Tantangan adopsi AI terbesar untuk 2026

Pada tahun 2026, banyak organisasi mengalihkan strategi AI mereka dari AI generatif ke AI agen. Mereka mengeksplorasi sistem AI yang dapat membuat keputusan, mengoordinasikan tugas, dan menyelesaikan alur kerja multi-langkah dengan keterlibatan manusia yang terbatas.

Gartner memprediksi bahwa pada tahun 2028, 33% aplikasi perangkat lunak perusahaan akan menyertakan AI agen, naik dari kurang dari 1% pada tahun 2024.¹ Dan selama episode IBM® Mixture of Experts podcast, host Tim Hwang dan para tamunya membahas visi Microsoft tentang “setiap perusahaan menjadi fasilitas manufaktur sendiri untuk agen.“  Transisi ini membawa tantangan yang lebih kompleks.

Realitas adopsi AI pada tahun 2026 adalah bahwa kemampuan AI maju lebih cepat daripada kemampuan organisasi. “AI lebih merupakan kepemimpinan daripada tantangan teknologi,” kata Dan Taylor, VP Global Ads Google baru-baru ini. Sementara banyak perusahaan memiliki akses ke alat AI yang kuat, sebagian besar tidak memiliki fondasi operasional yang diperlukan untuk menskalakan AI secara efektif. Banyak perusahaan masih berjuang dengan data yang terfragmentasi, tata kelola yang tidak lengkap, kesenjangan bakat, kompleksitas sistem, dan skeptisisme sistem otonom.

Masalah-masalah ini menyebabkan adopsi AI perusahaan semakin berkisar pada transformasi daripada hanya penerapan teknologi. Keberhasilan AI jangka panjang tergantung pada seberapa baik AI terintegrasi ke dalam proses bisnis dan operasi sehari-hari. Organisasi yang membuat kemajuan paling besar sering kali berinvestasi dalam kesiapan operasional bersama dengan inovasi teknis.

Pada tahun 2026, tantangan umum yang dihadapi organisasi saat mereka pindah dari pilot AI ke adopsi di seluruh perusahaan meliputi:

• Kualitas dan kesiapan data
• Tata kelola dan keamanan
• Membuktikan ROI dan membenarkan biaya
• Kesenjangan keterampilan dan perubahan organisasi
• Integrasi alur kerja

Kesiapan data telah menjadi salah satu hambatan terbesar untuk adopsi AI perusahaan. Pada fase awal pengembangan AI, banyak organisasi berfokus pada mengakses kumpulan data eksklusif untuk penyesuaian model. Tantangan itu masih ada, tetapi masalah yang lebih luas sekarang melibatkan kualitas data, aksesibilitas, dan tata kelola di seluruh organisasi.

Banyak perusahaan beroperasi dengan lingkungan data terfragmentasi dan terisolasi yang berkembang selama beberapa dekade. Informasi bisnis penting sering tersebar di seluruh sistem yang terputus dan format data yang tidak konsisten. Sistem AI berjuang di lingkungan ini karena data berkualitas buruk melemahkan kinerja dan keandalan model AI.

Munculnya AI agen meningkatkan pentingnya tata kelola data dan kesiapan yang kuat. Jika sumber data perusahaan mengandung celah atau kesalahan, agen AI dapat membuat rekomendasi yang cacat atau menjalankan tindakan yang salah dalam skala besar. Risiko ini menciptakan keraguan di antara para eksekutif.

Kesiapan data juga memengaruhi kecepatan adopsi AI. Organisasi dengan manajemen data yang kuat dapat pindah dengan cepat dari proyek percontohan ke penerapan. Bisnis dengan data terfragmentasi sering menghabiskan lebih banyak waktu membersihkan, mengatur, dan mengatur informasi daripada membangun solusi AI.

Perusahaan dapat mengurangi tantangan ini dengan memperlakukan modernisasi data sebagai inisiatif strategis daripada tugas teknis. Banyak organisasi berinvestasi dalam platform data terpusat, kerangka kerja tata kelola yang lebih kuat, dan kepemilikan aset data perusahaan yang lebih jelas.

