Ketimpangan produktivitas: Proyek AI tidak memberikan hasil terukur bagi 95% perusahaan dan bagaimana mereka (harus) menghindarinya

Penting untuk diketahui! Paradoks kecerdasan buatan: Mengapa miliaran dolar yang diinvestasikan di perusahaan gagal total

Meskipun telah terjadi investasi yang belum pernah terjadi sebelumnya sebesar $30 hingga $40 miliar dalam kecerdasan buatan generatif, 95 persen perusahaan gagal mencapai imbal hasil yang terukur atas investasi mereka. Statistik yang menyadarkan ini, yang diungkapkan oleh sebuah studi komprehensif MIT dari tahun 2025, menunjukkan kesenjangan dramatis antara ekspektasi dan kenyataan. Meskipun teknologi ini menjadi berita utama setiap hari dan dipuji sebagai kunci kelangsungan hidup di masa depan, sebagian besar perusahaan gagal menghasilkan nilai nyata dari inisiatif AI mereka.

Kesenjangan GenAI: Kesenjangan Tak Terlihat dalam Perekonomian

Massachusetts Institute of Technology menciptakan istilah "GenAI Divide" untuk fenomena ini—kesenjangan yang dalam antara segelintir perusahaan yang diuntungkan oleh kecerdasan buatan dan massa yang terjebak dalam fase uji coba tanpa akhir. Kesenjangan ini tidak bermanifestasi sebagai masalah teknis, melainkan sebagai kegagalan organisasi dengan konsekuensi yang luas.

Angka-angka menunjukkan dirinya sendiri: Hanya 5 persen proyek percontohan AI terintegrasi yang saat ini menghasilkan nilai terukur, sementara 95 persen sisanya tidak menunjukkan dampak pada laba bersih. Kesenjangan ini semakin mencolok mengingat tingginya tingkat adopsi perangkat konsumen seperti ChatGPT dan Microsoft Copilot. Sekitar 80 persen organisasi sedang menguji platform ini, dan hampir 40 persen telah mengimplementasikannya.

Temuan penelitian ini didasarkan pada analisis sistematis terhadap lebih dari 300 implementasi AI publik dan wawancara terstruktur dengan 153 eksekutif dari berbagai industri. Studi yang dilakukan antara Januari dan Juni 2025 ini mengungkapkan empat pola karakteristik kesenjangan GenAI: gangguan terbatas hanya di dua dari delapan sektor utama, paradoks korporat dengan aktivitas percontohan yang tinggi tetapi skalabilitasnya rendah, bias investasi yang lebih mengutamakan fitur yang terlihat, dan keunggulan implementasi melalui kemitraan eksternal dibandingkan pengembangan internal.

Workslop: Racun tersembunyi dari produktivitas AI

Salah satu fenomena yang sangat merugikan yang diidentifikasi oleh penelitian ini disebut "workslop"—gabungan dari "work" dan "slop"—yang menggambarkan konten karya yang dihasilkan AI yang tampak profesional di permukaan, tetapi setelah diperiksa lebih dekat, ternyata tidak lengkap dan tidak dapat digunakan. Karya yang tampak sempurna namun tanpa substansi ini mengalihkan beban dari pembuatnya ke penerima, sehingga justru menambah beban kerja secara keseluruhan, alih-alih menguranginya.

Dampak Workslop sangat signifikan: 40 persen dari lebih dari 1.150 karyawan penuh waktu di AS yang disurvei melaporkan telah menerima konten semacam itu dalam sebulan terakhir. Karyawan memperkirakan bahwa, rata-rata, 15,4 persen dokumen kerja yang mereka terima termasuk dalam kategori ini. Industri jasa profesional dan teknologi khususnya terdampak, di mana fenomena ini terjadi secara tidak proporsional.

Kerugian finansialnya signifikan: Setiap insiden Workslop merugikan perusahaan rata-rata $186 per bulan per karyawan. Bagi organisasi dengan 10.000 karyawan, ini setara dengan lebih dari $9 juta per tahun akibat hilangnya produktivitas. Namun, kerugian sosial dan emosionalnya berpotensi lebih signifikan. 53 persen penerima melaporkan rasa terganggu, 38 persen merasa bingung, dan 22 persen merasa konten tersebut menyinggung.

