Menilai Kesiapan Perusahaan Sebelum Mengadopsi AI

AI kini bukan lagi sekadar eksperimen teknologi atau proyek inovasi jangka pendek. Bagi sebagian perusahaan, AI telah menjadi mesin pertumbuhan baru yang mendorong peningkatan pendapatan, efisiensi operasional, dan inovasi berkelanjutan. Namun, realitas di lapangan menunjukkan bahwa manfaat tersebut belum dirasakan secara merata.

Laporan Cisco AI Readiness Index 2025 mengungkap bahwa hanya sekitar 13–14% perusahaan global yang benar-benar siap mengadopsi AI secara menyeluruh. 

Sebaliknya, mayoritas perusahaan masih tertahan pada persoalan mendasar. Infrastruktur IT belum cukup scalable, dengan hanya 34%  perusahaan yang merasa siap menopang beban sistem AI. Data masih terfragmentasi dan sulit diintegrasikan, sementara kesiapan sumber daya manusia dan budaya organisasi belum mendukung perubahan berbasis AI. Bahkan, pada aspek yang semakin krusial, yaitu keamanan AI agent dan sistem otonom, hanya 31% perusahaan yang merasa mampu mengendalikannya dengan baik.

Di tengah kondisi ini, banyak organisasi tetap terdorong mengadopsi AI karena tekanan tren dan kompetisi. Padahal, tanpa fondasi yang kuat, AI justru berisiko menjadi investasi mahal dengan hasil yang tidak jelas.

Karena itu, pertanyaan paling penting bukanlah “AI apa yang harus kita gunakan?” melainkan “apakah organisasi kita benar-benar siap dan membutuhkannya?” 

BACA JUGA: Implementasi AI dalam Pengembangan Software

Perusahaan yang Cocok Mengadopsi AI

Perusahaan yang siap mengadopsi AI umumnya bukan yang langsung mengejar teknologi, melainkan yang telah menyelesaikan fondasi digitalnya dengan baik. Hal ini juga sejalan dengan pandangan CEO Badr Interactive, Big Zaman, yang menekankan bahwa kesiapan AI selalu dimulai dari data dan proses yang tertata.

Menurut Big Zaman, adopsi AI tidak bisa dilepaskan dari pengelolaan data yang baik dan digitalisasi proses dasar, mulai dari pencatatan keuangan, operasional, hingga alur kerja internal. Tanpa fondasi ini, AI tidak memiliki konteks yang cukup untuk memberikan nilai nyata bagi bisnis.

Lebih lanjut, ia menekankan pentingnya pemetaan bisnis secara menyeluruh sebelum berbicara AI. Perusahaan perlu memahami sejauh mana proses bisnis yang dijalankan saat ini, tools apa saja yang digunakan di setiap fungsi, serta bagaimana SOP diterapkan dalam praktik sehari-hari. Pemetaan ini membantu organisasi melihat posisi mereka secara objektif, bukan berdasarkan asumsi.

Setelah pondasi dan pemetaan dilakukan, langkah berikutnya adalah mengidentifikasi pain point utama area yang selama ini paling merepotkan, paling memakan waktu, atau paling berisiko menimbulkan kesalahan. AI, menurut Big Zaman, seharusnya diarahkan untuk menyelesaikan masalah nyata yang benar-benar dirasakan oleh tim, bukan sekadar eksperimen teknologi.

Dari pain point tersebut, perusahaan kemudian masuk ke tahap ideasi berbasis ROI. Fokusnya bukan pada use case yang paling canggih, melainkan pada yang memberikan dampak bisnis terbesar. Pendekatan yang disarankan adalah memprioritaskan area dengan tingkat pain yang tinggi namun effort implementasinya relatif rendah. Strategi high impact–low effort ini memungkinkan AI cepat menunjukkan hasil dan membangun kepercayaan internal.

Dengan pendekatan seperti ini, AI tidak hadir sebagai proyek terpisah, melainkan sebagai bagian dari strategi bisnis yang terukur. Perusahaan yang mampu menata data, memetakan proses, dan memprioritaskan use case secara disiplin inilah yang pada akhirnya lebih siap menjadikan AI sebagai pengungkit pertumbuhan, bukan sekadar simbol inovasi.

BACA JUGA: Bagaimana Mengembangkan Software berbasis AI

Perusahaan yang Sebaiknya Menunda Adopsi AI

Meski AI semakin matang, data Cisco AI Readiness Index 2025 menunjukkan bahwa mayoritas perusahaan masih belum berada pada posisi ideal untuk mengadopsinya secara efektif. Keterlambatan ini bukan semata karena kurangnya minat, melainkan karena adanya sejumlah hambatan struktural yang belum terselesaikan.

