Konsultan AI Ungkap Penyebab Banyak Proyek AI Berakhir Gagal

Seiring perkembangan teknologi digital, pemanfaatan kecerdasan buatan (AI) di Indonesia terus mengalami peningkatan. Berdasarkan Work Trend Index 2025 yang dirilis Microsoft dan LinkedIn, sebanyak 95 persen pemimpin bisnis di Indonesia berencana menggunakan agen AI untuk mendukung tim mereka dalam satu hingga dua tahun ke depan.

Laporan yang sama menyebut 59 persen perusahaan di Indonesia sudah menggunakan agen AI untuk mengotomatiskan pekerjaan, lebih tinggi dari rata-rata Asia-Pasifik yang sebesar 53 persen. Bahkan di ruang rapat direksi, AI kini menjadi salah satu topik yang paling sering dibahas.

Namun di balik antusiasme itu tersimpan sebuah paradoks. Menurut Cisco AI Readiness Index 2025, hanya sekitar 23 persen perusahaan di Indonesia yang benar-benar siap memanfaatkan AI secara efektif, meski sudah di atas rata-rata global yang hanya 13 persen. Artinya, lebih dari tiga perempat perusahaan, sekitar 77 persen, mengadopsi AI tanpa fondasi yang memadai, mulai dari data yang belum rapi, strategi yang belum jelas, hingga tim yang belum disiapkan. Di sinilah banyak investasi AI berakhir sia-sia.

Founder dan CEO Majapahit Teknologi, Paradita Umbara atau akrab disapa Didit, menjelaskan kesenjangan ini terjadi karena banyak perusahaan memulai dari teknologi, bukan dari masalah bisnis.

"Banyak yang datang dengan pertanyaan AI apa yang harus dibeli. Padahal pertanyaan yang benar adalah masalah apa yang ingin diselesaikan. Tanpa itu, AI secanggih apa pun tidak akan memberi hasil," ujar Didit dalam keterangan tertulis, Senin (8/6/2026).

Titik Awal Implementasi AI

Kondisi tersebut menjadi hambatan terbesar yang membuat banyak proyek AI mandek bahkan sebelum dimulai. Didit pun menyarankan pelaku usaha tidak langsung memikirkan teknologi, melainkan mencari satu atau dua masalah operasional yang paling membebani dan paling mungkin dibantu AI.

Beberapa titik awal yang umum dan terbukti berdampak bagi bisnis di Indonesia antara lain otomatisasi layanan pelanggan lewat chatbot, otomatisasi pemrosesan dokumen seperti invoice dan formulir, serta analitik untuk membantu pengambilan keputusan.

"Mulai dari yang dampaknya jelas dan bisa diukur. Jangan langsung membayangkan AI yang rumit. Satu masalah yang selesai dengan baik jauh lebih berharga daripada sepuluh ide yang tidak pernah terwujud," katanya.

5 Hal yang Perlu Dipastikan Sebelum Menggunakan AI

Agar investasi AI tidak terbuang, Didit menyarankan perusahaan memastikan lima hal sejak awal:

1. Masalah yang ingin diselesaikan jelas dan keberhasilannya dapat diukur.
2. Data perusahaan cukup rapi dan dapat diakses, karena AI bergantung penuh pada data.
3. Use case yang dipilih benar-benar berdampak, bukan sekadar mengikuti tren.
4. Anggaran disiapkan bertahap, dimulai dari proyek kecil untuk membuktikan nilai.
5. Tim disiapkan dan dilibatkan, karena adopsi AI menuntut perubahan cara kerja.

Biaya AI dan Strategi Memulainya

Pertanyaan soal biaya kerap membuat perusahaan ragu melangkah. Sebagai gambaran umum di pasar Indonesia, proyek AI berskala pilot untuk satu use case biasanya berada di kisaran puluhan hingga ratusan juta rupiah. Di sisi lain, implementasi AI enterprise yang terintegrasi dengan sistem inti perusahaan bisa mencapai ratusan juta hingga lebih dari satu miliar rupiah, bergantung pada kompleksitas dan tingkat kustomisasi.

Menurut Didit, angka itu sebaiknya dilihat sebagai investasi bertahap, bukan biaya tunggal. "Tidak perlu langsung besar. Justru lebih aman mulai dari proyek kecil untuk membuktikan nilainya, baru diperbesar setelah terbukti berhasil. Dengan begitu risikonya terukur," paparnya.

Kunci Investasi AI

Didit menjelaskan kunci memastikan hasil adalah menetapkan tujuan yang terukur sejak awal dan tidak terburu-buru langsung berskala besar. Proyek percontohan yang kecil memungkinkan perusahaan menguji apakah solusi benar-benar menjawab kebutuhan sebelum mengeluarkan anggaran besar.

Selain itu, Didit menyebut faktor manusia juga menentukan keberhasilan proyek AI. "Banyak proyek AI yang secara teknis berhasil, tapi gagal karena timnya tidak siap atau tidak dilibatkan. Teknologi dan kesiapan timnya harus berjalan beriringan," kata Didit.

Didit mengatakan di titik inilah peran konsultan AI menjadi penting, terutama di tahap awal. Konsultan AI membantu menutup kesenjangan kesiapan: memetakan masalah yang tepat, menilai kesiapan data, memilih use case berdampak, menyusun roadmap bertahap, dan memastikan solusi menyatu dengan proses bisnis yang sudah berjalan.

Majapahit Teknologi, perusahaan yang didirikan Didit, merupakan salah satu penyedia layanan konsultan AI tersebut. Berbasis di kawasan Mega Kuningan, Jakarta Selatan, dan beroperasi sejak 2018, layanannya mencakup konsultan AI, AI integrator, serta jasa pembuatan aplikasi custom. Hal ini meliputi aplikasi mobile Android, iOS, hingga web untuk kebutuhan bisnis dan internal perusahaan. Kliennya pun mencakup pelaku UMKM, perusahaan, hingga instansi pemerintah di Indonesia.

Seiring tren adopsi AI yang diperkirakan terus tumbuh, Didit menilai perusahaan yang memulai dengan perencanaan matang akan jauh lebih unggul dibanding yang sekadar mengikuti tren.

"Mulai dari masalah, pastikan datanya siap, lalu pilih solusi yang tepat. Konsultasi di awal jauh lebih murah daripada memperbaiki proyek yang sudah gagal," tutupnya.