Kepercayaan antar rekan kerja menurun drastis: Sekitar setengah penerima memandang rekan kerja yang mengirim pesan Workslop kurang kreatif, cakap, dan dapat diandalkan. 42 persen memandang mereka kurang dapat dipercaya, dan 37 persen kurang cerdas. Sepertiga dari mereka yang terdampak lebih memilih untuk mengurangi waktu kerja dengan rekan kerja seperti itu di masa mendatang. Erosi hubungan kerja ini mengancam elemen-elemen penting kolaborasi yang esensial bagi keberhasilan adopsi AI dan manajemen perubahan.

Kesenjangan pembelajaran struktural: Mengapa perusahaan gagal

Masalah utamanya bukan terletak pada teknologinya sendiri, melainkan pada kesenjangan pembelajaran mendasar yang memengaruhi sistem dan organisasi AI. Sistem AI generatif saat ini tidak dapat menyimpan umpan balik secara permanen, beradaptasi dengan konteks organisasi, atau terus meningkatkan kinerjanya. Keterbatasan ini bahkan membuat para profesional yang menggunakan ChatGPT setiap hari, secara pribadi, menolak implementasi AI internal perusahaan mereka.

Contoh yang sangat mencolok diberikan oleh seorang pengacara yang melaporkan bahwa alat analisis kontrak perusahaannya yang bernilai $50.000 secara konsisten berkinerja lebih buruk daripada langganan ChatGPT-nya yang bernilai $20. Perbedaan ini menyoroti paradoks bahwa alat konsumen seringkali memberikan hasil yang lebih baik daripada solusi perusahaan yang mahal, meskipun keduanya didasarkan pada model yang serupa.

Kelemahan AI perusahaan yang sering diremehkan – dan bagaimana perangkat konsumen mengalahkannya

Keunggulan mencolok alat AI konsumen yang murah seperti ChatGPT dibandingkan solusi perusahaan yang mahal dapat ditelusuri kembali ke beberapa penyebab spesifik. Masalah utamanya adalah sistem AI perusahaan, meskipun sangat terspesialisasi dan mahal, seringkali dikembangkan tanpa mempertimbangkan kebutuhan kritis pengguna dan evolusi model yang dinamis. Alat konsumen seringkali lebih fleksibel, intuitif, dan lebih optimal melalui jutaan interaksi pengguna. Sistem perusahaan, di sisi lain, dibatasi oleh integrasi yang kompleks, silo data, dan alur kerja yang kaku, serta seringkali tidak menyimpan umpan balik secara permanen.

Masalah utamanya adalah kurangnya kemampuan adaptasi: Solusi perusahaan diimplementasikan sekali dan kemudian dikembangkan secara perlahan, sementara perangkat AI konsumen terus dilatih berdasarkan umpan balik pengguna dan pengetahuan terkini. Dengan ChatGPT, pengguna dapat mengajukan pertanyaan langsung dalam dialog, memvariasikan masukan, dan langsung menerima hasil yang dioptimalkan. Di sisi lain, banyak solusi perusahaan sangat berbasis formulir dan menggunakan modul teks yang telah ditentukan sebelumnya, seringkali sudah usang – sehingga sangat tidak fleksibel dan tidak responsif.

Ditambah lagi dengan upaya integrasi dan administrasi yang tinggi: Solusi yang mahal harus disesuaikan dengan proses perusahaan, kebijakan perlindungan data, dan antarmuka, dan karena pembatasan sistematis yang berlebihan, solusi tersebut tidak lagi dapat mengimbangi kecepatan inovasi penawaran konsumen. Terutama untuk tugas-tugas spesifik seperti analisis kontrak, model generik seringkali bahkan lebih canggih, karena mencakup pengetahuan yang lebih luas dan dapat dikontrol langsung oleh pengguna melalui prompting yang lebih baik. AI korporat yang dirancang khusus seringkali tidak memiliki basis data yang memadai dan tidak dapat berkembang serta mempelajari konteks secara mandiri.

Pada akhirnya, semua aspek ini mengarah pada situasi paradoks: Meskipun sejumlah besar uang dihabiskan untuk AI perusahaan yang tampaknya disesuaikan, hasilnya sering kali kurang relevan, lebih praktis, atau lebih akurat daripada solusi konsumen yang lebih murah dan fleksibel yang dapat diadaptasi secara langsung dan mulus terhadap kebutuhan spesifik pengguna.

