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
Berdasarkan penelitian terbaru Gartner, hanya 13 persen CIO yang melaporkan hasil signifikan atau transformasional dari kecerdasan buatan. Kesimpulan survei tersebut didasarkan pada Gartner 2027 CIO and Technology Executive Agenda yang mencakup 2.002 CIO dan pemimpin teknologi. Pengumpulan data 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 mengindikasikan perbedaan yang cukup besar antara antusiasme investasi AI dan manfaat bisnis. Namun demikian, temuan tersebut tidak menunjukkan bahwa semua investasi selain kelompok tersebut sia-sia, melainkan belum memenuhi ukuran manfaat besar sebagaimana digunakan dalam survei.
Riset tersebut turut memperlihatkan bahwa jumlah penggunaan AI meningkat pesat. Dalam pengamatan terhadap perkembangan pasar, jumlah use case AI bertambah sekitar 400 persen sepanjang periode 2024 hingga 2025. Di balik percepatan penerapan itu, kemungkinan keberhasilan setiap use case tetap sekitar 20 persen. Kondisi ini memperlihatkan pentingnya kualitas implementasi. Bisnis yang menjalankan berbagai inisiatif otomatisasi masih mungkin kesulitan menghasilkan dampak nyata. Karena alasan tersebut, keberhasilan AI perlu diukur melalui hasil bisnis, bukan hanya banyaknya proyek yang diluncurkan.
Mengapa Banyak Perusahaan Kesulitan Mendapatkan Nilai dari AI?
Hambatan yang sering muncul pada pengembangan kecerdasan buatan adalah ketidaksesuaian proyek dengan kebutuhan organisasi. Sebagian pelaku bisnis dapat mengembangkan proyek demi mencoba teknologi terbaru. Pendekatan tersebut dapat menyebabkan penggunaan sumber daya yang tidak efisien. Dalam gambaran sederhana, sistem AI yang dapat menyusun ringkasan dokumen mungkin belum memberikan nilai ekonomis yang berarti apabila hasilnya tetap membutuhkan pemeriksaan panjang. Dengan pertimbangan tersebut, Gartner menekankan pentingnya mendefinisikan nilai sejak awal. Langkah perencanaan ini memberikan dasar untuk menentukan kelanjutan proyek secara lebih objektif.
Tantangan berikutnya berkaitan dengan pengelolaan biaya. Jika dibandingkan dengan beberapa investasi perangkat lunak tradisional yang memiliki struktur biaya relatif mudah diperkirakan, AI memiliki kebutuhan komputasi yang berubah-ubah. Penggunaan model generatif ditentukan oleh volume permintaan komputasi, kompleksitas tugas, 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 biaya model, keamanan, serta operasional.
Peran Tata Kelola dalam Menentukan Kelanjutan Investasi AI
Salah satu rekomendasi utama Gartner adalah pentingnya menentukan batas kelayakan investasi. 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. Temuan tersebut menunjukkan lemahnya disiplin evaluasi pada sebagian organisasi. Tanpa aturan yang jelas, investasi berpotensi terus berjalan meskipun hasilnya rendah. Berkat pedoman penghentian yang terukur, perusahaan mampu memprioritaskan inisiatif bernilai tinggi.
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. Kelompok bisnis yang menerapkan aturan untuk menentukan kapan pilot AI tidak boleh masuk produksi memiliki kemungkinan 2,3 kali lebih besar menjadi vanguards. Adapun organisasi yang menetapkan pedoman menghentikan inisiatif bernilai rendah dalam produksi menunjukkan peluang relatif 2,6 kali lebih tinggi menjadi vanguards. Hubungan statistik tersebut memberikan gambaran manfaat pengambilan keputusan yang terstruktur, bukan jaminan bahwa menerapkan pedoman otomatis meningkatkan keuntungan. Melalui interpretasi yang tepat, organisasi memiliki alasan kuat memperkuat proses evaluasi.
