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.
Baru 13 Persen CIO Merasakan Dampak Signifikan dari AI
Gartner mengungkapkan, hanya 13 persen CIO yang melaporkan hasil signifikan atau transformasional dari kecerdasan buatan. Kesimpulan survei tersebut berasal dari Gartner 2027 CIO and Technology Executive Agenda yang mencakup 2.002 CIO dan pemimpin teknologi. Pengumpulan data dilaksanakan antara Mei dan Juli 2026. Kesimpulan riset itu disampaikan pada Gartner IT Symposium/Xpo di Orlando, Amerika Serikat, pada 19 Oktober 2026. Angka 13 persen tersebut menunjukkan jarak yang nyata antara antusiasme investasi AI dan manfaat bisnis. Namun demikian, temuan tersebut bukan bukti bahwa seluruh organisasi lainnya tidak mendapat manfaat, melainkan belum memenuhi ukuran manfaat besar sebagaimana digunakan dalam survei.
Dalam analisis lanjutannya, Gartner mencatat bahwa implementasi kecerdasan buatan berkembang dengan cepat. Berdasarkan kajian perusahaan riset tersebut, jumlah use case AI mengalami pertumbuhan sebesar 400 persen antara 2024 dan 2025. Di balik percepatan penerapan itu, kemungkinan keberhasilan setiap use case tetap sekitar 20 persen. Fenomena tersebut menunjukkan bahwa banyaknya proyek belum menjamin keberhasilan. Perusahaan yang mengembangkan banyak proyek masih mungkin kesulitan menghasilkan dampak nyata. Karena alasan tersebut, keberhasilan AI harus dikaitkan dengan tujuan organisasi, bukan sekadar jumlah aplikasi yang digunakan.
Penyebab Investasi AI Belum Menghasilkan Manfaat Maksimal
Salah satu tantangan utama adalah ketidaksesuaian proyek dengan kebutuhan organisasi. Dalam sejumlah situasi, organisasi memulai eksperimen karena mengikuti tren. Cara pengambilan keputusan seperti ini berpotensi menghasilkan proyek tanpa manfaat jelas. Untuk memahami tantangan tersebut, sistem AI yang mampu menghasilkan laporan otomatis belum tentu meningkatkan produktivitas organisasi apabila hasilnya tetap membutuhkan pemeriksaan panjang. Karena itulah, Gartner mendorong organisasi menetapkan manfaat sebelum pengembangan. Pendekatan berbasis nilai tersebut mempermudah proses evaluasi secara lebih bertanggung jawab.
Hambatan lain yang tidak kalah penting berasal dari karakteristik biaya kecerdasan buatan. Berbeda dari beberapa investasi perangkat lunak tradisional yang memiliki struktur biaya relatif mudah diperkirakan, AI memerlukan sumber daya berbeda pada setiap pekerjaan. Pemanfaatan layanan AI berbasis token bergantung pada jumlah informasi yang diproses, kompleksitas tugas, serta frekuensi penggunaan aplikasi. Tanpa pemantauan yang memadai, pengeluaran dapat melampaui anggaran yang direncanakan. Sebagai langkah pengendalian, organisasi harus mengevaluasi total biaya kepemilikan teknologi, termasuk pengembangan, pengawasan, dan pembaruan sistem.
Strategi Menghentikan Eksperimen AI Sebelum Menimbulkan Kerugian
Salah satu rekomendasi utama Gartner adalah perlunya menetapkan aturan penghentian proyek. 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 memiliki pedoman menghentikan inisiatif bernilai rendah. Temuan tersebut memperlihatkan adanya ruang perbaikan dalam tata kelola. Ketika keputusan kelanjutan proyek tidak terstruktur, investasi mungkin dipertahankan tanpa alasan bisnis memadai. Melalui aturan kelayakan yang transparan, perusahaan berpeluang mengurangi pengeluaran yang kurang efektif.
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. Kelompok bisnis yang menerapkan aturan untuk menentukan kapan pilot AI tidak boleh masuk produksi memiliki kemungkinan 2,3 kali lebih besar menjadi vanguards. Untuk bisnis yang menerapkan pedoman menghentikan inisiatif bernilai rendah dalam produksi tercatat 2,6 kali lebih mungkin termasuk vanguards. Hubungan statistik tersebut mengindikasikan pentingnya disiplin investasi, bukan jaminan bahwa menerapkan pedoman otomatis meningkatkan keuntungan. Dengan pemahaman tersebut, organisasi dapat menjadikannya dasar perbaikan strategi.
