Tantangan dan Solusi dalam Adopsi Kecerdasan Buatan di Era DigitalÂ
Kecerdasan buatan (AI) telah menjadi salah satu inovasi teknologi paling transformasional dalam dekade terakhir, menawarkan potensi luar biasa bagi organisasi di seluruh dunia untuk mengoptimalkan operasi, meningkatkan produktivitas, dan memaksimalkan efisiensi. Namun, adopsi AI di kalangan perusahaan tidak berjalan mulus seperti yang diharapkan. Dalam artikel yang ditulis oleh Ahmad A. Khanfar, Reza Kiani Mavi, Mohammad Iranmanesh, dan Denise Gengatharen (2024), ditemukan bahwa meskipun AI menghadirkan berbagai keuntungan, implementasinya masih terkendala oleh berbagai faktor seperti resistensi internal dan kurangnya dukungan manajemen. Salah satu temuan menarik dari studi tersebut adalah bahwa 36% organisasi global belum mengadopsi strategi AI, sementara hanya 19% yang telah menerapkannya sepenuhnya (Ramsbotham et al., 2024). Ini menunjukkan adanya kesenjangan besar antara potensi AI dan realisasi penggunaannya di dunia nyata.
Penelitian Khanfar dan rekan-rekannya juga menyoroti faktor-faktor yang menjadi penghambat adopsi AI, seperti biaya implementasi yang tinggi, keterbatasan sumber daya manusia yang terampil, serta tantangan integrasi teknologi yang rumit. Pada tahun 2022, investasi global dalam AI mencapai 77,6 miliar USD, tetapi tingkat kegagalan proyek AI tetap tinggi, mencapai sekitar 85% menurut beberapa laporan industri. Hal ini menunjukkan bahwa meskipun ada dorongan besar terhadap teknologi ini, banyak perusahaan belum sepenuhnya siap untuk mengadopsi dan mengelola teknologi AI secara efektif.
Di era digital saat ini, sangat penting untuk melihat lebih dalam tantangan yang dihadapi organisasi dalam menerapkan AI, karena gagal memanfaatkannya dapat menyebabkan hilangnya peluang kompetitif di pasar global. Bagaimana kita bisa memperbaiki situasi ini? Apa saja langkah-langkah praktis yang harus diambil untuk mempercepat adopsi AI secara luas dan berhasil?
****
Salah satu tantangan utama dalam adopsi kecerdasan buatan yang disoroti oleh Khanfar et al. (2024)Â adalah kurangnya kesiapan organisasi untuk menerima dan mengintegrasikan teknologi ini. Berdasarkan penelitian mereka, banyak perusahaan yang belum memiliki strategi yang jelas untuk mengadopsi AI. Hal ini tercermin dari kenyataan bahwa 45% organisasi hanya berada pada tahap eksplorasi atau uji coba, dan bahkan dalam tahap tersebut, mereka mengalami kesulitan. Kurangnya kesiapan ini sering kali disebabkan oleh kombinasi faktor teknologi, organisasi, dan lingkungan eksternal.
Model yang paling sering digunakan dalam menjelaskan tantangan ini adalah Technology-Organization-Environment (TOE) framework dan Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT). TOE menyoroti pentingnya kesiapan teknologi, dukungan manajemen, dan lingkungan eksternal, termasuk regulasi pemerintah dan tekanan kompetitif. Dalam konteks ini, dukungan manajemen menjadi salah satu faktor kunci. Menurut penelitian, hanya 24% organisasi yang memiliki dukungan penuh dari manajemen dalam proses adopsi teknologi baru, yang berarti bahwa sebagian besar inisiatif AI terjebak dalam ketidakpastian manajerial. Ini adalah hambatan signifikan mengingat AI membutuhkan perubahan besar dalam struktur dan budaya perusahaan.
Selain itu, masalah kompetensi teknis juga menjadi penghalang besar. Khanfar et al. (2024) menemukan bahwa 58% organisasi yang gagal dalam mengimplementasikan AI menyebutkan kekurangan sumber daya manusia yang memiliki keterampilan khusus di bidang kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Ketiadaan tenaga ahli ini tidak hanya menghambat implementasi, tetapi juga membatasi organisasi dalam memahami potensi penuh AI. Ini diperparah dengan fakta bahwa 36% organisasi tidak memiliki strategi pelatihan untuk meningkatkan keterampilan karyawan mereka dalam menggunakan AI.
Dari sisi teknologi, integrasi sistem AI dengan infrastruktur IT yang ada sering menjadi masalah besar. Sebanyak 62% perusahaan yang sedang dalam proses adopsi melaporkan bahwa mereka menghadapi tantangan teknis dalam mengintegrasikan AI dengan sistem teknologi yang sudah ada. Kompleksitas teknologi, kekhawatiran terhadap keamanan data, dan masalah privasi juga menjadi faktor signifikan yang menghambat adopsi.
Namun, tidak semua berita buruk. Sektor-sektor seperti perbankan dan manufaktur menunjukkan kemajuan signifikan. Dalam industri perbankan, sekitar 19% perusahaan telah berhasil menerapkan AI untuk automasi proses bisnis dan analitik data. Di sisi lain, industri manufaktur juga memimpin dalam hal pemanfaatan AI untuk optimasi rantai pasokan dan pengendalian kualitas, dengan 17% perusahaan yang sudah memanfaatkan AI untuk pengambilan keputusan strategis.
****
