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 mengaku telah melihat nilai bisnis yang benar-benar berarti dari AI. Hasil penelitian ini diperoleh melalui Gartner 2027 CIO and Technology Executive Agenda yang mengumpulkan tanggapan dari 2.002 eksekutif teknologi. Pengumpulan data dilaksanakan antara Mei dan Juli 2026. Kesimpulan riset itu diumumkan melalui Gartner IT Symposium/Xpo di Orlando, Amerika Serikat, pada 19 Oktober 2026. Hasil yang menjadi sorotan tersebut memperlihatkan adanya kesenjangan antara antusiasme investasi AI dan manfaat bisnis. Meski hasilnya tergolong rendah, temuan tersebut tidak berarti 87 persen perusahaan mengalami kegagalan total, melainkan belum mencapai tingkat nilai yang dinilai signifikan atau transformasional.
Riset tersebut turut memperlihatkan bahwa implementasi kecerdasan buatan berkembang dengan cepat. Menurut analisis Gartner, jumlah use case AI mengalami pertumbuhan sebesar 400 persen antara 2024 dan 2025. Meskipun demikian, kemungkinan keberhasilan setiap use case masih berada pada kisaran satu dari lima. Perbedaan antara aktivitas dan hasil tersebut memperlihatkan pentingnya kualitas implementasi. Bisnis yang menjalankan berbagai inisiatif otomatisasi belum tentu menciptakan nilai lebih besar. Karena alasan tersebut, keberhasilan AI perlu diukur melalui hasil bisnis, bukan hanya banyaknya proyek yang diluncurkan.
Penyebab Investasi AI Belum Menghasilkan Manfaat Maksimal
Hambatan yang sering muncul pada pengembangan kecerdasan buatan adalah penentuan manfaat yang belum terukur. Perusahaan terkadang mengadopsi AI sebelum menentukan hasil yang diinginkan. Strategi yang kurang terarah 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 pengguna harus mengulangi sebagian besar pekerjaan secara manual. Untuk menghindari masalah serupa, Gartner menekankan pentingnya mendefinisikan nilai sejak awal. Langkah perencanaan ini mempermudah proses evaluasi secara lebih objektif.
Tantangan berikutnya muncul dari kompleksitas pengeluaran AI. Berbeda dari beberapa investasi perangkat lunak tradisional yang memiliki struktur biaya relatif mudah diperkirakan, AI memerlukan sumber daya berbeda pada setiap pekerjaan. Penggunaan model generatif ditentukan oleh volume permintaan komputasi, tingkat kesulitan pemrosesan, serta intensitas aktivitas sistem. Apabila tidak dikelola, pengeluaran berpotensi meningkat tanpa diikuti manfaat. Oleh karena itu, organisasi perlu memahami biaya sepanjang siklus penggunaan, termasuk infrastruktur, integrasi, dan pemeliharaan.
Peran Tata Kelola dalam Menentukan Kelanjutan Investasi AI
Salah satu rekomendasi utama Gartner adalah kebutuhan menyusun kriteria evaluasi sebelum proyek berjalan terlalu jauh. Menurut penelitian tersebut, hanya 31 persen CIO yang menyatakan memiliki kriteria agar eksperimen tidak dilanjutkan ke produksi. Sementara itu, hanya 17 persen yang melaporkan aturan penghentian aplikasi AI yang tidak memberikan manfaat memadai. Persentase yang terbatas ini memperlihatkan adanya ruang perbaikan dalam tata kelola. Ketika keputusan kelanjutan proyek tidak terstruktur, investasi berpotensi terus berjalan meskipun hasilnya rendah. Melalui aturan kelayakan yang transparan, perusahaan berpeluang mengurangi pengeluaran yang kurang efektif.
Gartner mengidentifikasi kelompok pemimpin teknologi yang disebut vanguards, yaitu CIO dengan pencapaian bisnis lebih baik sekaligus mendapatkan pengakuan nilai AI yang kuat menurut penilaian CEO. Perusahaan dengan aturan untuk menentukan kapan pilot AI tidak boleh masuk produksi memiliki kemungkinan 2,3 kali lebih besar menjadi vanguards. Sementara perusahaan yang mempunyai pedoman menghentikan inisiatif bernilai rendah dalam produksi tercatat 2,6 kali lebih mungkin termasuk vanguards. Hasil perbandingan tersebut memberikan gambaran manfaat pengambilan keputusan yang terstruktur, bukan kepastian bahwa seluruh perusahaan akan memperoleh hasil serupa. Apabila temuan ini digunakan secara hati-hati, organisasi dapat menjadikannya dasar perbaikan strategi.