Batasan tak terlihat dari alat AI arus utama

Alat AI konsumen umumnya dioptimalkan untuk topik umum dan tugas-tugas umum. Data pelatihan yang menjadi dasarnya biasanya berasal dari sumber yang dapat diakses publik seperti internet, teks publik, dan contoh sehari-hari. Hal ini membuatnya sangat efektif untuk pertanyaan umum, teks umum, atau proses standar—misalnya, membuat teks pemasaran, menjawab email, atau mengotomatiskan proses rutin sederhana.

Namun, semakin terspesialisasi persyaratannya, semakin parah AI konsumen umum mencapai batasnya. Dalam hal tugas-tugas spesifik industri atau bisnis penting, perangkat-perangkat ini biasanya tidak memiliki informasi detail, data subjek spesifik, atau pelatihan khusus yang diperlukan. Tugas-tugas seperti analisis kontrak yang melibatkan terminologi hukum yang kompleks, laporan teknis, atau proses B2B yang sangat dikustomisasi seringkali tidak dapat diotomatisasi secara efektif karena AI tidak memiliki pengetahuan tentang konteks yang relevan atau tidak dapat menafsirkannya dengan andal.

Hal ini paling terlihat dalam industri yang sangat terspesialisasi dan dengan persyaratan khusus perusahaan yang bersifat individual. Semakin sedikit informasi yang tersedia secara bebas – misalnya, tentang produk inti perusahaan atau proses internal yang bersifat rahasia – semakin tinggi tingkat kesalahan AI konsumen. Akibatnya, sistem semacam itu berisiko memberikan rekomendasi yang salah atau tidak lengkap dan, dalam kasus terburuk, bahkan dapat menghambat proses bisnis yang penting atau menyebabkan kesalahan penilaian.

Dalam praktiknya, ini berarti perangkat AI konsumen biasanya cukup memadai untuk tugas-tugas umum; namun, seiring meningkatnya spesialisasi, tingkat kegagalan perangkat ini meningkat secara signifikan. Perusahaan yang mengandalkan pengetahuan spesifik industri, validasi proses yang presisi, atau kustomisasi tingkat tinggi karenanya mendapatkan manfaat jangka panjang dari solusi perusahaan mereka sendiri dengan basis data khusus dan pelatihan yang disesuaikan.

Tantangan sebenarnya terhadap penskalaan AI bukanlah kecerdasan: Ketika ekspektasi tinggi terhadap fleksibilitas melambat

Hambatan terhadap penskalaan AI yang sukses bermacam-macam: Pertama dan terpenting adalah keengganan untuk mengadopsi alat baru, diikuti oleh kekhawatiran tentang kualitas model. Yang khususnya menarik adalah bahwa kekhawatiran tentang kualitas ini bukan disebabkan oleh kekurangan kinerja objektif, melainkan karena pengguna terbiasa dengan fleksibilitas dan responsivitas alat konsumen sehingga menganggap alat perusahaan yang statis tidak memadai.

Kesenjangan ini bahkan lebih terasa untuk pekerjaan yang sangat penting: 70 persen pengguna lebih memilih AI untuk tugas-tugas sederhana seperti menulis email atau analitik dasar, sementara 90 persen lebih memilih karyawan manusia untuk proyek-proyek kompleks atau layanan pelanggan. Perbedaannya bukan terletak pada kecerdasan, melainkan pada kemampuan untuk mengingat, beradaptasi, dan terus belajar.

Ekonomi AI Bayangan: Revolusi AI Rahasia di Tempat Kerja

Sejalan dengan inisiatif AI resmi yang mengecewakan, "ekonomi bayangan AI" sedang berkembang pesat, di mana karyawan menggunakan perangkat AI pribadi untuk tugas-tugas pekerjaan, seringkali tanpa sepengetahuan atau persetujuan departemen TI. Skalanya luar biasa: Meskipun hanya 40 persen perusahaan yang melaporkan telah membeli langganan AI resmi, karyawan di lebih dari 90 persen perusahaan yang disurvei melaporkan secara teratur menggunakan perangkat AI pribadi untuk keperluan pekerjaan.

Ekonomi paralel ini mengungkap poin penting: Individu dapat berhasil menjembatani kesenjangan GenAI jika mereka memiliki akses ke perangkat yang fleksibel dan responsif. Organisasi yang mengenali dan membangun pola ini mewakili masa depan adopsi AI perusahaan. Perusahaan-perusahaan progresif sudah mulai menjembatani kesenjangan ini dengan belajar dari penggunaan bayangan dan menganalisis perangkat pribadi mana yang memberikan nilai sebelum mengakuisisi alternatif perusahaan.

