Kejutan para pemimpin: AI kesulitan menghasilkan keuntungan yang diharapkan

Dalam konteks di mana kecerdasan buatan (AI) menjadi inti dari strategi inovasi dan pertumbuhan, para pemimpin perusahaan menunjukkan rasa terkejut yang luar biasa terhadap hasil nyata dari investasi mereka. Meskipun arus pengeluaran besar terus-menerus dialokasikan untuk AI, janji keuntungan cepat dan peningkatan kinerja yang spektakuler sulit untuk terealisasi. Pada tahun 2026, kesenjangan yang terus-menerus antara harapan dan realitas ini menuntut pemikiran mendalam tentang nilai ekonomi efektif dari teknologi-teknologi ini. Jauh dari sekadar perlambatan sementara, tanda-tanda gelembung keuangan mulai terlihat, menandai paradoks antara antusiasme para eksekutif dan lemahnya keuntungan.

CEO, sambil tetap yakin akan potensi AI, mengungkapkan kegelisahan yang semakin meningkat terkait tidak adanya pengembalian investasi yang nyata. Sebagian besar dari mereka mengaku tidak melihat dampak positif nyata pada pendapatan ataupun pengurangan biaya, meskipun telah melakukan pengeluaran signifikan pada infrastruktur dan alat AI. Dinamika ini menimbulkan pertanyaan penting: apa hambatan teknis, organisasi, dan strategis yang menghalangi AI menjadi pengungkit kuat bagi ekonomi perusahaan? Dan pelajaran apa yang dapat diambil dari kekecewaan ini sementara laju investasi tidak melambat?

Pengeluaran besar untuk AI tanpa pengembalian finansial langsung: ketidakseimbangan yang mengkhawatirkan

Data terbaru dari survei besar yang dilakukan oleh PwC terhadap 4.454 CEO menggambarkan gambaran yang kompleks dan bernuansa. Lebih dari setengah dari para pemimpin ini mengakui tidak mendapatkan pengembalian finansial apapun dari investasi mereka di kecerdasan buatan. Dalam dua belas bulan terakhir, hanya 30% yang melihat pertumbuhan pendapatan nyata yang diatribusikan pada AI, sementara 56% tidak mengidentifikasi peningkatan pendapatan maupun pengurangan biaya.

Situasi ini menciptakan ketimpangan besar antara tingkat pengeluaran historis dan hasil ekonomi yang tercatat. Puluhan, bahkan ratusan miliar dolar telah disuntikkan ke pembangunan pusat data, pembelian perangkat keras khusus, dan pembangunan infrastruktur yang boros energi. Namun, pendapatan yang dihasilkan dari AI sebagian besar masih bersifat hipotetik, terbatas pada minoritas pelaku yang mampu mengubah teknologi ini menjadi mesin ekonomi yang nyata.

Penyebab ketidakseimbangan ini

Beberapa faktor menjelaskan keterputusan antara investasi besar dan keuntungan yang terukur. Pertama, banyak perusahaan bergerak tanpa peta jalan yang jelas ataupun strategi integrasi AI yang koheren. Proyek mereka seringkali bersifat eksperimental, terbatas pada prototipe atau pilot yang tidak melewati tahap massifikasi.

Selanjutnya, hambatan organisasi dan manusia sangat berat. Adopsi AI memerlukan adaptasi mendalam terhadap proses bisnis, pelatihan yang memadai bagi karyawan, dan tata kelola data yang diperkuat. Namun, hingga saat ini, 76% tenaga kerja masih belum menerima pelatihan AI, menurut survei terbaru.

Terakhir, batasan teknis masih sangat terasa. AI generatif masih sering membuat kesalahan, dan kompleksitas integrasinya ke dalam tugas administratif atau pengambilan keputusan memperlambat penerapan yang menguntungkan. Risiko terkait keamanan data juga menjadi faktor penting yang menghambat adopsi di beberapa sektor sensitif.

Paradoks para pemimpin: takut akan gelembung sekaligus takut tidak cukup berinvestasi dalam AI

Ketegangan paradoks menggerakkan para eksekutif senior: sementara banyak yang takut akan pecahnya gelembung spekulatif seputar AI, mereka juga khawatir tidak mengalokasikan sumber daya yang cukup sehingga tidak tertinggal dalam kemajuan teknologi.

