Investasi kecerdasan buatan terus meningkat, tetapi manfaat bisnis yang dihasilkan ternyata belum sebanding dengan besarnya pengeluaran perusahaan. Survei terbaru Gartner yang diumumkan pada 19 Oktober 2026 mengungkap bahwa hanya 13 persen Chief Information Officer (CIO) melaporkan organisasinya telah memperoleh manfaat signifikan atau transformasional dari AI. Temuan ini menjadi perhatian karena semakin banyak perusahaan mengalokasikan anggaran untuk otomatisasi, AI generatif, dan agen cerdas. Perkembangan TEKNOLOGI tersebut memang menjanjikan peningkatan produktivitas, namun keberhasilan investasi membutuhkan strategi yang lebih matang. Gartner menekankan pentingnya tata kelola, pengendalian biaya, serta pengukuran manfaat bisnis secara berkelanjutan.
Hasil Riset Gartner tentang Rendahnya Nilai Bisnis Kecerdasan Buatan
Perusahaan riset dan konsultasi Gartner melaporkan, hanya 13 persen CIO yang melaporkan hasil signifikan atau transformasional dari kecerdasan buatan. Temuan tersebut berasal dari Gartner 2027 CIO and Technology Executive Agenda yang mencakup 2.002 CIO dan pemimpin teknologi. Proses penelitian dilakukan sepanjang periode Mei sampai Juli 2026. Kesimpulan riset itu disampaikan pada Gartner IT Symposium/Xpo di Orlando, Amerika Serikat, pada 19 Oktober 2026. Persentase yang relatif kecil ini menunjukkan jarak yang nyata antara pertumbuhan penggunaan AI dan pencapaian organisasi. Namun demikian, temuan tersebut tidak menunjukkan bahwa semua investasi selain kelompok tersebut sia-sia, melainkan belum melaporkan dampak pada kategori tertinggi tersebut.
Dalam analisis lanjutannya, Gartner mencatat bahwa perusahaan semakin agresif mencoba berbagai aplikasi AI. Dalam pengamatan terhadap perkembangan pasar, jumlah use case AI mengalami pertumbuhan sebesar 400 persen antara 2024 dan 2025. Meskipun demikian, kemungkinan keberhasilan setiap use case tetap sekitar 20 persen. Kondisi ini memperlihatkan pentingnya kualitas implementasi. Perusahaan yang mengembangkan banyak proyek belum tentu menciptakan nilai lebih besar. Karena alasan tersebut, keberhasilan AI harus dikaitkan dengan tujuan organisasi, bukan semata-mata tingkat adopsi teknologi.
Tantangan Pengembalian Investasi Kecerdasan Buatan di Perusahaan
Hambatan yang sering muncul pada pengembangan kecerdasan buatan adalah penentuan manfaat yang belum terukur. Dalam sejumlah situasi, organisasi mengembangkan proyek demi mencoba teknologi terbaru. Pendekatan tersebut berpotensi menghasilkan proyek tanpa manfaat jelas. Untuk memahami tantangan tersebut, sistem AI yang mampu menghasilkan laporan otomatis mungkin belum memberikan nilai ekonomis yang berarti apabila proses kerja tidak berubah. Karena itulah, Gartner mendorong organisasi menetapkan manfaat sebelum pengembangan. Langkah perencanaan ini mempermudah proses evaluasi secara lebih bertanggung jawab.
Tantangan berikutnya muncul dari kompleksitas pengeluaran AI. Jika dibandingkan dengan beberapa investasi perangkat lunak tradisional yang menawarkan pengeluaran operasional lebih stabil, AI dapat menghasilkan biaya berdasarkan penggunaan. Penggunaan model generatif bergantung pada jumlah informasi yang diproses, jenis model yang dipakai, serta jumlah pengguna aktif. Apabila tidak dikelola, pengeluaran dapat melampaui anggaran yang direncanakan. Untuk menghadapi situasi tersebut, organisasi perlu memahami biaya sepanjang siklus penggunaan, termasuk biaya model, keamanan, serta operasional.
Pentingnya Aturan Penghentian Proyek AI yang Tidak Efektif
Aspek yang mendapat perhatian khusus dari Gartner adalah kebutuhan menyusun kriteria evaluasi sebelum proyek berjalan terlalu jauh. Dalam hasil survei, hanya 31 persen CIO yang mengaku menerapkan aturan kapan pilot AI tidak layak diperluas. Untuk sistem yang sudah beroperasi, hanya 17 persen yang menerapkan kriteria untuk meninggalkan investasi AI yang kurang produktif. Kondisi tersebut mengindikasikan kebutuhan pengambilan keputusan yang lebih tegas. Ketika keputusan kelanjutan proyek tidak terstruktur, investasi dapat menghabiskan anggaran lebih lama. Berkat pedoman penghentian yang terukur, perusahaan mampu memprioritaskan inisiatif bernilai tinggi.