Dimensi baru transformasi digital dengan 'Managed AI' (Kecerdasan Buatan) – Platform & Solusi B2B | Xpert Consulting - Gambar: Xpert.Digital

Di sini Anda akan mempelajari bagaimana perusahaan Anda dapat menerapkan solusi AI yang disesuaikan dengan cepat, aman, dan tanpa hambatan masuk yang tinggi.

Platform AI Terkelola adalah paket lengkap dan bebas repot untuk kecerdasan buatan. Alih-alih berurusan dengan teknologi yang rumit, infrastruktur yang mahal, dan proses pengembangan yang panjang, Anda akan mendapatkan solusi siap pakai yang disesuaikan dengan kebutuhan Anda dari mitra spesialis – seringkali dalam beberapa hari.

Manfaat utama sekilas:

⚡ Implementasi cepat: Dari ide hingga aplikasi operasional dalam hitungan hari, bukan bulan. Kami memberikan solusi praktis yang menciptakan nilai langsung.

Keamanan data maksimal: Data sensitif Anda tetap menjadi milik Anda. Kami menjamin pemrosesan yang aman dan sesuai aturan tanpa membagikan data dengan pihak ketiga.

💸 Tanpa risiko finansial: Anda hanya membayar untuk hasil. Investasi awal yang tinggi untuk perangkat keras, perangkat lunak, atau personel sepenuhnya dihilangkan.

🎯 Fokus pada bisnis inti Anda: Fokuslah pada keahlian Anda. Kami menangani seluruh implementasi teknis, operasional, dan pemeliharaan solusi AI Anda.

📈 Tahan Masa Depan & Skalabel: AI Anda tumbuh bersama Anda. Kami memastikan pengoptimalan dan skalabilitas berkelanjutan, serta menyesuaikan model secara fleksibel dengan kebutuhan baru.

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Solusi AI Terkelola - Layanan AI Industri: Kunci daya saing di sektor jasa, industri, dan teknik mesin

Salah alokasi investasi: glamor bukan substansi

Aspek penting lain dari kesenjangan GenAI terlihat jelas dalam pola investasi: Sekitar 50 persen anggaran GenAI dialokasikan untuk fungsi penjualan dan pemasaran, meskipun otomatisasi back-office seringkali memberikan ROI yang lebih baik. Bias ini tidak mencerminkan nilai sebenarnya, melainkan alokasi metrik yang lebih mudah di area yang terlihat.

Penjualan dan pemasaran mendominasi alokasi anggaran bukan hanya karena visibilitasnya, tetapi juga karena hasil seperti volume demo atau waktu respons email berkorelasi langsung dengan metrik dewan. Di sisi lain, fungsi hukum, pengadaan, dan keuangan menawarkan peningkatan efisiensi yang lebih halus seperti lebih sedikit pelanggaran kepatuhan, alur kerja yang dioptimalkan, atau penutupan akhir bulan yang dipercepat—peningkatan yang penting namun sulit dikomunikasikan.

Bias investasi ini melanggengkan kesenjangan GenAI dengan mengarahkan sumber daya ke kasus-kasus penggunaan yang terlihat, tetapi seringkali kurang transformatif, sementara peluang ROI tertinggi masih kurang didanai dalam fungsi-fungsi back-office. Lebih lanjut, pencarian validasi sosial memengaruhi keputusan pembelian lebih kuat daripada kualitas produk: rekomendasi, hubungan yang sudah terjalin, dan pengenalan modal ventura tetap menjadi prediktor adopsi perusahaan yang lebih kuat daripada fungsionalitas atau rangkaian fitur.

Perbedaan struktural: AI Perusahaan versus AI Konsumen

Perbedaan mendasar antara AI perusahaan dan AI konsumen menjelaskan banyak masalah yang diamati. AI konsumen berfokus pada peningkatan pengalaman pelanggan dan personalisasi pengguna individual, sementara AI perusahaan dirancang untuk mengoptimalkan proses organisasi, memastikan kepatuhan, dan menyediakan solusi yang skalabel untuk kebutuhan bisnis yang kompleks.

