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. Kesimpulan survei tersebut berasal dari Gartner 2027 CIO and Technology Executive Agenda yang mencakup 2.002 CIO dan pemimpin teknologi. Pelaksanaan survei dilaksanakan antara Mei dan Juli 2026. Kesimpulan riset itu disampaikan pada Gartner IT Symposium/Xpo di Orlando, Amerika Serikat, pada 19 Oktober 2026. Persentase yang relatif kecil ini mengindikasikan perbedaan yang cukup besar antara besarnya adopsi teknologi dengan nilai yang diperoleh. 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 implementasi kecerdasan buatan berkembang dengan cepat. Berdasarkan kajian perusahaan riset tersebut, jumlah use case AI bertambah sekitar 400 persen sepanjang periode 2024 hingga 2025. Di balik percepatan penerapan itu, kemungkinan keberhasilan setiap use case belum melampaui perkiraan keberhasilan satu dari lima. Kondisi ini menunjukkan bahwa banyaknya proyek belum menjamin keberhasilan. Bisnis yang menjalankan berbagai inisiatif otomatisasi masih mungkin kesulitan menghasilkan dampak nyata. Dengan mempertimbangkan hasil survei, keberhasilan AI harus dikaitkan dengan tujuan organisasi, bukan sekadar jumlah aplikasi yang digunakan.
Tantangan Pengembalian Investasi Kecerdasan Buatan di Perusahaan
Hambatan yang sering muncul pada pengembangan kecerdasan buatan adalah ketidaksesuaian proyek dengan kebutuhan organisasi. Perusahaan terkadang mengembangkan proyek demi mencoba teknologi terbaru. Strategi yang kurang terarah tersebut memungkinkan munculnya aplikasi yang jarang digunakan. 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. Dengan pertimbangan tersebut, Gartner menekankan pentingnya mendefinisikan nilai sejak awal. Penentuan tujuan tersebut memberikan dasar untuk menentukan kelanjutan proyek secara lebih bertanggung jawab.
Tantangan berikutnya muncul dari kompleksitas pengeluaran AI. Berbeda dari beberapa investasi perangkat lunak tradisional yang menawarkan pengeluaran operasional lebih stabil, AI memiliki kebutuhan komputasi yang berubah-ubah. Pemanfaatan layanan AI berbasis token ditentukan oleh volume permintaan komputasi, kompleksitas tugas, serta intensitas aktivitas sistem. Apabila tidak dikelola, pengeluaran berpotensi meningkat tanpa diikuti manfaat. Oleh karena itu, organisasi sebaiknya menghitung keseluruhan pengeluaran AI, termasuk pengembangan, pengawasan, dan pembaruan sistem.
Pentingnya Aturan Penghentian Proyek AI yang Tidak Efektif
Temuan penting lain dalam penelitian Gartner adalah pentingnya menentukan batas kelayakan investasi. Berdasarkan tanggapan para eksekutif, hanya 31 persen CIO yang menyatakan memiliki kriteria agar eksperimen tidak dilanjutkan ke produksi. Di sisi lain, hanya 17 persen yang menerapkan kriteria untuk meninggalkan investasi AI yang kurang produktif. Persentase yang terbatas ini menunjukkan lemahnya disiplin evaluasi pada sebagian organisasi. Apabila perusahaan tidak memiliki batas evaluasi, investasi berpotensi terus berjalan meskipun hasilnya rendah. Melalui aturan kelayakan yang transparan, perusahaan dapat mengalihkan sumber daya ke proyek lebih menjanjikan.
Penelitian tersebut juga membedakan kelompok pemimpin teknologi yang disebut vanguards, yaitu kelompok CIO dengan kinerja bisnis unggul sekaligus memiliki persepsi manfaat AI yang tinggi di tingkat pimpinan perusahaan. Perusahaan dengan 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. Hasil perbandingan tersebut menunjukkan keterkaitan antara tata kelola dan hasil bisnis, bukan kepastian bahwa seluruh perusahaan akan memperoleh hasil serupa. Apabila temuan ini digunakan secara hati-hati, organisasi berpeluang meningkatkan kualitas keputusan investasi.
