Menimbang Untung Rugi Investasi AI: Kapan Perusahaan Merasakan Manfaat Finansial?

Artificial Intelligence (AI) telah menjadi sorotan utama dalam dunia bisnis, menjanjikan peningkatan efisiensi, inovasi, dan keunggulan kompetitif. Namun, di balik potensi besar ini, perusahaan dihadapkan pada pertanyaan krusial: kapan investasi AI akan menghasilkan pengembalian (Return on Investment/ROI) yang nyata? Pertanyaan ini menjadi semakin relevan mengingat adanya hasil riset yang saling bertentangan mengenai dampak AI.

Realita Investasi AI: Antara Optimisme dan Tantangan

Riset dari Stanford University menunjukkan optimisme tinggi di Indonesia, dengan 78% responden percaya bahwa AI membawa lebih banyak manfaat daripada kerugian. Namun, studi McKinsey mengungkapkan bahwa 61% responden mengalami konsekuensi negatif dari penggunaan AI generatif. Perbedaan ini menggarisbawahi pentingnya memahami secara mendalam potensi ROI sebelum mengadopsi AI.

Sebuah studi dari Atomic Work menyoroti bahwa 35% responden merasa terlalu dini untuk menilai ROI investasi AI. Hal ini menunjukkan bahwa ROI AI membutuhkan waktu lebih lama dari perkiraan, memaksa perusahaan untuk merevisi target waktu pengembalian modal. Dataiku melaporkan bahwa 85% pemimpin data, analitik, dan TI merasakan tekanan untuk membuktikan ROI dari AI generatif.

Mengukur ROI AI: Lebih dari Sekadar Angka

Menghitung ROI AI bukan tugas yang mudah. Beberapa tantangan utama meliputi:

• Memisahkan dampak AI: Sulit untuk mengisolasi dampak AI dari teknologi atau inisiatif lain yang berjalan bersamaan.
• Kurangnya metrik yang jelas: Tidak ada standar baku untuk mengukur keberhasilan implementasi AI.
• Biaya awal yang besar: Investasi awal dalam AI bisa sangat signifikan, sementara keuntungan jangka panjang belum pasti.
• Mengaitkan biaya dengan inisiatif: Sulit untuk mengaitkan biaya layanan AI dengan inisiatif atau pengguna tertentu.

Untuk mengatasi tantangan ini, perusahaan perlu mempertimbangkan dua jenis ROI:

• Hard ROI: Pengembalian investasi yang dapat diukur secara kuantitatif dan finansial, seperti penghematan waktu, pengurangan biaya, peningkatan pendapatan, dan peningkatan produktivitas.
• Soft ROI: Manfaat yang lebih luas dan sulit diukur secara finansial, seperti kepuasan dan retensi karyawan, peningkatan keterampilan, penguatan merek, peningkatan pengalaman pelanggan dan peningkatan valuasi perusahaan.

Komponen Biaya dan Nilai dalam Investasi AI

Untuk menghitung ROI AI secara komprehensif, perusahaan perlu mempertimbangkan semua biaya (cost) dan nilai (value) yang terlibat. Berikut adalah rinciannya:

Biaya (Cost)

• Biaya Langsung (Obvious Cost):
  • Infrastruktur (server, cloud, hardware)
  • Perangkat Lunak (langganan)
  • Sumber Daya Manusia (ilmuwan data)
  • Pemeliharaan (pembaruan, keamanan)
  • Data (sumber, pembersihan, pelabelan)
  • Bantuan Eksternal (konsultan, model terlatih)
• Biaya Tersembunyi (Hidden Cost):
  • Waktu pelatihan (untuk meningkatkan keterampilan karyawan)
  • Teknologi baru (resistensi terhadap perubahan)
  • Peluncuran (kemungkinan masalah)
  • Biaya peluang (dana yang dialihkan dari bidang lain)

Nilai (Value)

• Produktivitas: Penghematan waktu dalam menyelesaikan tugas-tugas rutin dan kompleks.
• Reduksi Biaya: Pengurangan biaya tenaga kerja melalui otomatisasi.
• Peningkatan Pendapatan: Menjangkau pelanggan yang tepat, penetapan harga yang optimal, layanan pelanggan yang lebih baik, rekomendasi yang personal, layanan chatbot 24/7, dan analisis emosi pelanggan.
• Nilai Strategis: Peluang baru dan pencegahan hilangnya bisnis atau peluang di masa depan.

Evaluasi Proyek AI: Kesesuaian Target dan Pencapaian

Untuk memastikan proyek AI memberikan nilai yang diharapkan, perusahaan perlu mengevaluasi kesesuaian antara target dan pencapaian dalam beberapa aspek:

• Tujuan dan KPI (Key Performance Indicator)
• Penetapan baseline dan hasil yang dicapai
• Perkiraan biaya dan realisasi
• Proyeksi keuntungan dan hasil yang diperoleh

Mewujudkan ROI AI: Strategi dan Implementasi

Jenis industri memengaruhi cara AI diterapkan dan ROI yang dihasilkan. Perusahaan di sektor market-place, perangkat lunak, media sosial, dan fintech cenderung memfokuskan AI pada proses bisnis inti, sementara perusahaan di sektor energi, utilitas, manufaktur, dan logistik lebih banyak menggunakan AI untuk mendukung fungsi-fungsi pendukung.

Untuk mewujudkan ROI AI yang optimal, perusahaan perlu:

1. Mengembangkan Strategi yang Solid: AI harus selaras dengan model bisnis dan aspirasi perusahaan. Pilih kasus penggunaan yang unik dan manfaatkan data serta keahlian spesifik perusahaan.
2. Menyeimbangkan Jangka Pendek dan Panjang: Buat roadmap yang menyeimbangkan ROI jangka pendek dan panjang untuk menciptakan efek flywheel, di mana kesuksesan awal mendanai proyek AI di masa depan.
3. Membangun Organisasi Pendukung: Investasi dalam talenta langka seperti ilmuwan data dan AI yang mumpuni.
4. Menyiapkan Infrastruktur yang Tepat: Sediakan infrastruktur komputasi, penyimpanan, jaringan, dan data yang sesuai.
5. Memastikan Keamanan: Mitigasi risiko inakurasi, halusinasi, bias, pelanggaran privasi data, dan masalah keamanan lainnya.
6. Integrasi: Integrasikan AI dengan proses bisnis, data, dan infrastruktur IT yang relevan.

Rumus RoI AI: RAISE

Singkatnya, wujudkan pengembalian investasi AI dengan rumus RAISE:

• Rencanakan strategi pengembangan AI dengan cermat
• Asusun dan sediakan struktur organisasi dan talent secara tepat
• Infrastruktur yang mendukung dan relevan dengan AI yang akan diimplementasikan
• Secure: Pastikan bahwa implementasi AI dilakukan dengan mempertimbangkan keamanan AI dari sisi data dan etika, serta mengelola risiko untuk menciptakan solusi yang aman dan berkelanjutan.
• Ensure Integrate: Memastikan integrasi AI dengan proses bisnis yang relevan, integrasi data yang dibutuhkan AI serta integrasi network, devices dan application (NDA) sesuai dengan AI yang diimplementasikan.

Dengan perencanaan yang matang, implementasi yang tepat, dan evaluasi yang berkelanjutan, perusahaan dapat memaksimalkan ROI dari investasi AI dan meraih keunggulan kompetitif di era digital.