguna sejak awal dan memiliki duta perubahan di dalam organisasi juga penting agar adopsi AI berjalan lancar tanpa menimbulkan resistansi.
Agar AI berhasil memberikan nilai, evaluasi dan pengukuran dampak di dunia nyata harus dilakukan sejak tahap pengembangan. Strategi yang direkomendasikan termasuk memulai dari hasil yang jelas, menguji dengan data aktual, dan melibatkan manusia dalam proses perbaikan berkelanjutan. Perusahaan yang bisa menerapkan semua ini dengan baik akan melihat AI sebagai pendorong inovasi dan efisiensi yang membawa transformasi signifikan.
Referensi:
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/12/04/mistakes-that-prevent-ai-pilots-from-delivering-business-value/
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/12/04/mistakes-that-prevent-ai-pilots-from-delivering-business-value/
Analisis Ahli
Elad Inbar
"Kunci keberhasilan AI ada di hasil nyata dan ROI, bukan pada teknologi spektakuler seperti robot humanoid yang belum siap skala besar."
Debasis Panda
"Memilih workflow dengan dampak besar dan mendesain untuk skala sejak awal adalah cara terbaik menutup kesenjangan eksperimen ke nilai bisnis."
Naren Narendran
"Tanpa infrastruktur data yang mendukung operasi waktu nyata, AI tidak bisa berfungsi maksimal."
Marne Martin
"Kepemilikan CEO sangat krusial untuk memastikan integrasi AI ke seluruh organisasi dan mengatasi politik internal."
Josh Haas
"AI yang kompleks menurun akurasinya, sehingga harus selalu ada kontrol manusia yang mampu mengaudit dan mengoreksi output AI."
Analisis Kami
"Banyak organisasi terjebak pada fase eksperimen AI tanpa mempersiapkan skala dan integrasi yang sesungguhnya, sehingga kehilangan potensi besar AI. Fokus harus bergeser dari mengejar teknologi canggih ke membangun sistem dan budaya yang mendukung AI sebagai bagian menyeluruh dari operasi bisnis sehari-hari."
Prediksi Kami
Di masa depan, perusahaan yang mampu mengintegrasikan AI secara mendalam dengan proses bisnis inti, disertai dengan kepemilikan eksekutif yang kuat dan infrastruktur data yang diperbarui, akan mampu memanfaatkan AI secara maksimal untuk peningkatan kinerja dan inovasi bisnis.
Pertanyaan Terkait
Q
Apa tantangan utama dalam penerapan AI di dunia nyata?A
Tantangan utama adalah transisi dari lingkungan terkendali ke realitas yang kompleks, di mana data yang berantakan dan perubahan alur kerja dapat mengganggu hasil.Q
Mengapa penting untuk mengintegrasikan AI ke dalam proses bisnis inti?A
Integrasi AI ke dalam proses bisnis inti memastikan bahwa teknologi dapat memberikan dampak yang terukur dan dapat diukur.Q
Apa yang dimaksud dengan 'experimentation-to-value gap'?A
'Experimentation-to-value gap' merujuk pada kurangnya integrasi dan skala nilai dari proyek AI yang telah dicoba.Q
Siapa yang harus memiliki kepemilikan atas inisiatif AI dalam organisasi?A
Kepemilikan atas inisiatif AI harus dipegang oleh CEO agar dapat menyelaraskan insentif dan akuntabilitas di seluruh organisasi.Q
Mengapa evaluasi pasca-deployment penting dalam proyek AI?A
Evaluasi pasca-deployment penting untuk membuktikan bahwa solusi AI memberikan nilai nyata dan mendukung keputusan bisnis.
