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. Kesimpulan survei tersebut didasarkan pada Gartner 2027 CIO and Technology Executive Agenda yang mengumpulkan tanggapan dari 2.002 eksekutif teknologi. Pelaksanaan survei berlangsung pada Mei hingga Juli 2026. Kesimpulan riset itu dipaparkan dalam Gartner IT Symposium/Xpo di Orlando, Amerika Serikat, pada 19 Oktober 2026. Persentase yang relatif kecil ini memperlihatkan adanya kesenjangan antara besarnya adopsi teknologi dengan nilai yang diperoleh. Walaupun persentasenya terbatas, 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 perusahaan semakin agresif mencoba berbagai aplikasi AI. Berdasarkan kajian perusahaan riset tersebut, 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. Perbedaan antara aktivitas dan hasil tersebut menunjukkan bahwa banyaknya proyek belum menjamin keberhasilan. Organisasi dengan puluhan eksperimen AI belum tentu menciptakan nilai lebih besar. Dengan mempertimbangkan hasil survei, keberhasilan AI perlu diukur melalui hasil bisnis, bukan hanya banyaknya proyek yang diluncurkan.
Mengapa Banyak Perusahaan Kesulitan Mendapatkan Nilai dari AI?
Salah satu tantangan utama adalah ketidaksesuaian proyek dengan kebutuhan organisasi. Sebagian pelaku bisnis dapat mengembangkan proyek demi mencoba teknologi terbaru. Pendekatan tersebut berpotensi menghasilkan proyek tanpa manfaat jelas. Sebagai contoh, sistem AI yang digunakan untuk mempercepat pekerjaan administratif belum tentu meningkatkan produktivitas organisasi apabila hasilnya tetap membutuhkan pemeriksaan panjang. Untuk menghindari masalah serupa, Gartner mendorong organisasi menetapkan manfaat sebelum pengembangan. Pendekatan berbasis nilai tersebut mempermudah proses evaluasi secara lebih objektif.
Tantangan berikutnya 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. Penggunaan model generatif bergantung pada jumlah informasi yang diproses, jenis model yang dipakai, serta jumlah pengguna aktif. Jika perusahaan mengabaikan pengendalian biaya, pengeluaran berpotensi meningkat tanpa diikuti manfaat. Untuk menghadapi situasi tersebut, organisasi sebaiknya menghitung keseluruhan pengeluaran AI, termasuk infrastruktur, integrasi, dan pemeliharaan.
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. Di sisi lain, hanya 17 persen yang memiliki pedoman menghentikan inisiatif bernilai rendah. Persentase yang terbatas ini mengindikasikan kebutuhan pengambilan keputusan yang lebih tegas. Ketika keputusan kelanjutan proyek tidak terstruktur, investasi berpotensi terus berjalan meskipun hasilnya rendah. Dengan menetapkan kriteria sejak awal, perusahaan mampu memprioritaskan inisiatif bernilai tinggi.
Dalam analisisnya, Gartner menemukan kelompok pemimpin teknologi yang disebut vanguards, yaitu CIO dengan pencapaian bisnis lebih baik 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. Untuk bisnis yang menerapkan pedoman menghentikan inisiatif bernilai rendah dalam produksi memiliki kemungkinan 2,6 kali lebih besar menjadi vanguards. Angka tersebut memberikan gambaran manfaat pengambilan keputusan yang terstruktur, bukan kepastian bahwa seluruh perusahaan akan memperoleh hasil serupa. Dengan pemahaman tersebut, organisasi dapat menjadikannya dasar perbaikan strategi.
Tekanan Biaya AI Meningkat bagi CIO Perusahaan
Survei Gartner juga mengungkap adanya kebutuhan pengendalian biaya yang lebih kuat. Sekitar 58 persen responden CIO mengaku mendapat tekanan tambahan untuk menunjukkan perbaikan biaya dengan bantuan AI. Pada saat bersamaan, 51 persen CIO menilai penggunaan AI berpotensi menambah keseluruhan biaya sistem. Dua kondisi yang berjalan bersamaan ini menuntut pertimbangan investasi yang lebih hati-hati. Organisasi membutuhkan AI untuk meningkatkan produktivitas, tetapi pengoperasiannya memerlukan sumber daya. Karena itu, keputusan investasi tidak cukup hanya mempertimbangkan harga teknologi.
Untuk mengukur keberhasilan, perusahaan perlu menghubungkan penggunaan AI dengan hasil nyata. Sebagai contoh, sistem AI layanan pelanggan dapat dinilai berdasarkan waktu penyelesaian masalah. Dalam aktivitas operasional kantor, keberhasilan dapat dilihat dari peningkatan kapasitas penyelesaian tugas. Namun demikian, penghematan waktu tidak otomatis berubah menjadi keuntungan finansial. Jika karyawan bekerja lebih cepat, organisasi harus menilai pemanfaatan waktu yang tersedia. Dengan cara ini, ROI AI dapat dianalisis secara lebih realistis.
Transformasi Tenaga Kerja Menjadi Kunci Keberhasilan Investasi AI
Di luar tantangan finansial, Gartner menggarisbawahi transformasi organisasi agar otomatisasi memberikan nilai yang berkelanjutan. Berdasarkan temuan Gartner, hanya 4 persen CIO yang melaporkan adanya rencana eksplisit untuk mendesain ulang peran manusia dan agen AI. Sementara itu, organisasi yang menerapkan strategi penataan ulang pekerjaan manusia dan agen memiliki kemungkinan 2,4 kali lebih besar menjadi vanguards. Hasil perbandingan tersebut menunjukkan keterkaitan antara desain pekerjaan dan nilai AI. Perusahaan tidak cukup menambahkan teknologi tanpa penyesuaian tanggung jawab. Sebaliknya, pekerjaan perlu dirancang agar manusia dan AI saling melengkapi.
Dalam penerapan praktis, agen AI berpotensi mempercepat pengolahan data, sedangkan manusia memegang kendali terhadap pertimbangan strategis. Dalam sebuah contoh penggunaan, tim keuangan dapat memanfaatkan AI untuk mengelompokkan transaksi, sementara staf terkait memvalidasi informasi penting. Pembagian tugas tersebut berpotensi meningkatkan efisiensi tanpa menghilangkan proses evaluasi profesional. Sebagai langkah pengembangan organisasi, perusahaan sebaiknya meningkatkan kemampuan digital tenaga kerja. Pelatihan tersebut mendukung penggunaan teknologi secara bertanggung jawab. Dengan demikian, manfaat AI dapat mendukung peningkatan kualitas pekerjaan.
Kesimpulan Survei Gartner dan Masa Depan Investasi AI
Temuan penelitian Gartner memberikan gambaran penting mengenai kebutuhan pengelolaan investasi digital. Temuan bahwa hanya 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, menerapkan pengawasan terhadap pengeluaran, serta menyiapkan aturan penghentian proyek. Selain itu, perubahan peran tenaga kerja dan penyesuaian alur kerja berbantuan AI berpotensi meningkatkan efektivitas penerapan. Dalam menghadapi pertumbuhan kecerdasan buatan, perusahaan perlu mengutamakan hasil yang terukur. Bagaimana pendapat Anda, apakah investasi AI di perusahaan saat ini sudah cukup efektif? Sampaikan pandangan Anda mengenai tantangan investasi AI.