Enterprise AI membutuhkan keahlian domain yang mendalam dan sering kali menggunakan teknik pembelajaran terawasi untuk mencapai hasil yang didorong oleh KPI. Enterprise AI harus terintegrasi dengan lanskap TI yang kompleks, memenuhi persyaratan regulasi, dan menerapkan langkah-langkah keamanan data yang kuat. Di sisi lain, Consumer AI mengutamakan kemudahan penggunaan dan kepuasan instan, seringkali dengan mengorbankan keamanan dan kepatuhan.

Perbedaan struktural ini menjelaskan mengapa model dasar yang sama bekerja dengan sangat baik dalam aplikasi konsumen tetapi gagal dalam lingkungan perusahaan. Kecerdasan buatan (AI) perusahaan tidak hanya harus fungsional secara teknis, tetapi juga terintegrasi ke dalam proses bisnis yang ada, memenuhi persyaratan tata kelola, dan menunjukkan penciptaan nilai jangka panjang.

Strategi sukses: Bagaimana lima persen mengatasi kesenjangan

Beberapa perusahaan yang berhasil menjembatani kesenjangan GenAI mengikuti pola yang sudah dikenal. Mereka memperlakukan startup AI lebih seperti penyedia layanan bisnis daripada vendor perangkat lunak, setara dengan perusahaan konsultan atau mitra alih daya proses bisnis. Organisasi-organisasi ini menuntut keselarasan yang mendalam dengan proses dan data internal, mengevaluasi perangkat berdasarkan hasil operasional, alih-alih tolok ukur model, dan memperlakukan penerapan sebagai evolusi bersama melalui kegagalan awal.

Yang perlu diperhatikan secara khusus adalah bahwa kemitraan eksternal memiliki tingkat keberhasilan sekitar dua kali lipat dibandingkan pengembangan internal. Meskipun 67 persen kemitraan strategis menghasilkan penerapan yang sukses, hanya 33 persen upaya pengembangan internal yang mencapai tujuan ini. Kemitraan ini seringkali menawarkan waktu untuk mendapatkan nilai (time to value) yang lebih cepat, biaya keseluruhan yang lebih rendah, dan keselarasan yang lebih baik dengan alur kerja operasional.

Pembeli yang sukses mengidentifikasi inisiatif AI dari manajer lini depan, alih-alih dari laboratorium pusat, sehingga memungkinkan pemegang anggaran dan manajer domain untuk mengidentifikasi masalah, mengevaluasi perangkat, dan memandu peluncuran. Pengadaan dari bawah ke atas ini, yang dipadukan dengan akuntabilitas eksekutif, mempercepat adopsi dan menjaga kesesuaian operasional.

Disrupsi spesifik industri: Teknologi memimpin, yang lain mengikuti dengan ragu-ragu

Kesenjangan GenAI terlihat jelas di tingkat industri. Meskipun investasi tinggi dan aktivitas percontohan yang meluas, hanya dua dari sembilan sektor utama—teknologi dan media/telekomunikasi—yang menunjukkan tanda-tanda disrupsi struktural yang jelas. Semua sektor lainnya masih terjebak di sisi yang salah dari transformasi ini.

Industri teknologi menghadapi tantangan baru yang semakin mendominasi pangsa pasar dan pergeseran alur kerja. Media dan telekomunikasi mengalami peningkatan konten berbasis AI dan perubahan dinamika periklanan, sementara perusahaan-perusahaan mapan terus berkembang. Layanan profesional menunjukkan peningkatan efisiensi, tetapi layanan klien sebagian besar tetap tidak berubah.

Situasinya sangat dramatis di industri tradisional: Energi dan material menunjukkan hampir nol adopsi dan eksperimen yang minim. Industri maju terbatas pada uji coba pemeliharaan tanpa perubahan rantai pasokan yang signifikan. Kesenjangan antara investasi dan disrupsi ini menunjukkan kesenjangan GenAI di tingkat makro—eksperimen yang meluas tanpa transformasi.

Perspektif Jerman: tantangan dan peluang khusus

Perusahaan-perusahaan Jerman menghadapi tantangan spesifik dalam penerapan AI. Hanya enam persen perusahaan Jerman yang siap secara optimal untuk kecerdasan buatan, menurun dibandingkan tahun sebelumnya. Dalam perbandingan internasional, Jerman hanya menempati peringkat keenam di Eropa dalam hal perusahaan yang sepenuhnya siap untuk AI.