Mohamed Kande, Presiden Global PwC, merangkum ambivalensi ini dengan sempurna: “Sebagian kecil perusahaan sudah mampu menghasilkan pengembalian finansial konkret melalui AI. Namun mayoritas masih kesulitan, yang berdampak pada kepercayaan dan daya saing di pasar global di mana perlombaan inovasi sangat intens.”

Ketakutan akan ketinggalan ini mendorong banyak pemimpin untuk mempertahankan bahkan meningkatkan anggaran AI mereka, meskipun profitabilitas masih lambat terwujud. Efek “lari ke depan” ini memicu akumulasi utang digital yang bisa lebih melemahkan neraca keuangan perusahaan.

Gelembung AI dibandingkan dengan gelembung tahun 2000-an

Paralel sejarah dengan gelembung Internet akhir 1990-an telah menjadi tema yang berulang dalam analisis ekonomi saat ini. Seperti gelembung dotcom, gelembung AI menyaksikan investasi besar yang sering mendahului munculnya model bisnis yang layak dan menguntungkan.

Namun, ukuran investasi saat ini bahkan melebihi proporsi pada masa itu. Sementara modal ventura Amerika telah menginvestasikan sekitar 344,5 miliar dolar antara 1997-2000, sektor AI telah mengumpulkan 338,3 miliar pada 2025, hampir setengahnya dialokasikan untuk AI generatif. Jumlah besar ini meningkatkan risiko pecahnya gelembung dengan konsekuensi ekonomi yang berpotensi dramatis.

Hambatan teknis dan organisasi untuk profitabilitas AI

Salah satu hambatan besar dalam mengubah AI menjadi mesin profitabilitas terletak pada kompleksitas integrasinya ke dalam proses perusahaan. Teknologi ini, meskipun sudah maju, seringkali kurang sesuai dengan realitas sehari-hari organisasi.

Sebuah studi MIT pada 2025 mengungkapkan bahwa hampir 95% proyek AI generatif di perusahaan gagal mempercepat pendapatan. Tingginya tingkat kegagalan ini dijelaskan oleh berbagai kesulitan teknis dan manusiawi serta pengelolaan data yang buruk.

Contoh praktis: integrasi AI generatif dalam tugas administratif

Sebuah perusahaan multinasional di sektor perbankan, meskipun berinvestasi besar-besaran dalam AI generatif untuk mengotomatisasi layanan pelanggan, melihat keuntungan stagnan dan bahkan peningkatan biaya akibat kebutuhan koreksi manual dan intervensi manusia yang terus-menerus untuk memperbaiki kesalahan sistem. Fenomena ini menggambarkan kesulitan mengubah inovasi teknologi menjadi keuntungan finansial yang berkelanjutan.

Selain itu, kasus ini menyoroti pentingnya pelatihan yang memadai bagi tim: tanpa kompetensi yang cukup untuk memanfaatkan alat ini secara penuh, penerapan tetap tidak efektif dan mahal.

Tantangan pengelolaan data

Keandalan dan kualitas data tak terpisahkan dari keberhasilan proyek AI. Namun, banyak perusahaan kesulitan untuk menyusun dan membersihkan basis data mereka, yang mengakibatkan hasil yang bias bahkan tidak dapat digunakan. Kekurangan di bidang ini merupakan hambatan utama.

Akibatnya, beberapa organisasi lebih memilih mengutamakan keamanan dan perlindungan, meskipun mengorbankan pemanfaatan AI yang efektif, terutama di sektor yang diatur ketat di mana perlindungan data sangat penting.

Dampak ekonomi pada skala global: kekhawatiran bersama

Isu ini tidak terbatas hanya pada perusahaan. Tren ini juga memiliki dampak pada ekonomi dunia. Risiko pecahnya gelembung teknologi dapat mempengaruhi pasar keuangan, dana investasi, dan lebih luas lagi, kepercayaan terhadap inovasi teknologi.

Bank dan pemodal ventura mengamati secara bersamaan peluang dan risiko yang semakin meningkat yang dihadirkan AI. Volatilitas valuasi dan profitabilitas yang stagnan memaksa penilaian ulang strategi pembiayaan dan diversifikasi.