Strategi Mengukur ROI Investasi AI Secara Berkelanjutan
Penelitian tersebut turut menunjukkan adanya peningkatan tuntutan efisiensi pada pemimpin teknologi. Dalam survei tersebut, 58 persen CIO menyatakan menghadapi tuntutan lebih besar menghasilkan penghematan dari AI. Namun di sisi lain, 51 persen CIO menilai penggunaan AI berpotensi menambah keseluruhan biaya sistem. Dua kondisi yang berjalan bersamaan ini menempatkan CIO dalam posisi yang kompleks. Perusahaan ingin AI untuk meningkatkan produktivitas, tetapi penerapannya tidak terlepas dari pengeluaran. Oleh sebab itu, keputusan investasi harus menilai hubungan antara pengeluaran dan hasil bisnis.
Ketika menghitung pengembalian investasi, perusahaan perlu menghubungkan penggunaan AI dengan hasil nyata. Untuk memberikan gambaran, sistem AI layanan pelanggan dapat diukur menggunakan biaya pelayanan per permintaan. Untuk pekerjaan pengelolaan dokumen, keberhasilan bisa dinilai berdasarkan tingkat kesalahan. Namun demikian, penghematan waktu belum tentu langsung mengurangi pengeluaran. Ketika proses menjadi lebih singkat, organisasi sebaiknya mengukur dampaknya terhadap hasil bisnis. Berkat pendekatan pengukuran menyeluruh, ROI AI lebih mudah dikaitkan dengan manfaat perusahaan.
Transformasi Tenaga Kerja Menjadi Kunci Keberhasilan Investasi AI
Selain persoalan biaya, 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. Sementara itu, organisasi yang menyiapkan desain kerja kolaboratif secara eksplisit tercatat 2,4 kali lebih mungkin masuk kelompok vanguards. Hasil perbandingan tersebut menunjukkan keterkaitan antara desain pekerjaan dan nilai AI. Perusahaan tidak cukup menggunakan otomatisasi tanpa perubahan alur kerja. Sebagai pendekatan yang lebih terarah, pekerjaan sebaiknya dibagi sesuai kemampuan masing-masing.
Untuk menggambarkan manfaatnya, agen AI mampu mendukung penyusunan ringkasan awal, sedangkan manusia memegang kendali terhadap pertimbangan strategis. Dalam sebuah contoh penggunaan, tim keuangan bisa menerapkan otomatisasi untuk menyusun laporan sementara, sementara analis manusia memeriksa keakuratan hasil. Kolaborasi semacam ini dapat mempertahankan pengawasan manusia tanpa mengabaikan risiko kesalahan otomatisasi. Sebagai langkah pengembangan organisasi, perusahaan sebaiknya meningkatkan kemampuan digital tenaga kerja. Pelatihan tersebut membantu pengguna memahami batas kemampuan AI. Jika perubahan organisasi dilakukan secara matang, manfaat AI dapat mendukung peningkatan kualitas pekerjaan.
Strategi Perusahaan Menghadapi Tantangan Nilai Bisnis AI
Hasil survei Gartner menunjukkan tantangan nyata mengenai hubungan antara adopsi teknologi dan manfaat bisnis. Angka 13 persen CIO yang menyatakan telah memperoleh nilai besar dari AI menegaskan bahwa investasi saja belum cukup. Perusahaan perlu menetapkan tujuan sejak awal, menerapkan pengawasan terhadap pengeluaran, serta menyiapkan aturan penghentian proyek. Selain itu, perubahan peran tenaga kerja dan penyesuaian alur kerja berbantuan AI dapat membantu memperluas nilai bisnis. Di tengah meningkatnya penggunaan AI, perusahaan sebaiknya menyeimbangkan inovasi dengan tata kelola. Menurut Anda, apakah penggunaan kecerdasan buatan sudah menghasilkan manfaat sebanding dengan biayanya? Sampaikan pandangan Anda mengenai masa depan kecerdasan buatan di dunia bisnis.