Strategi Mengukur ROI Investasi AI Secara Berkelanjutan
Hasil riset memperlihatkan adanya tekanan yang semakin besar terhadap CIO. Dalam survei tersebut, 58 persen CIO menyatakan menghadapi tuntutan lebih besar menghasilkan penghematan dari 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. Pimpinan bisnis mengharapkan AI untuk meningkatkan produktivitas, tetapi pengoperasiannya memerlukan sumber daya. Dengan kondisi tersebut, keputusan investasi perlu memperhitungkan manfaat ekonomi menyeluruh.
Untuk mengukur keberhasilan, perusahaan sebaiknya menetapkan metrik berdasarkan tujuan operasional. Untuk memberikan gambaran, sistem AI layanan pelanggan dapat dinilai berdasarkan waktu penyelesaian masalah. Dalam aktivitas operasional kantor, keberhasilan dapat diperiksa melalui pengurangan waktu kerja. Namun demikian, penghematan waktu tidak otomatis berubah menjadi keuntungan finansial. Ketika proses menjadi lebih singkat, organisasi harus menilai pemanfaatan waktu yang tersedia. Melalui evaluasi tersebut, ROI AI lebih mudah dikaitkan dengan manfaat perusahaan.
Kolaborasi Manusia dan Agen AI dalam Strategi Bisnis
Di luar tantangan finansial, Gartner menekankan kebutuhan penyesuaian peran tenaga kerja agar investasi AI menghasilkan manfaat lebih luas. Dalam survei tersebut ditemukan, hanya 4 persen CIO yang mengaku telah menyusun rencana khusus untuk mengatur ulang peran tenaga kerja bersama AI. Padahal, organisasi yang menerapkan strategi penataan ulang pekerjaan manusia dan agen tercatat 2,4 kali lebih mungkin masuk kelompok vanguards. Kondisi tersebut menunjukkan keterkaitan antara desain pekerjaan dan nilai AI. Perusahaan tidak cukup menggunakan otomatisasi tanpa perubahan alur kerja. Untuk memperoleh manfaat lebih besar, pekerjaan sebaiknya dibagi sesuai kemampuan masing-masing.
Pada aktivitas bisnis sehari-hari, agen AI berpotensi mempercepat pengolahan data, sedangkan manusia memegang kendali terhadap pertimbangan strategis. Dalam sebuah contoh penggunaan, tim keuangan dapat memanfaatkan AI untuk mengelompokkan transaksi, sementara staf terkait memvalidasi informasi penting. Pembagian tugas tersebut berpotensi meningkatkan efisiensi tanpa menghilangkan proses evaluasi profesional. Sebagai langkah pengembangan organisasi, perusahaan sebaiknya meningkatkan kemampuan digital tenaga kerja. Kegiatan pengembangan kompetensi membantu pengguna memahami batas kemampuan AI. Melalui strategi tersebut, manfaat AI memungkinkan penciptaan nilai melalui proses bisnis yang lebih baik.
Pelajaran Penting dari Rendahnya Manfaat Investasi Kecerdasan Buatan
Hasil survei Gartner menunjukkan tantangan nyata mengenai kebutuhan pengelolaan investasi digital. Temuan bahwa hanya 13 persen CIO yang mengakui pencapaian manfaat AI pada tingkat signifikan atau transformasional memperlihatkan perlunya strategi bisnis yang matang. Organisasi sebaiknya menetapkan tujuan sejak awal, memahami total biaya kepemilikan, serta menghindari kelanjutan inisiatif bernilai rendah. Selain itu, perubahan peran tenaga kerja dan kerja sama antara karyawan dan sistem cerdas dapat membantu memperluas nilai bisnis. Seiring perkembangan TEKNOLOGI, perusahaan sebaiknya menyeimbangkan inovasi dengan tata kelola. Dari sudut pandang Anda, apakah investasi AI di perusahaan saat ini sudah cukup efektif? Bagikan pendapat Anda mengenai cara perusahaan memperoleh manfaat maksimal dari AI.