Pengelolaan Ekonomi Kecerdasan Buatan Menjadi Prioritas Bisnis
Hasil riset memperlihatkan adanya tekanan yang semakin besar terhadap CIO. Sekitar 58 persen responden CIO mengaku mendapat tekanan tambahan untuk menunjukkan perbaikan biaya dengan bantuan AI. Namun di sisi lain, 51 persen CIO memperkirakan AI akan meningkatkan total biaya kepemilikan solusi teknologi. Situasi tersebut menciptakan tantangan pengelolaan anggaran. Perusahaan ingin AI untuk mendukung efisiensi operasional, tetapi pengoperasiannya memerlukan sumber daya. Dengan kondisi tersebut, keputusan investasi harus menilai hubungan antara pengeluaran dan hasil bisnis.
Dalam mengevaluasi manfaat investasi, perusahaan perlu menghubungkan penggunaan AI dengan hasil nyata. Untuk memberikan gambaran, sistem AI layanan pelanggan dapat dinilai berdasarkan waktu penyelesaian masalah. Sementara pada proses administrasi, keberhasilan dapat dilihat dari peningkatan kapasitas penyelesaian tugas. Namun demikian, penghematan waktu belum tentu langsung mengurangi pengeluaran. Apabila suatu pekerjaan berhasil diotomatisasi, organisasi sebaiknya mengukur dampaknya terhadap hasil bisnis. Melalui evaluasi tersebut, ROI AI dapat dianalisis secara lebih realistis.
Transformasi Tenaga Kerja Menjadi Kunci Keberhasilan Investasi AI
Selain persoalan biaya, Gartner menggarisbawahi transformasi organisasi agar otomatisasi memberikan nilai yang berkelanjutan. Berdasarkan temuan Gartner, hanya 4 persen CIO yang melaporkan adanya rencana eksplisit untuk mendesain ulang peran manusia dan agen AI. Di sisi lain, organisasi yang menyiapkan desain kerja kolaboratif secara eksplisit menunjukkan peluang relatif 2,4 kali lebih tinggi termasuk vanguards. Kondisi tersebut menggarisbawahi perlunya perubahan organisasi. Pimpinan bisnis perlu melampaui pendekatan menambahkan teknologi tanpa penyesuaian tanggung jawab. Sebaliknya, pekerjaan perlu dirancang agar manusia dan AI saling melengkapi.
Untuk menggambarkan manfaatnya, agen AI mampu mendukung penyusunan ringkasan awal, sedangkan manusia berperan dalam menilai konteks dan risiko. Misalnya, tim keuangan berpeluang menggunakan AI dalam pemeriksaan data awal, sementara pengambil keputusan menilai kesimpulan yang dihasilkan. Pembagian tugas tersebut berpotensi meningkatkan efisiensi tanpa mengabaikan risiko kesalahan otomatisasi. Sebagai langkah pengembangan organisasi, perusahaan perlu memberikan pelatihan kepada karyawan. Kegiatan pengembangan kompetensi memberikan pemahaman mengenai pemeriksaan hasil. Dengan demikian, manfaat AI berpeluang melampaui otomatisasi tugas sederhana.
Kesimpulan Survei Gartner dan Masa Depan Investasi AI
Laporan terbaru mengenai investasi AI menyampaikan pesan yang jelas mengenai kebutuhan pengelolaan investasi digital. Angka 13 persen CIO yang menyatakan telah memperoleh nilai besar dari AI memperlihatkan perlunya strategi bisnis yang matang. Perusahaan perlu menetapkan tujuan sejak awal, menerapkan pengawasan terhadap pengeluaran, serta menghindari kelanjutan inisiatif bernilai rendah. Selain itu, perubahan peran tenaga kerja dan penyesuaian alur kerja berbantuan 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? Ceritakan pengalaman Anda mengenai cara perusahaan memperoleh manfaat maksimal dari AI.
