5 Kesalahan Utama yang Dilakukan Perusahaan saat Mengimplementasikan Alat AI dan Cara Menghindarinya

Pada tahun 2026, Meta akan memulai penilaian kinerja karyawan berdasarkan kemampuan AI mereka. Ini bukanlah yang pertama dan tentu tidak akan menjadi yang terakhir perusahaan yang mengharapkan dan mengukur seberapa efektif karyawannya menggunakan AI, karena perusahaan di seluruh dunia mengintegrasikan kecerdasan buatan ke dalam proses bisnis mereka.

Menurut data terbaru, 71% organisasi saat ini secara teratur menggunakan AI generatif dalam setidaknya satu fungsi bisnis, namun hanya sekitar 1% yang menganggap diri mereka “matang” dalam penerapan AI, karena sebagian besar masih bergelut untuk mengintegrasikan alat AI dengan cara yang menghasilkan nilai nyata.

Kami menemukan bahwa banyak perusahaan masih memandang remeh seberapa menantangnya adopsi AI dapat menjadi. Akibatnya, mereka sering menghadapi masalah yang sama yang memperlambat kemajuan dan mencegah alat AI menghasilkan nilai bisnis nyata.

Berikut adalah lima kesalahan terbesar yang dilakukan perusahaan saat mengadopsi AI dan cara menghindarinya.

Kesalahan 1. Kurangnya Masalah yang Jelas untuk Diselesaikan

91% eksekutif global secara aktif meningkatkan inisiatif AI mereka, menurut laporan AI at Work Report kedua dari G-P. Perusahaan terburu-buru untuk mengintegrasikan AI ke dalam proses bisnis mereka untuk menghindari ketinggalan. Masalahnya adalah bahwa ketakutan akan ketinggalan sering menjadi pendorong utama adopsi. Namun, AI yang diperkenalkan tanpa tujuan yang jelas jarang mempermudah operasi dan malah dapat mengakibatkan pengeluaran yang tidak perlu.

Menurut CIO, sekitar 88% proyek AI tidak pernah mencapai produksi, sebagian besar karena kurangnya tujuan bisnis yang terdefinisi dan hasil yang dapat diukur. Ini berlaku sama untuk model in-house dan solusi SaaS. Untuk menghindari kegagalan, proyek harus dimulai dengan mendefinisikan metrik bisnis tertentu, seperti pendapatan, penghematan biaya, atau kecepatan pengambilan keputusan, dan menunjuk pemilik yang bertanggung jawab atas hasilnya.

Instinctools mengambil pendekatan yang tepat ketika membantu sebuah perusahaan manufaktur peralatan industri mengimplementasikan asisten onboarding AI. Klien siap untuk mengintegrasikan AI ke dalam proses mereka, sehingga tim Instinctools menganalisis operasi perusahaan dan mengidentifikasi tantangan kunci: onboarding karyawan baru. Perusahaan tersebut bergelut untuk memberikan pelatihan dan dukungan terus-menerus untuk karyawan baru. Solusinya adalah asisten AI yang membantu melatih insinyur tentang pengetahuan produk sambil juga memberikan tim pemasaran dan produk saluran tambahan untuk berkomunikasi dengan insinyur lapangan.

Pendekatan berbasis masalah

Kesalahan 2. Kurangnya Kualitas Data dan Tata Kelola

Asisten AI memerlukan akses terus-menerus ke data. Kualitas, kelengkapan, dan konsistensi data tersebut menentukan seberapa baik model akan berperforma. Masalah kualitas data dan kurangnya tata kelola data adalah di antara hambatan utama adopsi AI, menurut DataCentre Solutions. Dalam sebuah studi yang dilakukan bersama dengan Pusat Applied AI dan Bisnis Analitik di LeBow College of Business, Universitas Drexel, 62% perusahaan yang berpartisipasi melaporkan bahwa masalah data adalah hambatan utama.

Meskipun 60% organisasi mengatakan bahwa AI memainkan peran kritis dalam program data mereka, hanya 12% yang melaporkan bahwa data mereka cukup berkualitas dan dapat diakses untuk memungkinkan implementasi AI yang efektif.