Strategi Mengukur ROI Investasi AI Secara Berkelanjutan
Hasil riset memperlihatkan adanya kebutuhan pengendalian biaya yang lebih kuat. Dalam survei tersebut, 58 persen CIO melaporkan meningkatnya tekanan untuk memperbaiki efisiensi biaya melalui AI. Pada saat bersamaan, 51 persen CIO mengantisipasi kenaikan total cost of ownership akibat penerapan AI. Situasi tersebut menempatkan CIO dalam posisi yang kompleks. Organisasi membutuhkan AI untuk mendukung efisiensi operasional, tetapi implementasinya juga membutuhkan biaya. Karena itu, keputusan investasi tidak cukup hanya mempertimbangkan harga teknologi.
Ketika menghitung pengembalian investasi, perusahaan perlu menghubungkan penggunaan AI dengan hasil nyata. Untuk memberikan gambaran, sistem AI layanan pelanggan dapat dinilai berdasarkan waktu penyelesaian masalah. Dalam aktivitas operasional kantor, keberhasilan dapat diperiksa melalui pengurangan waktu kerja. Meski metrik tersebut membantu, penghematan waktu tidak otomatis berubah menjadi keuntungan finansial. Apabila suatu pekerjaan berhasil diotomatisasi, organisasi harus menilai pemanfaatan waktu yang tersedia. Melalui evaluasi tersebut, ROI AI dapat dianalisis secara lebih realistis.
Transformasi Tenaga Kerja Menjadi Kunci Keberhasilan Investasi AI
Selain persoalan biaya, Gartner menyoroti pentingnya perubahan cara kerja agar investasi AI menghasilkan manfaat lebih luas. Berdasarkan temuan Gartner, hanya 4 persen CIO yang mengaku telah menyusun rencana khusus untuk mengatur ulang peran tenaga kerja bersama AI. Di sisi lain, organisasi yang memiliki rencana perubahan peran tersebut memiliki kemungkinan 2,4 kali lebih besar menjadi vanguards. Hasil perbandingan tersebut menggarisbawahi perlunya perubahan organisasi. Perusahaan tidak cukup memasang aplikasi AI pada proses lama. Sebagai pendekatan yang lebih terarah, pekerjaan perlu dirancang agar manusia dan AI saling melengkapi.
Untuk menggambarkan manfaatnya, agen AI mampu mendukung penyusunan ringkasan awal, sedangkan manusia tetap bertanggung jawab atas keputusan penting. Sebagai gambaran, tim keuangan dapat memanfaatkan AI untuk mengelompokkan transaksi, sementara analis manusia memeriksa keakuratan hasil. Pendekatan kerja bersama dapat mempertahankan pengawasan manusia tanpa mengabaikan risiko kesalahan otomatisasi. Untuk mendukung keberhasilan implementasi, perusahaan perlu memberikan pelatihan kepada karyawan. Pelatihan tersebut memberikan pemahaman mengenai pemeriksaan hasil. Dengan demikian, manfaat AI dapat mendukung peningkatan kualitas pekerjaan.
Strategi Perusahaan Menghadapi Tantangan Nilai Bisnis AI
Hasil survei Gartner memberikan gambaran penting mengenai pentingnya kualitas penggunaan kecerdasan buatan. Angka 13 persen CIO yang menyatakan telah memperoleh nilai besar dari AI memperlihatkan perlunya strategi bisnis yang matang. Pemimpin bisnis harus menghubungkan proyek dengan kebutuhan nyata, memahami total biaya kepemilikan, serta menghindari kelanjutan inisiatif bernilai rendah. Sebagai pelengkap strategi, perubahan peran tenaga kerja dan kerja sama antara karyawan dan sistem cerdas dapat membantu memperluas nilai bisnis. Dalam menghadapi pertumbuhan kecerdasan buatan, perusahaan harus memastikan investasi memberikan dampak nyata. Dari sudut pandang Anda, apakah investasi AI di perusahaan saat ini sudah cukup efektif? Ceritakan pengalaman Anda mengenai tantangan investasi AI.
