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.
Survei Gartner Mengungkap Kesenjangan Manfaat Investasi AI
Berdasarkan penelitian terbaru Gartner, hanya 13 persen CIO yang mengaku telah melihat nilai bisnis yang benar-benar berarti dari AI. Temuan tersebut didasarkan pada Gartner 2027 CIO and Technology Executive Agenda yang melibatkan 2.002 responden. Proses penelitian berlangsung pada Mei hingga Juli 2026. Temuan tersebut selanjutnya diumumkan melalui 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. Meski hasilnya tergolong rendah, temuan tersebut tidak menunjukkan bahwa semua investasi selain kelompok tersebut sia-sia, melainkan belum mencapai tingkat nilai yang dinilai signifikan atau transformasional.
Penelitian Gartner juga menemukan bahwa implementasi kecerdasan buatan berkembang dengan cepat. Dalam pengamatan terhadap perkembangan pasar, jumlah use case AI meningkat 400 persen dari 2024 ke 2025. Namun peningkatan tersebut belum diikuti hasil yang setara, kemungkinan keberhasilan setiap use case masih berada pada kisaran satu dari lima. Fenomena tersebut menegaskan perlunya evaluasi yang lebih cermat. Organisasi dengan puluhan eksperimen AI masih mungkin kesulitan menghasilkan dampak nyata. Dengan mempertimbangkan hasil survei, keberhasilan AI sebaiknya dinilai berdasarkan manfaat operasional, 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. Dalam sejumlah situasi, organisasi memulai eksperimen karena mengikuti tren. Pendekatan tersebut dapat menyebabkan penggunaan sumber daya yang tidak efisien. Sebagai contoh, sistem AI yang mampu menghasilkan laporan otomatis mungkin belum memberikan nilai ekonomis yang berarti apabila proses kerja tidak berubah. Dengan pertimbangan tersebut, Gartner menekankan pentingnya mendefinisikan nilai sejak awal. Langkah perencanaan ini mempermudah proses evaluasi secara lebih objektif.
Persoalan tambahan yang perlu diperhatikan muncul dari kompleksitas pengeluaran AI. Jika dibandingkan dengan beberapa investasi perangkat lunak tradisional yang menawarkan pengeluaran operasional lebih stabil, AI memiliki kebutuhan komputasi yang berubah-ubah. Pemanfaatan layanan AI berbasis token bergantung pada jumlah informasi yang diproses, tingkat kesulitan pemrosesan, serta frekuensi penggunaan aplikasi. Apabila tidak dikelola, pengeluaran dapat melampaui anggaran yang direncanakan. Sebagai langkah pengendalian, organisasi harus mengevaluasi total biaya kepemilikan teknologi, termasuk pengembangan, pengawasan, dan pembaruan sistem.
Peran Tata Kelola dalam Menentukan Kelanjutan Investasi AI
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 melaporkan aturan penghentian aplikasi AI yang tidak memberikan manfaat memadai. Persentase yang terbatas ini menunjukkan lemahnya disiplin evaluasi pada sebagian organisasi. Tanpa aturan yang jelas, investasi dapat menghabiskan anggaran lebih lama. Melalui aturan kelayakan yang transparan, perusahaan berpeluang mengurangi pengeluaran yang kurang efektif.
Gartner mengidentifikasi kelompok pemimpin teknologi yang disebut vanguards, yaitu kelompok CIO dengan kinerja bisnis unggul sekaligus mendapatkan pengakuan nilai AI yang kuat menurut penilaian CEO. Organisasi yang memiliki aturan untuk menentukan kapan pilot AI tidak boleh masuk produksi tercatat 2,3 kali lebih mungkin masuk kelompok vanguards. Sementara perusahaan yang mempunyai pedoman menghentikan inisiatif bernilai rendah dalam produksi tercatat 2,6 kali lebih mungkin termasuk vanguards. Hubungan statistik tersebut memberikan gambaran manfaat pengambilan keputusan yang terstruktur, bukan jaminan bahwa menerapkan pedoman otomatis meningkatkan keuntungan. Apabila temuan ini digunakan secara hati-hati, organisasi berpeluang meningkatkan kualitas keputusan investasi.
Pengelolaan Ekonomi Kecerdasan Buatan Menjadi Prioritas Bisnis
Penelitian tersebut turut menunjukkan adanya kebutuhan pengendalian biaya yang lebih kuat. Sekitar 58 persen responden CIO melaporkan meningkatnya tekanan untuk memperbaiki efisiensi biaya melalui AI. Pada saat bersamaan, 51 persen CIO menilai penggunaan AI berpotensi menambah keseluruhan biaya sistem. Situasi tersebut menciptakan tantangan pengelolaan anggaran. Perusahaan ingin AI untuk mempercepat penyelesaian pekerjaan, tetapi pengoperasiannya memerlukan sumber daya. Oleh sebab itu, keputusan investasi perlu memperhitungkan manfaat ekonomi menyeluruh.
Ketika menghitung pengembalian investasi, perusahaan dapat menggunakan indikator bisnis yang terukur. Dalam penerapan sederhana, sistem AI layanan pelanggan bisa dievaluasi melalui kepuasan pelanggan. Untuk pekerjaan pengelolaan dokumen, keberhasilan bisa dinilai berdasarkan tingkat kesalahan. Walaupun ukuran kinerja dapat memberikan gambaran, penghematan waktu tidak selalu sama dengan penghematan uang. Ketika proses menjadi lebih singkat, organisasi sebaiknya mengukur dampaknya terhadap hasil bisnis. Melalui evaluasi tersebut, ROI AI dapat dianalisis secara lebih realistis.
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. Berdasarkan temuan Gartner, hanya 4 persen CIO yang mengaku telah menyusun rencana khusus untuk mengatur ulang peran tenaga kerja bersama AI. Sementara itu, organisasi yang menyiapkan desain kerja kolaboratif secara eksplisit memiliki kemungkinan 2,4 kali lebih besar menjadi vanguards. Temuan ini menunjukkan keterkaitan antara desain pekerjaan dan nilai AI. Pimpinan bisnis perlu melampaui pendekatan memasang aplikasi AI pada proses lama. Untuk memperoleh manfaat lebih besar, pekerjaan sebaiknya dibagi sesuai kemampuan masing-masing.
Dalam penerapan praktis, agen AI dapat membantu mengumpulkan informasi, sedangkan manusia tetap bertanggung jawab atas keputusan penting. Misalnya, tim keuangan dapat memanfaatkan AI untuk mengelompokkan transaksi, sementara staf terkait memvalidasi informasi penting. Pendekatan kerja bersama dapat mempertahankan pengawasan manusia tanpa menghilangkan proses evaluasi profesional. Untuk mendukung keberhasilan implementasi, perusahaan dianjurkan menyediakan pembelajaran penggunaan AI. Pelatihan tersebut mendukung penggunaan teknologi secara bertanggung jawab. Melalui strategi tersebut, manfaat AI berpeluang melampaui otomatisasi tugas sederhana.
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 menghubungkan proyek dengan kebutuhan nyata, memahami total biaya kepemilikan, serta menghindari kelanjutan inisiatif bernilai rendah. Tidak kalah penting, perubahan peran tenaga kerja dan kerja sama antara karyawan dan sistem cerdas berpotensi meningkatkan efektivitas penerapan. Dalam menghadapi pertumbuhan kecerdasan buatan, perusahaan harus memastikan investasi memberikan dampak nyata. Dari sudut pandang Anda, apakah penggunaan kecerdasan buatan sudah menghasilkan manfaat sebanding dengan biayanya? Bagikan pendapat Anda mengenai tantangan investasi AI.