Penelitian tersebut juga membedakan kelompok pemimpin teknologi yang disebut vanguards, yaitu CIO dengan pencapaian bisnis lebih baik sekaligus mendapatkan pengakuan nilai AI yang kuat menurut penilaian CEO. Organisasi yang memiliki aturan untuk menentukan kapan pilot AI tidak boleh masuk produksi tercatat 2,3 kali lebih mungkin masuk kelompok vanguards. Untuk bisnis yang menerapkan pedoman menghentikan inisiatif bernilai rendah dalam produksi tercatat 2,6 kali lebih mungkin termasuk vanguards. Hubungan statistik tersebut memberikan gambaran manfaat pengambilan keputusan yang terstruktur, bukan jaminan bahwa menerapkan pedoman otomatis meningkatkan keuntungan. Melalui interpretasi yang tepat, organisasi memiliki alasan kuat memperkuat proses evaluasi.
Pengelolaan Ekonomi Kecerdasan Buatan Menjadi Prioritas Bisnis
Penelitian tersebut turut menunjukkan adanya kebutuhan pengendalian biaya yang lebih kuat. Dalam survei tersebut, 58 persen CIO mengaku mendapat tekanan tambahan untuk menunjukkan perbaikan biaya dengan bantuan AI. Sementara kebutuhan efisiensi meningkat, 51 persen CIO mengantisipasi kenaikan total cost of ownership akibat penerapan AI. Dua kondisi yang berjalan bersamaan ini menciptakan tantangan pengelolaan anggaran. Perusahaan ingin AI untuk meningkatkan produktivitas, tetapi implementasinya juga membutuhkan biaya. Dengan kondisi tersebut, keputusan investasi harus menilai hubungan antara pengeluaran dan hasil bisnis.
Dalam mengevaluasi manfaat investasi, perusahaan sebaiknya menetapkan metrik berdasarkan tujuan operasional. Dalam penerapan sederhana, sistem AI layanan pelanggan dapat dinilai berdasarkan waktu penyelesaian masalah. Sementara pada proses administrasi, keberhasilan bisa dinilai berdasarkan tingkat kesalahan. Namun demikian, penghematan waktu belum tentu langsung mengurangi pengeluaran. Apabila suatu pekerjaan berhasil diotomatisasi, organisasi harus menilai pemanfaatan waktu yang tersedia. Dengan cara ini, ROI AI dapat dianalisis secara lebih realistis.
Transformasi Tenaga Kerja Menjadi Kunci Keberhasilan Investasi AI
Tidak hanya berkaitan dengan anggaran, Gartner menekankan kebutuhan penyesuaian peran tenaga kerja agar investasi AI menghasilkan manfaat lebih luas. Dalam survei tersebut ditemukan, hanya 4 persen CIO yang melaporkan adanya rencana eksplisit untuk mendesain ulang peran manusia dan agen AI. Sementara itu, organisasi yang menerapkan strategi penataan ulang pekerjaan manusia dan agen tercatat 2,4 kali lebih mungkin masuk kelompok vanguards. Kondisi tersebut memperlihatkan pentingnya faktor manusia. Organisasi tidak seharusnya hanya menggunakan otomatisasi tanpa perubahan alur kerja. Sebaliknya, pekerjaan harus disesuaikan dengan kebutuhan kolaborasi yang nyata.
Untuk menggambarkan manfaatnya, agen AI berpotensi mempercepat pengolahan data, sedangkan manusia berperan dalam menilai konteks dan risiko. Sebagai gambaran, tim keuangan berpeluang menggunakan AI dalam pemeriksaan data awal, sementara pengambil keputusan menilai kesimpulan yang dihasilkan. Pembagian tugas tersebut dapat mempertahankan pengawasan manusia tanpa menyerahkan seluruh keputusan kepada mesin. Untuk mendukung keberhasilan implementasi, perusahaan perlu memberikan pelatihan kepada karyawan. Pelatihan tersebut membantu pengguna memahami batas kemampuan AI. Melalui strategi tersebut, manfaat AI dapat mendukung peningkatan kualitas pekerjaan.
Pelajaran Penting dari Rendahnya Manfaat Investasi Kecerdasan Buatan
Laporan terbaru mengenai investasi AI memberikan gambaran penting mengenai pentingnya kualitas penggunaan kecerdasan buatan. Temuan bahwa hanya 13 persen CIO yang menyatakan telah memperoleh nilai besar dari AI menunjukkan pentingnya evaluasi hasil secara berkelanjutan. Pemimpin bisnis harus menentukan ukuran keberhasilan yang jelas, memahami total biaya kepemilikan, serta menyiapkan aturan penghentian proyek. Sebagai pelengkap strategi, perubahan peran tenaga kerja dan kolaborasi manusia dengan agen AI berpotensi meningkatkan efektivitas penerapan. Di tengah meningkatnya penggunaan AI, perusahaan harus memastikan investasi memberikan dampak nyata. Bagaimana pendapat Anda, apakah investasi AI di perusahaan saat ini sudah cukup efektif? Bagikan pendapat Anda mengenai tantangan investasi AI.