Beberapa faktor utama yang membuat banyak perusahaan sebaiknya menunda, bukan menolak adopsi AI antara lain:

1. Kesenjangan Infrastruktur
   AI, terutama yang melibatkan AI agents dan model berukuran besar, membutuhkan infrastruktur IT yang fleksibel dan scalable. Namun, hanya 34% perusahaan yang merasa infrastruktur mereka siap menopang kebutuhan tersebut. Sistem yang tidak dirancang untuk beban komputasi tinggi akan cepat menjadi bottleneck, menghambat performa sekaligus meningkatkan biaya operasional.
2. Data yang Belum Siap Pakai
   Masalah klasik yang masih mendominasi adalah data yang terfragmentasi, tidak terpusat, atau berkualitas rendah. Padahal, data merupakan bahan bakar utama AI. Beberapa perusahaan menunjukkan kontras yang jelas, sebanyak  93% sudah memiliki data terpusat, sementara pada perusahaan lain, rata-rata angkanya baru 35%. Tanpa fondasi data yang kuat, AI sulit menghasilkaninsight yang dapat dipercaya.
3. Governance dan Keamanan yang Lemah
   Adopsi AI, khususnya sistem agentik yang bersifat otonom, menuntut kontrol dan pengawasan yang ketat. Sayangnya, hanya 31% perusahaan yang merasa mampu mengamankan dan mengendalikan sistem AI mereka. Tanpa governance, monitoring, dan guardrails yang jelas, risiko keamanan, kepatuhan, dan etika menjadi penghalang besar bagi adopsi AI berskala produksi.
4. AI Infrastructure Debt
   AI Infrastructure Debt, yaitu akumulasi dari kompromi teknis, upgrade yang terus ditunda, serta arsitektur yang kurang didanai. Hutang ini membuat biaya jangka panjang membengkak, inovasi melambat, dan ROI AI semakin sulit dicapai. Dalam kondisi seperti ini, menambahkan AI justru berpotensi memperburuk kompleksitas sistem yang sudah rapuh.
5. Kesenjangan SDM dan Budaya Organisasi
   Teknologi tidak pernah berdiri sendiri. Banyak perusahaan belum memiliki rencana manajemen perubahan yang matang. Hanya sekitar sepertiga organisasi yang benar-benar mempersiapkan karyawannya untuk bekerja berdampingan dengan AI. Akibatnya, resistensi internal, kurangnya talenta, dan minimnya adopsi di level operasional menjadi penghambat utama.
6. Tidak Adanya Mekanisme Pengukuran ROI yang Jelas
   Sebanyak 68% perusahaan belum memiliki proses sistematis untuk mengukur dampak investasi AI. Tanpa metrik yang jelas, sulit membuktikan nilai bisnis, memperoleh dukungan manajemen, dan melanjutkan AI dari tahap eksperimen ke produksi.

Pertanyaan Kunci Sebelum Mengadopsi AI

Sebelum memulai proyek AI, perusahaan sebaiknya menjawab beberapa pertanyaan mendasar berikut:

• Masalah bisnis apa yang ingin diselesaikan dengan AI?
• Apakah keputusan yang diambil dapat dijelaskan dan divalidasi melalui data?
• Apakah output AI dapat ditindaklanjuti secara nyata dalam proses bisnis?
• Apakah organisasi memiliki tim dan kapasitas untuk mengoperasikan serta memelihara model AI dalam jangka panjang?

Jika sebagian besar pertanyaan tersebut belum dapat dijawab dengan jelas, maka AI kemungkinan belum menjadi prioritas yang tepat.

BACA JUGA: AI & Automation: Bagaimana Teknologi Cerdas Mengubah Cara Perusahaan Mengambil Keputusan

Kesimpulan

AI bukan lagi soal teknologi, melainkan soal kesiapan. Nilainya hanya dapat dirasakan oleh perusahaan yang memiliki pondasi data, infrastruktur, tata kelola, SDM, dan pengukuran ROI yang matang. Menunda adopsi AI bisa menjadi langkah strategis untuk membenahi pondasi tersebut, sementara memaksakannya tanpa kesiapan justru berisiko menambah kompleksitas sistem dan biaya jangka panjang. Pada akhirnya, keberhasilan AI ditentukan bukan oleh kecepatan adopsi, tetapi oleh kedewasaan organisasi dalam menggunakannya.

Saatnya meninjau kembali kesiapan adopsi AI secara menyeluruh, bukan untuk memaksakan implementasi, melainkan memastikan pondasi bisnis dan teknologinya sudah tepat.

Lihat use case dan layanan yang dikerjakan BADR untuk memahami bagaimana kami membantu organisasi menata data, memetakan proses bisnis, serta menentukan inisiatif AI yang benar-benar relevan dan berdampak.

Isi formulir konsultasi di bawah ini untuk mendapatkan rekomendasi evaluasi kesiapan AI dan langkah implementasi yang paling sesuai dengan kondisi organisasi serta tujuan bisnis Anda.