Perusahaan yang sukses dalam mengintegrasikan AI ke dalam proses bisnis hampir selalu memulai dengan persiapan data: membersihkan dataset, menyelaraskan definisi di seluruh departemen, menetapkan peran kepemilikan data, dan mengimplementasikan proses kontrol kualitas. Pekerjaan dasar ini, yang sering menghabiskan hingga 80% waktu proyek, adalah prasyarat untuk membangun sistem AI yang akurat, bebas bias, dan siap produksi.

Kesalahan 3. Karyawan yang Tidak Siap Menggunakan AI Secara Efektif

Tantangan lain yang dihadapi perusahaan adalah kesenjangan keterampilan di antara karyawan.

“Sementara organisasi sangat ingin memanfaatkan kemampuan AI, kekurangan talent menghambat integrasi AI,” kata Murugan Anandarajan, PhD, profesor dan direktur akademik di Pusat Applied AI dan Bisnis Analitik di LeBow College of Business, Universitas Drexel. “Temuan penelitian kami menyoroti kesenjangan tersebut, dengan 60% responden menyebutkan kurangnya keterampilan AI dan pelatihan sebagai tantangan signifikan dalam meluncurkan inisiatif AI – sebuah sinyal bagi pemimpin bisnis bahwa pengembangan keterampilan harus menjadi keharusan strategis.”

Proyek AI sering gagal karena karyawan tidak memahami cara bekerja dengan alat atau bagaimana mereka dapat mengoptimalkan proses. Tanpa pelatihan terstruktur yang mencakup langkah-langkah konkret untuk mengintegrasikan AI ke dalam alur kerja, karyawan sering kembali ke metode yang familiar.

Kesalahan 4. Kurangnya Manajemen Risiko

Menurut survei global Ernst & Young, hampir semua perusahaan besar yang mengimplementasikan AI telah mengalami kerugian keuangan karena kesalahan model, pelanggaran kepatuhan, atau risiko yang tidak terkendali, yang berjumlah sekitar $4,4 miliar. Perusahaan sering mengabaikan kebutuhan untuk mengantisipasi risiko, menetapkan kebijakan penggunaan, mengimplementasikan kontrol kualitas, dan merencanakan penanganan kesalahan.

Menurut laporan, risiko yang paling umum dihadapi perusahaan termasuk non-kepatuhan dengan regulasi AI, di mana sistem AI ditemukan melanggar hukum atau kebijakan perusahaan internal, dan kecenderungan AI untuk membuat keputusan yang bias.

AI dapat membantu pertumbuhan bisnis dan memperbaiki proses, tetapi juga dapat menjadi perangkap, menyebabkan masalah serius bagi perusahaan. Organisasi harus selalu memiliki rencana manajemen risiko, serta mematuhi hukum setempat dan standar yang telah ditetapkan. Undang-Undang AI Uni Eropa, misalnya, mengharuskan transparansi algoritmik, akuntabilitas, dan pengawasan manusia yang wajib. Kerangka Manajemen Risiko AI NIST menyediakan pedoman untuk mengelola risiko AI yang dapat disesuaikan untuk setiap organisasi, dari perusahaan rintisan hingga perusahaan besar, dan di seluruh industri. Ada juga standar internasional ISO/IEC, yang menawarkan kriteria konsisten untuk kualitas, keamanan, dan tata kelola.

Mengikuti standar dan mengelola risiko sangat penting untuk penerapan AI yang sukses.

Kesalahan 5. Tidak Ada Rencana Penskalaan

Sekali lagi, rencana multi-langkah sangat penting. Integrasi AI adalah proses jangka panjang yang memerlukan pembaruan dan penyesuaian terus-menerus. Perusahaan perlu mempertimbangkan bagaimana solusi akan diintegrasikan ke dalam arsitektur IT, siapa yang akan memelihara model, bagaimana drift data akan dipantau, dan bagaimana peran dan tanggung jawab akan didistribusikan di seluruh departemen. Ini memerlukan pendanaan dan sumber daya yang berkelanjutan.

Untuk sukses, sebuah organisasi perlu membangun lingkungan yang terintegrasi di mana semua model AI, dataset, dan alat terkait disimpan, dikelola, dan diakses, membuat infrastruktur yang memastikan sistem AI beroperasi dengan andal dalam skala besar, kebijakan pembaruan model yang jelas untuk kapan dan bagaimana membarui, memvalidasi, dan mengirimkan kembali model, dan proses pemantauan yang terstandar.