Yang menjadi masalah khususnya adalah 84 persen eksekutif Jerman khawatir akan dampak negatif jika mereka gagal menerapkan strategi AI dalam 18 bulan ke depan. Di saat yang sama, tiga perempat perusahaan Jerman belum menerapkan kebijakan AI. Hanya 40 persen yang memiliki staf spesialis yang memadai untuk memenuhi persyaratan AI.

Kendala utama bagi perusahaan-perusahaan Jerman meliputi kekurangan tenaga kerja terampil (34 persen dibandingkan dengan 28 persen secara global), tantangan keamanan siber dan kepatuhan (33 persen), serta tantangan skalabilitas infrastruktur data (25 persen). Ketidakpastian regulasi, keraguan budaya, dan skeptisisme teknologi tertentu memperburuk masalah-masalah ini.

Namun demikian, peluang muncul: perusahaan-perusahaan Jerman dapat menggabungkan keunggulan mereka dalam presisi dan kualitas dengan inovasi AI. Dalam industri seperti teknik mesin dan industri otomotif, AI dapat membantu mengoptimalkan proses dan meningkatkan kualitas produk. AI yang terspesialisasi tidak pernah lelah bahkan setelah ribuan iterasi dan dapat memaksimalkan beberapa persen terakhir untuk mencapai kesempurnaan.

AI Agentik: Tahap evolusi berikutnya

Solusi untuk kesenjangan pembelajaran terletak pada apa yang disebut AI agen—sejenis sistem yang mengintegrasikan memori persisten dan pembelajaran iteratif dari awal. Tidak seperti sistem saat ini yang membutuhkan konteks penuh setiap saat, sistem agen mempertahankan memori persisten, belajar dari interaksi, dan dapat secara otonom mengorkestrasi alur kerja yang kompleks.

Eksperimen awal perusahaan dengan agen layanan pelanggan yang menangani pertanyaan lengkap dari awal hingga akhir, agen pemrosesan keuangan yang memantau dan menyetujui transaksi rutin, dan agen jalur penjualan yang melacak keterlibatan di seluruh saluran menunjukkan bagaimana otonomi dan memori mengatasi kesenjangan inti yang teridentifikasi.

Infrastruktur untuk mendukung transisi ini muncul melalui kerangka kerja seperti Model Context Protocol (MCP), Agent-to-Agent (A2A), dan NANDA, yang memungkinkan interoperabilitas dan koordinasi agen. Protokol-protokol ini menciptakan persaingan pasar dan efisiensi biaya dengan memungkinkan agen-agen khusus untuk berkolaborasi, alih-alih membutuhkan sistem monolitik.

Solusi praktis untuk perusahaan

Perusahaan yang ingin menjembatani kesenjangan GenAI harus menerapkan beberapa strategi. Pertama, penting untuk menghindari mandat yang sembarangan: Ketika para eksekutif mengadvokasi AI di mana pun dan kapan pun, mereka menunjukkan kurangnya pertimbangan dalam penerapan teknologi tersebut. GenAI tidak cocok untuk semua tugas dan tidak dapat membaca pikiran.

Pola pikir karyawan memainkan peran krusial: Penelitian menunjukkan bahwa karyawan dengan kombinasi agensi tinggi dan optimisme tinggi—yang disebut "pilot"—menggunakan GenAI 75 persen lebih sering di tempat kerja dibandingkan "penumpang" dengan agensi rendah dan optimisme rendah. Pilot menggunakan AI dengan tepat untuk mencapai tujuan dan meningkatkan kreativitas mereka, sementara penumpang lebih cenderung menggunakan AI untuk menghindari pekerjaan.

Fokus khusus harus diarahkan pada kembalinya kolaborasi. Banyak tugas yang dibutuhkan untuk pekerjaan AI yang sukses—memberikan arahan, memberikan umpan balik, dan menjelaskan konteks—bersifat kolaboratif. Pekerjaan saat ini membutuhkan kolaborasi yang semakin intensif, tidak hanya dengan manusia tetapi juga dengan AI. Workslop adalah contoh yang sangat baik dari dinamika kolaboratif baru yang diperkenalkan oleh AI, yang justru lebih cenderung menghambat produktivitas daripada meningkatkannya.

Faktor-faktor keberhasilan organisasi dan manajemen perubahan

Implementasi AI yang sukses membutuhkan desain organisasi yang spesifik. Perusahaan-perusahaan yang paling sukses mendesentralisasikan wewenang implementasi sambil tetap menjaga akuntabilitas. Mereka memungkinkan manajer lini depan dan pakar domain untuk mengidentifikasi kasus penggunaan dan mengevaluasi perangkat, alih-alih hanya bergantung pada fungsi AI yang terpusat.

