Implementasi kecerdasan buatan atau AI di banyak perusahaan dilaporkan sering terhenti pada tahap uji coba terbatas atau pilot phase tanpa berlanjut ke integrasi penuh organisasi pada Senin (20/4/2026).
Kegagalan proyek AI dalam memberikan dampak bisnis yang nyata ini menjadi sorotan utama bagi para pelaku industri teknologi di kawasan Asia Tenggara. Fenomena macetnya proyek AI tersebut dinilai menghambat transformasi digital yang sedang diupayakan banyak sektor usaha.
Regional Vice President & Managing Director Southeast Asia (ASEAN) Snowflake, Satchit Joglekar, menjelaskan bahwa inisiatif AI sering kali gagal melampaui fase proof of concept (PoC). Hal ini disebabkan oleh kurangnya keterkaitan proyek dengan kebutuhan inti bisnis serta ketiadaan indikator keuntungan yang terukur.
Banyak proyek AI yang dilakukan perusahaan hanya terfokus pada eksperimen sederhana, seperti pengembangan chatbot atau upaya peningkatan produktivitas minor. Dilansir dari Medcom, proyek-proyek ini biasanya terlihat menarik saat dipresentasikan kepada manajemen namun gagal menjawab pertanyaan mengenai nilai ekonomi yang dihasilkan.
"Banyak inisiatif AI berhenti di tahap uji coba. Ketika ditunjukkan ke manajemen, memang terlihat menarik, tetapi pada akhirnya pimpinan keuangan akan bertanya: apa nilai bisnis yang benar-benar dihasilkan?" ujar Satchit Joglekar, Regional Vice President & Managing Director Southeast Asia (ASEAN) Snowflake.
Faktor krusial lainnya yang menghambat kesuksesan AI adalah ketidaksiapan fondasi data di dalam organisasi. Joglekar menegaskan bahwa tanpa data yang kuat dan terintegrasi, teknologi AI tercanggih sekalipun tidak akan memberikan hasil yang optimal bagi perusahaan.
Masalah data silo menjadi kendala teknis dan organisatoris yang dominan, di mana informasi tersebar di berbagai departemen tanpa adanya standarisasi definisi. Kondisi data yang terfragmentasi ini membuat sistem AI kesulitan memahami konteks bisnis secara utuh karena informasi yang digunakan tidak konsisten.
Guna mengatasi hambatan tersebut, Snowflake menyarankan pendekatan bertahap yang dimulai dengan pembangunan fondasi data terkelola yang mematuhi regulasi dan aspek keamanan. Setelah fondasi terbentuk, perusahaan perlu menyusun lapisan semantik agar AI dapat memahami logika bisnis yang spesifik sebelum diterapkan pada alur kerja luas.
Perusahaan disarankan untuk menentukan tujuan bisnis dan metrik keberhasilan sejak awal sebelum mengadopsi teknologi tertentu. Dengan menetapkan target pendapatan atau efisiensi biaya yang jelas, peluang proyek AI untuk mendapatkan dukungan pendanaan hingga tahap produksi akan menjadi lebih besar.