Tabel: Perbandingan investasi dan pengembalian antara gelembung dotcom dan gelembung AI

Kriteria	Gelembung Internet (1997-2000)	Gelembung AI (2023-2025)
Jumlah investasi (dalam miliar dolar)	344,5	338,3
Proporsi yang dialokasikan untuk teknologi utama	100% Web	Hampir 50% AI generatif
Durasi investasi (tahun)	4	3
Pengembalian finansial yang terukur dalam jangka pendek	Rendah, terutama dalam 2 tahun terakhir	Mayoritas rendah, kecuali beberapa pemimpin
Dampak pada ekonomi global	Pembentukan gelembung finansial	Risiko pecah gelembung meningkat dengan efek penularan

Penyesuaian perusahaan: berinvestasi dalam modal manusia dan tata kelola AI

Dalam menghadapi tantangan ini, organisasi memahami bahwa dimensi teknologi saja tidak cukup untuk menjamin profitabilitas. Mengintegrasikan AI secara efektif memerlukan pendekatan holistik yang berfokus pada orang dan proses. Investasi dalam pelatihan, adaptasi organisasi, dan tata kelola data menjadi sangat penting.

Pelatihan sebagai kunci utama

Proporsi yang mengkhawatirkan sebesar 76% karyawan melaporkan belum menerima pelatihan terkait AI. Kekurangan ini sangat menghambat penguasaan alat dan kemampuan untuk meraih keunggulan kompetitif.

Program pelatihan yang sesuai, lokakarya praktis, dan peningkatan kesadaran adalah beberapa solusi yang telah diterapkan oleh perusahaan pionir. Inisiatif ini mendorong pemahaman yang lebih baik mengenai penggunaan dan peningkatan kepercayaan terhadap teknologi.

Memperkuat tata kelola data dan proyek AI

Kualitas dan pengelolaan data, serta tata kelola proyek, adalah prioritas untuk meningkatkan kinerja terkait AI. Kerangka etis, aturan tanggung jawab yang jelas, dan pengawasan ketat diterapkan untuk menjamin kepatuhan dan mengamankan proyek.

Langkah-langkah ini juga membantu mengoptimalkan proses dan mengurangi biaya tersembunyi yang terkait dengan kesalahan dan penyalahgunaan sistem.

Prospek untuk 2026: antara hype dan realitas ekonomi

Sementara antusiasme terhadap AI tetap utuh di kalangan pengambil keputusan, upaya kini difokuskan pada mengubah janji menjadi hasil nyata. Tahun 2026 akan menjadi tahun kunci di mana tekanan pada profitabilitas dan kinerja akan meningkat. Perusahaan harus dapat membuktikan bahwa investasi mereka bukan semata beban berat, melainkan motor penggerak nilai yang solid.

Keberhasilan kemungkinan besar terletak pada sinergi antara inovasi teknologi, pelatihan tim, adaptasi organisasi, dan pengelolaan proyek yang disiplin. Hanya struktur yang mampu menguasai pengungkit-pengungkit ini yang dapat mengklaim pengembalian finansial positif jangka panjang.

Jalan untuk memaksimalkan pengembalian investasi dalam AI

• Menyusun strategi yang jelas dengan tujuan yang terukur dan peta jalan yang tepat.
• Memperkuat pelatihan bagi karyawan untuk integrasi efektif alat AI.
• Mengoptimalkan tata kelola data dan menjamin kualitas serta keamanannya.
• Mendorong budaya inovasi yang gesit untuk mempercepat penerapan dan penyesuaian berdasarkan umpan balik.
• Secara teratur mengukur hasil untuk menyesuaikan strategi secara realtime.

Risiko tersembunyi AI generatif terhadap kinerja ekonomi

Sementara AI generatif menyumbang porsi besar investasi, ia juga menghadirkan potensi bahaya yang kurang diperhitungkan. Kesalahan yang sering terjadi, bias algoritmik, dan masalah privasi dapat merusak efektivitas keseluruhan dan mengurangi profitabilitas yang diharapkan.

Pemanfaatan yang salah dari teknologi ini dapat menimbulkan biaya tersembunyi yang signifikan, terkait koreksi kesalahan, sengketa hukum, atau kehilangan kepercayaan dari pelanggan dan mitra.

Lima bahaya utama yang harus diwaspadai

1. Kesalahan yang terus-menerus dihasilkan oleh model yang tidak sempurna atau tidak sesuai.
2. Bias algoritmik yang dapat mereproduksi atau memperkuat diskriminasi.
3. Masalah privasi yang menempatkan organisasi pada risiko kebocoran data.
4. Keterikatan berlebihan yang melemahkan keterampilan kritis manusia.
5. Kurangnya transparansi yang menyulitkan identifikasi penyebab kesalahan atau kegagalan.