Belajar dari Ekonomi AI Bayangan sangatlah penting. Banyak penerapan perusahaan yang paling efektif dimulai dengan pengguna berpengalaman—karyawan yang telah bereksperimen dengan perangkat produktivitas pribadi seperti ChatGPT atau Claude. Para "prosumer" ini secara intuitif memahami kemampuan dan keterbatasan GenAI dan menjadi pendukung awal solusi yang disetujui secara internal.

Mengukur dan mengomunikasikan kesuksesan membutuhkan pendekatan baru. Sementara metrik perangkat lunak tradisional berfokus pada fungsionalitas dan adopsi pengguna, AI perusahaan harus dievaluasi berdasarkan hasil bisnis dan peningkatan proses. Perusahaan harus belajar mengukur dan mengomunikasikan peningkatan yang halus namun penting, seperti berkurangnya pelanggaran kepatuhan atau percepatan alur kerja.

Jendela kesempatan yang semakin dekat

Peluang untuk menjembatani kesenjangan GenAI semakin menyempit. Perusahaan semakin menuntut sistem yang dapat beradaptasi seiring waktu. Microsoft 365 Copilot dan Dynamics 365 telah mengintegrasikan memori persisten dan loop umpan balik. Versi beta memori ChatGPT OpenAI menunjukkan ekspektasi serupa pada perangkat serbaguna.

Startup yang bertindak cepat untuk menutup celah ini dengan mengembangkan agen adaptif yang belajar dari umpan balik, penggunaan, dan hasil dapat membangun parit produk yang langgeng melalui data dan kedalaman integrasi. Jendela peluangnya sempit: Proyek percontohan sudah berjalan di banyak industri. Dalam beberapa kuartal mendatang, beberapa perusahaan akan membangun hubungan dengan vendor yang hampir mustahil untuk diputus.

Organisasi yang berinvestasi dalam sistem AI yang belajar dari data, alur kerja, dan umpan balik mereka menciptakan biaya peralihan yang terus bertambah setiap bulan. Seorang CIO dari perusahaan jasa keuangan senilai $5 miliar menyimpulkan: "Saat ini kami sedang mengevaluasi lima solusi GenAI yang berbeda, tetapi sistem mana pun yang paling baik dalam mempelajari dan beradaptasi dengan proses spesifik kami pada akhirnya akan memenangkan bisnis kami. Setelah kami meluangkan waktu untuk melatih sistem guna memahami alur kerja kami, biaya peralihan menjadi sangat mahal."

Kesenjangan GenAI memang nyata dan mendalam, tetapi bukan berarti mustahil untuk diatasi. Perusahaan yang memahami akar permasalahannya—kesenjangan pembelajaran, tantangan desain organisasi, dan bias investasi—dan bertindak sesuai dengannya dapat benar-benar memanfaatkan kekuatan transformatif kecerdasan buatan. Namun, waktu untuk bertindak terbatas, dan biaya menunggu meningkat secara eksponensial.

☑️ Bahasa bisnis kami adalah Inggris atau Jerman

☑️ BARU: Korespondensi dalam bahasa nasional Anda!

Konrad Wolfenstein

Saya akan dengan senang hati melayani Anda dan tim saya sebagai penasihat pribadi.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) . Alamat email saya adalah: wolfenstein ∂ xpert.digital

Saya menantikan proyek bersama kita.

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan dan implementasi

☑️ Penciptaan atau penataan kembali strategi AI

☑️ Pelopor Pengembangan Bisnis

Keahlian industri dan bisnis global kami dalam pengembangan bisnis, penjualan, dan pemasaran - Gambar: Xpert.Digital

Fokus industri: B2B, digitalisasi (dari AI ke XR), teknik mesin, logistik, energi terbarukan, dan industri

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Pusat Bisnis Xpert

Pusat topik dengan wawasan dan keahlian:

• Platform pengetahuan tentang ekonomi global dan regional, inovasi dan tren khusus industri
• Kumpulan analisis, impuls dan informasi latar belakang dari area fokus kami
• Tempat untuk keahlian dan informasi tentang perkembangan terkini dalam bisnis dan teknologi
• Pusat topik bagi perusahaan yang ingin mempelajari tentang pasar, digitalisasi, dan inovasi industri