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 menyatakan organisasinya memperoleh manfaat besar dari AI. Temuan tersebut didasarkan pada Gartner 2027 CIO and Technology Executive Agenda yang melibatkan 2.002 responden. Pelaksanaan survei berlangsung pada Mei hingga Juli 2026. Kesimpulan riset itu diumumkan melalui 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 tidak berarti 87 persen perusahaan mengalami kegagalan total, melainkan belum memenuhi ukuran manfaat besar sebagaimana digunakan dalam survei.
Riset tersebut turut memperlihatkan bahwa implementasi kecerdasan buatan berkembang dengan cepat. Dalam pengamatan terhadap perkembangan pasar, jumlah use case AI mengalami pertumbuhan sebesar 400 persen antara 2024 dan 2025. Namun peningkatan tersebut belum diikuti hasil yang setara, kemungkinan keberhasilan setiap use case masih berada pada kisaran satu dari lima. Kondisi ini memperlihatkan pentingnya kualitas implementasi. Organisasi dengan puluhan eksperimen AI masih mungkin kesulitan menghasilkan dampak nyata. Dengan mempertimbangkan hasil survei, keberhasilan AI perlu diukur melalui hasil bisnis, bukan hanya banyaknya proyek yang diluncurkan.
Tantangan Pengembalian Investasi Kecerdasan Buatan di Perusahaan
Persoalan penting dalam investasi AI 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. Sebagai contoh, sistem AI yang dapat menyusun ringkasan dokumen belum tentu meningkatkan produktivitas organisasi apabila pengguna harus mengulangi sebagian besar pekerjaan secara manual. Karena itulah, Gartner menekankan pentingnya mendefinisikan nilai sejak awal. Penentuan tujuan tersebut memberikan dasar untuk menentukan kelanjutan proyek secara lebih terukur.
Hambatan lain yang tidak kalah penting muncul dari kompleksitas pengeluaran AI. Jika dibandingkan dengan beberapa investasi perangkat lunak tradisional yang menggunakan tarif layanan yang lebih teratur, AI memerlukan sumber daya berbeda pada setiap pekerjaan. Pengoperasian sistem AI generatif dapat dipengaruhi oleh panjang masukan, jenis model yang dipakai, serta intensitas aktivitas sistem. Apabila tidak dikelola, pengeluaran berpotensi meningkat tanpa diikuti manfaat. Sebagai langkah pengendalian, organisasi sebaiknya menghitung keseluruhan pengeluaran AI, termasuk pengembangan, pengawasan, dan pembaruan sistem.
Strategi Menghentikan Eksperimen AI Sebelum Menimbulkan Kerugian
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 menyatakan memiliki kriteria agar eksperimen tidak dilanjutkan ke produksi. Untuk sistem yang sudah beroperasi, hanya 17 persen yang menerapkan kriteria untuk meninggalkan investasi AI yang kurang produktif. Kondisi tersebut menunjukkan lemahnya disiplin evaluasi pada sebagian organisasi. Apabila perusahaan tidak memiliki batas evaluasi, investasi berpotensi terus berjalan meskipun hasilnya rendah. Berkat pedoman penghentian yang terukur, 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. Kelompok bisnis yang menerapkan aturan untuk menentukan kapan pilot AI tidak boleh masuk produksi menunjukkan peluang relatif 2,3 kali lebih tinggi menjadi vanguards. Adapun organisasi yang menetapkan pedoman menghentikan inisiatif bernilai rendah dalam produksi tercatat 2,6 kali lebih mungkin termasuk vanguards. Hubungan statistik tersebut menunjukkan keterkaitan antara tata kelola dan hasil bisnis, bukan kepastian bahwa seluruh perusahaan akan memperoleh hasil serupa. Melalui interpretasi yang tepat, organisasi dapat menjadikannya dasar perbaikan strategi.