Kecerdasan buatan dan transformasi harapan para pemimpin

Seiring teknologi berkembang, harapan para pemimpin pun berubah. Kejutan awal atas kurangnya keuntungan telah berubah menjadi keinginan yang lebih jernih untuk mengarahkan upaya menuju profitabilitas yang berkelanjutan dan penciptaan nilai bersama.

Perusahaan kini mencari penerapan AI bukan sebagai solusi ajaib, melainkan sebagai alat pelengkap yang terintegrasi dalam strategi global yang berorientasi pada efisiensi, keamanan, dan kualitas layanan.

Kunci kinerja AI yang tepat

Di antara faktor-faktor yang jelas teridentifikasi, kemampuan untuk memanfaatkan AI guna meningkatkan pengalaman pelanggan menempati posisi utama. Hanya 10% perusahaan saat ini yang berhasil menggunakan AI untuk benar-benar mengubah interaksi dengan pelanggan dan menghasilkan dampak komersial.

Pendekatan yang berpusat pada pelanggan ini mendorong para pemimpin untuk memikirkan kembali investasi dengan mengutamakan solusi yang disesuaikan dan pengelolaan hasil yang ketat.

{“@context”:”https://schema.org”,”@type”:”FAQPage”,”mainEntity”:[{“@type”:”Question”,”name”:”Pourquoi lu2019IA ne gu00e9nu00e8re-t-elle pas encore les profits attendus ?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Lu2019IA ne produit pas encore les profits escomptu00e9s principalement u00e0 cause du2019un manque de stratu00e9gie pru00e9cise, de problu00e8mes du2019intu00e9gration technologique, du2019un du00e9ficit de formation du personnel et du2019une gouvernance des donnu00e9es insuffisante. Beaucoup de projets restent au stade pilote sans franchir lu2019u00e9chelle du2019une exploitation rentable.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”Comment les dirigeants peru00e7oivent-ils les investissements en IA malgru00e9 des retours limitu00e9s ?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Malgru00e9 des retours financiers souvent du00e9cevants, les dirigeants maintiennent voire augmentent leurs investissements par crainte de prise de retard face u00e0 leurs concurrents, ce qui cru00e9e une dynamique paradoxale entre prudence et volontu00e9 du2019innovation.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”Quelles sont les principales barriu00e8res techniques freinant la rentabilitu00e9 de lu2019IA ?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Les limites techniques incluent la fru00e9quence des erreurs, les biais algorithmiques, la difficultu00e9 du2019intu00e9gration aux processus existants, et des problu00e8mes de qualitu00e9 et su00e9curitu00e9 des donnu00e9es qui ralentissent la mise en place de solutions rentables.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”Quelles mesures peuvent aider u00e0 amu00e9liorer la performance u00e9conomique de lu2019IA ?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Pour maximiser le retour sur investissement, il est crucial du2019u00e9laborer une stratu00e9gie claire, de former les collaborateurs, du2019optimiser la gouvernance des donnu00e9es, du2019instaurer une culture du2019innovation agile, et de mesurer ru00e9guliu00e8rement les ru00e9sultats pour ajuster les actions.”}}]}

Mengapa AI belum menghasilkan keuntungan yang diharapkan?

AI belum menghasilkan keuntungan yang diharapkan terutama karena kurangnya strategi yang jelas, masalah integrasi teknologi, kekurangan pelatihan staf, dan tata kelola data yang belum memadai. Banyak proyek masih berada pada tahap pilot tanpa melewati tingkat pemanfaatan yang menguntungkan.

Bagaimana para pemimpin memandang investasi dalam AI meskipun pengembalian terbatas?

Meski pengembalian finansial seringkali mengecewakan, para pemimpin tetap mempertahankan bahkan meningkatkan investasi mereka karena takut tertinggal dari pesaing, menciptakan dinamika paradoks antara kehati-hatian dan keinginan untuk berinovasi.

Apa hambatan teknis utama yang menghambat profitabilitas AI?

Batasan teknis mencakup seringnya kesalahan, bias algoritmik, kesulitan integrasi dengan proses yang ada, serta masalah kualitas dan keamanan data yang memperlambat penerapan solusi yang menguntungkan.

Tindakan apa yang dapat membantu meningkatkan kinerja ekonomi AI?

Untuk memaksimalkan pengembalian investasi, penting untuk menyusun strategi yang jelas, melatih karyawan, mengoptimalkan tata kelola data, membangun budaya inovasi yang gesit, dan secara rutin mengukur hasil untuk menyesuaikan tindakan.