Courtesy of Forbes

Rahasia Sukses Memanfaatkan AI: Fokus, Disiplin, dan Tata Kelola Ketat di 2026

Memberikan panduan dan wawasan kepada pemimpin bisnis dan TI agar dapat mengimplementasikan AI dengan fokus, disiplin, dan akuntabilitas demi menghasilkan nilai bisnis yang nyata dan berkelanjutan.

16 Des 2025, 22.15 WIB

105 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Penerapan AI harus dilakukan dengan tujuan dan disiplin untuk menghasilkan nilai yang signifikan.
Investasi dalam pelatihan dan pengembangan talenta yang memahami AI adalah kunci untuk keberhasilan jangka panjang.
Pengelolaan biaya dan akuntabilitas dalam proyek AI perlu ditingkatkan untuk memastikan pengeluaran yang efektif dan efisien.

global - Saat ini, banyak organisasi menggunakan kecerdasan buatan dalam beberapa fungsi bisnis mereka. Namun, walaupun adopsi AI sangat luas, hanya sebagian kecil saja yang merasakan keuntungan nyata dari teknologinya. Banyak pemimpin bisnis merasa kesulitan karena keluaran AI yang tidak stabil, biaya yang semakin tinggi, dan kurangnya nilai bisnis yang jelas dari penggunaan AI.

Perbincangan tentang AI agentik menjadi dominan pada tahun 2025, tapi menurut Gartner, lebih dari 40% dari proyek tersebut akan dihentikan pada tahun 2027. Hal ini disebabkan oleh tingginya biaya dan tidak jelasnya manfaat yang dihasilkan. Proyek AI yang terlalu generik sering gagal karena tidak mampu menangkap kompleksitas dan konteks kerja yang sebenarnya.

Sebaliknya, AI yang sukses adalah yang dibuat dengan fokus, hanya untuk domain dan masalah tertentu. Contohnya, di bidang ilmu hayat, tim uji klinis memanfaatkan AI untuk otomatisasi proses screening pasien dan koordinasi regulasi. Sementara di sektor asuransi dan energi, AI juga digunakan secara spesifik untuk penilaian risiko dan pemantauan layanan listrik secara real-time.

Seiring dengan pertumbuhan penggunaan AI, biaya pusat data global diperkirakan akan membutuhkan investasi sebesar 6,7 triliun dolar AS hingga tahun 2030. Karena itu, pengeluaran AI semakin diawasi ketat oleh manajemen puncak. Organisasi mulai menerapkan FinOps, yaitu pengelolaan finansial yang disiplin untuk operasi teknologi dan cloud, agar pengeluaran AI tetap terkendali dan memberikan nilai.

Lalu, peran pengembang juga berubah. Talent yang paling dibutuhkan sekarang adalah mereka yang dapat menyelaraskan AI dengan tujuan bisnis, mengatur perilaku model, dan mengelola hasilnya dengan bertanggung jawab. Di sisi lain, alat low-code dan no-code memberikan keleluasaan bagi pengguna bisnis, tetapi juga berpotensi menimbulkan risiko jika tanpa pengawasan yang tepat. Oleh karena itu, pendidikan dan pengembangan kemampuan AI dalam organisasi menjadi sangat penting.

Referensi:
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/12/16/three-shifts-redefining-enterprise-ai-in-2026/

Analisis Ahli

Ricardo Madan

"AI harus digunakan dengan tujuan jelas dan disiplin agar investasi teknologi tidak sia-sia dan benar-benar memberikan dampak positif pada bisnis."

Analisis Kami

"Implementasi AI yang asal-asalan tanpa fokus pada kebutuhan bisnis nyata hanya akan menghabiskan sumber daya tanpa hasil yang berarti. Organisasi harus lebih bijaksana menyesuaikan teknologi dengan konteks kerja dan menguatkan tata kelola guna mendorong keberlanjutan manfaat AI."

Prediksi Kami

Di masa depan, hanya organisasi yang mampu mengelola AI dengan strategi terukur dan fokus pada nilai bisnis yang akan tetap kompetitif, sementara banyak proyek AI generik gagal atau dihentikan.

Pertanyaan Terkait

Apa yang menjadi tantangan utama bagi pemimpin dalam penerapan AI saat ini?

Tantangan utama adalah hasil yang rapuh, biaya komputasi yang meningkat, dan kesadaran bahwa penggunaan luas tidak menjamin nilai.

Mengapa hanya 5% organisasi yang mendapatkan ROI yang berarti dari investasi AI?

Kesenjangan nilai sering kali mencerminkan ketidakcocokan antara apa yang dirancang oleh agen generik dan apa yang sebenarnya dibutuhkan oleh perusahaan.

Apa yang dimaksud dengan AI agentic dan bagaimana penggunaannya di berbagai industri?

AI agentic adalah sistem yang dirancang untuk menangani tugas spesifik dan telah digunakan dalam industri seperti ilmu kehidupan, asuransi, dan energi.

Bagaimana FinOps berperan dalam pengelolaan biaya AI?

FinOps membantu menerapkan akuntabilitas keuangan dan disiplin dalam pengeluaran terkait AI, sehingga meningkatkan pengawasan biaya.

Apa dampak dari penggunaan alat low-code dan no-code dalam pengembangan AI?

Penggunaan alat low-code dan no-code dapat mempercepat inovasi, tetapi juga dapat menyebabkan kesalahan otomatisasi dan risiko keamanan jika tidak terstruktur dengan baik.