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
Berdasarkan penelitian terbaru Gartner, hanya 13 persen CIO yang menyatakan organisasinya memperoleh manfaat besar dari AI. Hasil penelitian ini berasal dari Gartner 2027 CIO and Technology Executive Agenda yang mencakup 2.002 CIO dan pemimpin teknologi. Proses penelitian 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 memperlihatkan adanya kesenjangan antara antusiasme investasi AI dan manfaat bisnis. Namun demikian, 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. Berdasarkan kajian perusahaan riset tersebut, jumlah use case AI bertambah sekitar 400 persen sepanjang periode 2024 hingga 2025. Meskipun demikian, kemungkinan keberhasilan setiap use case masih berada pada kisaran satu dari lima. Kondisi ini menegaskan perlunya evaluasi yang lebih cermat. Bisnis yang menjalankan berbagai inisiatif otomatisasi belum tentu menciptakan nilai lebih besar. Oleh sebab itu, keberhasilan AI perlu diukur melalui hasil bisnis, bukan sekadar jumlah aplikasi yang digunakan.
Mengapa Banyak Perusahaan Kesulitan Mendapatkan Nilai dari AI?
Persoalan penting dalam investasi AI adalah ketidaksesuaian proyek dengan kebutuhan organisasi. Dalam sejumlah situasi, organisasi mengadopsi AI sebelum menentukan hasil yang diinginkan. Pendekatan tersebut memungkinkan munculnya aplikasi yang jarang digunakan. Untuk memahami tantangan tersebut, sistem AI yang dapat menyusun ringkasan dokumen mungkin belum memberikan nilai ekonomis yang berarti apabila proses kerja tidak berubah. Karena itulah, Gartner menekankan pentingnya mendefinisikan nilai sejak awal. Penentuan tujuan tersebut mempermudah proses evaluasi secara lebih terukur.
Hambatan lain yang tidak kalah penting 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. Pengoperasian sistem AI generatif dapat dipengaruhi oleh panjang masukan, jenis model yang dipakai, serta jumlah pengguna aktif. Tanpa pemantauan yang memadai, pengeluaran berpotensi meningkat tanpa diikuti manfaat. Oleh karena itu, organisasi perlu memahami biaya sepanjang siklus penggunaan, termasuk infrastruktur, integrasi, dan pemeliharaan.
Pentingnya Aturan Penghentian Proyek AI yang Tidak Efektif
Salah satu rekomendasi utama Gartner adalah pentingnya menentukan batas kelayakan investasi. Menurut penelitian tersebut, 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. Temuan tersebut memperlihatkan adanya ruang perbaikan dalam tata kelola. Ketika keputusan kelanjutan proyek tidak terstruktur, investasi dapat menghabiskan anggaran lebih lama. Dengan menetapkan kriteria sejak awal, perusahaan dapat mengalihkan sumber daya ke proyek lebih menjanjikan.
Dalam analisisnya, Gartner menemukan kelompok pemimpin teknologi yang disebut vanguards, yaitu kelompok CIO dengan kinerja bisnis unggul sekaligus melaporkan penilaian nilai AI yang tinggi dari 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 menunjukkan peluang relatif 2,6 kali lebih tinggi menjadi vanguards. Angka 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
Penelitian tersebut turut menunjukkan adanya tekanan yang semakin besar terhadap CIO. Sebanyak 58 persen 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. Dua kondisi yang berjalan bersamaan ini menempatkan CIO dalam posisi yang kompleks. Organisasi membutuhkan AI untuk meningkatkan produktivitas, tetapi penerapannya tidak terlepas dari pengeluaran. Dengan kondisi tersebut, keputusan investasi perlu memperhitungkan manfaat ekonomi menyeluruh.
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. Untuk pekerjaan pengelolaan dokumen, keberhasilan bisa dinilai berdasarkan tingkat kesalahan. Namun demikian, penghematan waktu tidak selalu sama dengan penghematan uang. Jika karyawan bekerja lebih cepat, organisasi perlu menentukan bagaimana kapasitas tambahan digunakan. Berkat pendekatan pengukuran menyeluruh, ROI AI berpeluang memberikan gambaran nilai yang lebih akurat.
Kolaborasi Manusia dan Agen AI dalam Strategi Bisnis
Selain persoalan biaya, Gartner menggarisbawahi transformasi organisasi 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. Sementara itu, organisasi yang memiliki rencana perubahan peran tersebut memiliki kemungkinan 2,4 kali lebih besar menjadi vanguards. Kondisi tersebut menunjukkan keterkaitan antara desain pekerjaan dan nilai AI. Pimpinan bisnis perlu melampaui pendekatan menambahkan teknologi tanpa penyesuaian tanggung jawab. Untuk memperoleh manfaat lebih besar, pekerjaan sebaiknya dibagi sesuai kemampuan masing-masing.
Untuk menggambarkan manfaatnya, agen AI berpotensi mempercepat pengolahan data, sedangkan manusia tetap bertanggung jawab atas keputusan penting. Misalnya, tim keuangan dapat memanfaatkan AI untuk mengelompokkan transaksi, sementara pengambil keputusan menilai kesimpulan yang dihasilkan. Pendekatan kerja bersama berpotensi meningkatkan efisiensi tanpa menghilangkan proses evaluasi profesional. Untuk mendukung keberhasilan implementasi, perusahaan perlu memberikan pelatihan kepada karyawan. Pelatihan tersebut membantu pengguna memahami batas kemampuan AI. Dengan demikian, manfaat AI memungkinkan penciptaan nilai melalui proses bisnis yang lebih baik.
Pelajaran Penting dari Rendahnya Manfaat Investasi Kecerdasan Buatan
Temuan penelitian Gartner menyampaikan pesan yang jelas mengenai hubungan antara adopsi teknologi dan manfaat bisnis. Temuan bahwa hanya 13 persen CIO yang menyatakan telah memperoleh nilai besar dari AI memperlihatkan perlunya strategi bisnis yang matang. Pemimpin bisnis harus menentukan ukuran keberhasilan yang jelas, menerapkan pengawasan terhadap pengeluaran, serta membangun disiplin evaluasi investasi. Selain itu, perubahan peran tenaga kerja dan kolaborasi manusia dengan agen AI berpotensi meningkatkan efektivitas penerapan. Seiring perkembangan TEKNOLOGI, perusahaan harus memastikan investasi memberikan dampak nyata. Menurut Anda, apakah investasi AI di perusahaan saat ini sudah cukup efektif? Bagikan pendapat Anda mengenai cara perusahaan memperoleh manfaat maksimal dari AI.