Tekanan Biaya AI Meningkat bagi CIO Perusahaan
Survei Gartner juga mengungkap adanya tekanan yang semakin besar terhadap CIO. Sekitar 58 persen responden CIO melaporkan meningkatnya tekanan untuk memperbaiki efisiensi biaya melalui AI. Namun di sisi lain, 51 persen CIO memperkirakan AI akan meningkatkan total biaya kepemilikan solusi teknologi. Kombinasi temuan tersebut menciptakan tantangan pengelolaan anggaran. Organisasi membutuhkan AI untuk mempercepat penyelesaian pekerjaan, tetapi implementasinya juga membutuhkan biaya. Dengan kondisi tersebut, keputusan investasi tidak cukup hanya mempertimbangkan harga teknologi.
Untuk mengukur keberhasilan, perusahaan sebaiknya menetapkan metrik berdasarkan tujuan operasional. Dalam penerapan sederhana, sistem AI layanan pelanggan dapat dinilai berdasarkan waktu penyelesaian masalah. Dalam aktivitas operasional kantor, keberhasilan bisa dinilai berdasarkan tingkat kesalahan. Namun demikian, penghematan waktu tidak otomatis berubah menjadi keuntungan finansial. Apabila suatu pekerjaan berhasil diotomatisasi, organisasi perlu menentukan bagaimana kapasitas tambahan digunakan. Melalui evaluasi tersebut, ROI AI lebih mudah dikaitkan dengan manfaat perusahaan.
Perubahan Peran Karyawan untuk Mengoptimalkan Manfaat AI
Di luar tantangan finansial, Gartner menekankan kebutuhan penyesuaian peran tenaga kerja agar kecerdasan buatan dapat digunakan secara efektif. Dalam survei tersebut ditemukan, hanya 4 persen CIO yang melaporkan adanya rencana eksplisit untuk mendesain ulang peran manusia dan agen AI. Padahal, organisasi yang menerapkan strategi penataan ulang pekerjaan manusia dan agen memiliki kemungkinan 2,4 kali lebih besar menjadi vanguards. Hasil perbandingan tersebut menggarisbawahi perlunya perubahan organisasi. Pimpinan bisnis perlu melampaui pendekatan menambahkan teknologi tanpa penyesuaian tanggung jawab. Sebaliknya, pekerjaan sebaiknya dibagi sesuai kemampuan masing-masing.
Dalam penerapan praktis, agen AI berpotensi mempercepat pengolahan data, sedangkan manusia tetap bertanggung jawab atas keputusan penting. Misalnya, tim keuangan berpeluang menggunakan AI dalam pemeriksaan data awal, sementara analis manusia memeriksa keakuratan hasil. Pembagian tugas tersebut berpotensi meningkatkan efisiensi tanpa mengabaikan risiko kesalahan otomatisasi. Selain perubahan alur kerja, perusahaan perlu memberikan pelatihan kepada karyawan. Program peningkatan keterampilan ini memberikan pemahaman mengenai pemeriksaan hasil. Dengan demikian, manfaat AI memungkinkan penciptaan nilai melalui proses bisnis yang lebih baik.
Strategi Perusahaan Menghadapi Tantangan Nilai Bisnis AI
Hasil survei Gartner memberikan gambaran penting mengenai kebutuhan pengelolaan investasi digital. Angka 13 persen CIO yang menyatakan telah memperoleh nilai besar dari AI menegaskan bahwa investasi saja belum cukup. Perusahaan perlu menghubungkan proyek dengan kebutuhan nyata, mengelola biaya sepanjang penggunaan, serta menghindari kelanjutan inisiatif bernilai rendah. Sebagai pelengkap strategi, perubahan peran tenaga kerja dan penyesuaian alur kerja berbantuan AI menjadi bagian penting dalam menciptakan manfaat. Dalam menghadapi pertumbuhan kecerdasan buatan, perusahaan harus memastikan investasi memberikan dampak nyata. Bagaimana pendapat Anda, apakah investasi AI di perusahaan saat ini sudah cukup efektif? Bagikan pendapat Anda mengenai masa depan kecerdasan buatan di dunia bisnis.
