Mengatasi Tantangan 2025 Dalam Mengadopsi Enterprise AI

Dunia bisnis telah menyaksikan lonjakan luar biasa dalam adopsi kecerdasan buatan (AI) — dan khususnya generative AI (Gen AI). Menurut estimasi Deloitte, pengeluaran perusahaan untuk Gen AI pada 2024 diprediksi akan meningkat sebesar 30 persen dari angka 2023 sebesar USD 16 miliar. Dalam waktu satu tahun, teknologi ini telah meledak ke scene untuk merubah peta jalan strategis organisasi. Sistem AI telah berubah menjadi tuas konversasional, kognitif, dan kreatif untuk memungkinkan bisnis untuk merampingkan operasi, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan mengambil keputusan yang dipandu oleh data. Dalam singkat, Enterprise AI telah menjadi salah satu tuas teratas untuk CXO untuk meningkatkan inovasi dan pertumbuhan.

Ketika kita mendekati 2025, kita berharap Enterprise AI akan memainkan peran yang lebih signifikan dalam membentuk strategi bisnis dan operasi. Namun, penting untuk memahami dan mengatasi tantangan yang dapat menghambat potensi penuh AI.

Tantangan #1 — Kekurangan Kesiapan Data

Keberhasilan AI bergantung pada data yang konsisten, bersih, dan terorganisir dengan baik. Namun, perusahaan menghadapi tantangan dalam mengintegrasikan data yang terfragmentasi di seluruh sistem dan departemen. Regulasi privasi data yang lebih ketat menuntut pemerintahan, kepatuhan, dan perlindungan informasi sensitif yang kuat untuk memastikan wawasan AI yang dapat diandalkan.

Ini memerlukan sistem manajemen data yang komprehensif yang dapat menghancurkan silo data, dan secara ketat memprioritaskan data yang perlu dimodernisasi. Data yang menunjukkan kemenangan cepat akan membantu dalam mengamankan komitmen jangka panjang untuk membuat ekosistem data yang tepat. Danau data terpusat atau gudang data dapat memastikan akses data yang konsisten di seluruh organisasi. Selain itu, teknik pembelajaran mesin dapat memperkaya dan meningkatkan kualitas data, sambil mengotomatisasi pemantauan dan pemerintahan lanskap data.

Tantangan #2 — Skalabilitas AI

Pada 2024, ketika organisasi memulai perjalanan implementasi AI perusahaan, banyak yang bergelut dengan penskalaan solusi mereka — terutama karena kurangnya arsitektur teknis dan sumber daya. Membangun infrastruktur AI yang dapat diskalakan akan sangat penting untuk mencapai tujuan ini.

Platform cloud menyediakan efisiensi, fleksibilitas, dan skalabilitas untuk memproses dataset besar dan melatih model AI. Menggunakan infrastruktur AI dari penyedia layanan cloud dapat memberikan penskalaan cepat penerapan AI tanpa memerlukan investasi infrastruktur besar di awal. Mengimplementasikan kerangka kerja AI modular untuk konfigurasi dan adaptasi yang mudah di seluruh fungsi bisnis akan memungkinkan perusahaan untuk secara bertahap memperluas inisiatif AI mereka sambil menjaga kontrol atas biaya dan risiko.​

Tantangan #3 — Kesenjangan Bakat dan Keterampilan

Sebuah survei terbaru menyoroti disparitas yang mengkhawatirkan antara antusiasme profesional TI untuk AI dan kemampuan sebenarnya mereka. Sementara 81% mengungkapkan minat untuk menggunakan AI, hanya 12% yang memiliki keterampilan yang diperlukan, dan 70% pekerja memerlukan peningkatan keterampilan AI yang signifikan. Kesenjangan bakat ini menyajikan hambatan signifikan bagi perusahaan yang mencari untuk mengembangkan, menerapkan, dan mengelola inisiatif AI. Mengundang dan mempertahankan profesional AI yang terampil adalah tantangan besar, dan meningkatkan keterampilan staf yang ada memerlukan investasi yang substansial.

Strategi pelatihan organisasi harus menangani tingkat literasi AI yang diperlukan oleh berbagai kelompok—pembangun, yang mengembangkan solusi AI, pemeriksa, yang memvalidasi output AI, dan konsumen, yang menggunakan output dari sistem AI untuk pengambilan keputusan. Selain itu, pemimpin bisnis perlu dilatih untuk lebih baik dan lebih efektif menghargai implikasi strategis AI. Dengan secara sadar memupuk budaya yang didorong data dan mengintegrasikan AI ke dalam proses pengambilan keputusan di semua tingkat, resistensi terhadap AI dapat dikelola, menyebabkan peningkatan kualitas pengambilan keputusan. ​

Tantangan #4 — Pemerintahan AI dan Keprihatinan Etis

Ketika perusahaan mengadopsi AI dalam skala besar, tantangan algoritma yang bias loom besar. Model AI yang dilatih pada data yang tidak lengkap atau bias dapat memperkuat bias yang ada, menyebabkan keputusan bisnis dan hasil yang tidak adil. Ketika teknologi AI berkembang, Pemerintah dan badan pengatur terus mengeluarkan peraturan AI baru untuk memungkinkan transparansi dalam pengambilan keputusan dan melindungi konsumen. Misalnya, Uni Eropa telah menggariskan kebijakan, kerangka, dan prinsip-prinsip sekitar penggunaan AI melalui Undang-Undang AI UE, 2024. Perusahaan perlu beradaptasi dengan peraturan yang berkembang ini.

Dengan membangun kerangka pemerintahan AI yang tepat yang fokus pada transparansi, keadilan, dan akuntabilitas, organisasi dapat menggunakan solusi yang memungkinkan penjelasan model AI mereka — dan membangun kepercayaan dengan konsumen akhir. Ini harus mencakup pedoman etis untuk pengembangan dan penerapan model AI dan memastikan bahwa mereka selaras dengan nilai perusahaan dan persyaratan peraturan.

Tantangan #5 — Menyeimbangkan Biaya dan ROI

Mengembangkan, melatih, dan menerapkan solusi AI memerlukan komitmen keuangan yang signifikan dalam hal infrastruktur, perangkat lunak, dan bakat yang terampil. Banyak perusahaan menghadapi tantangan dalam menyeimbangkan biaya ini dengan pengembalian investasi (ROI) yang dapat diukur.

Mengidentifikasi kasus penggunaan yang tepat untuk implementasi AI sangat penting. Kita perlu mengingat bahwa tidak semua solusi memerlukan AI. Menyetujui benchmark yang tepat untuk mengukur kesuksesan di awal perjalanan sangat penting. Ini akan memungkinkan organisasi untuk terus memantau ROI yang disampaikan dan potensial di seluruh kasus penggunaan. Informasi ini dapat digunakan untuk secara ketat memprioritaskan dan merasionalisasi kasus penggunaan pada semua tahap untuk menjaga biaya tetap terkendali. Organisasi dapat bermitra dengan penyedia layanan AI dan analitik yang memberikan hasil bisnis dengan model komersial yang fleksibel untuk menanggung risiko investasi ROI.