Tantangan adopsi AI signifikan lainnya melibatkan tata kelola, akuntabilitas, dan risiko sistem otonom. Sistem AI agen sekarang dapat menyelesaikan tugas di berbagai aplikasi, membuat keputusan, dan berinteraksi dengan data sensitif dengan pengawasan manusia yang terbatas. Kemampuan ini meningkatkan efisiensi, tetapi juga memperkenalkan risiko operasional baru yang tidak siap dikelola oleh banyak organisasi.

Peran tata kelola khusus AI tumbuh 17% pada tahun 2025, dan pangsa bisnis tanpa kebijakan AI yang bertanggung jawab turun tajam dari 24% menjadi 11%.² Namun demikian, kesenjangan tata kelola telah muncul. Perusahaan sering kekurangan kebijakan untuk memantau perilaku AI, ulasan keputusan otomatis atau menetapkan akuntabilitas ketika sistem menghasilkan hasil yang berbahaya.

Transparansi adalah hal lain yang menjadi perhatian. Banyak organisasi berjuang untuk memahami bagaimana sistem AI memprioritaskan tindakan atau mencapai kesimpulan. Bisnis tidak mungkin untuk menskalakan sistem otonom tanpa kepercayaan pada bagaimana sistem tersebut beroperasi dan mengelola risiko.

Organisasi menghadapi tekanan yang meningkat dari regulator untuk menerapkan kebijakan AI yang bertanggung jawab yang mendukung dokumentasi yang lebih kuat, jejak audit, dan manajemen risiko. Kekhawatiran tentang privasi data, penyedia AI pihak ketiga, dan kerentanan keamanan juga menjadi lebih menonjol. Dalam industri yang sangat diatur, organisasi juga harus memverifikasi bahwa sistem AI mematuhi kerangka kerja seperti General Data Protection Regulation (GDPR) dan menjaga transparansi seputar bagaimana algoritma AI memproses informasi sensitif.

Perusahaan dapat mengurangi risiko ini dengan membangun program tata kelola AI formal di awal proses adopsi. Banyak organisasi juga menciptakan tim tata kelola lintas fungsi yang mencakup pemimpin hukum, keamanan, kepatuhan, dan teknologi. Pengawasan manusia tetap sangat penting untuk keputusan berisiko tinggi di lingkungan yang menghadapi pelanggan atau diatur. Pemantauan, pengujian, dan dokumentasi berkelanjutan juga dapat membantu organisasi mengidentifikasi masalah sebelum mereka menciptakan masalah yang lebih besar.

Perusahaan berfokus pada nilai AI.

Hampir 80% eksekutif mengharapkan AI untuk mendorong pendapatan yang signifikan pada tahun 2030—tetapi hanya 24% yang tahu dari mana asalnya.³ Menerapkan AI sekarang mencakup biaya yang meningkat terkait dengan infrastruktur, lisensi model, komputasi cloud, pekerjaan integrasi, keamanan siber, dan pemeliharaan sistem.

Pelanggan Salesforce melaporkan bahwa agen dan asisten AI memberikan ROI (laba atas investasi) yang kuat di TI, penjualan, dan layanan pelanggan. ⁴ Namun, sistem AI agen dapat menciptakan biaya operasional yang lebih tinggi karena memerlukan lebih banyak orkestrasi, pemantauan, dan kemampuan pemrosesan real-time daripada alat AI generatif. Ketika sistem AI berskala di seluruh operasi, perusahaan menghadapi tekanan untuk mengelola penggunaannya, mengoptimalkan beban kerja, dan membenarkan investasi yang sedang berlangsung.

Beberapa perusahaan memulai program AI yang ambisius tanpa mengidentifikasi tujuan operasional yang jelas. Banyak yang berjuang untuk menentukan metrik keberhasilan yang berarti untuk inisiatif AI. Dan peningkatan produktivitas bisa sulit diukur di seluruh tim.

Organisasi dapat mengurangi tantangan ini dengan membangun perjalanan AI yang realistis dan peta jalan implementasi jangka panjang. Pendekatan ini memprioritaskan contoh penggunaan praktis dan membuatnya lebih mudah untuk mengukur kemajuan dan hasil bisnis yang sukses saat menerapkan AI di seluruh perusahaan. Penerapan tambahan dapat membantu membangun kepercayaan, meningkatkan pembelian, dan memperkuat dukungan jangka panjang untuk investasi AI.

Banyak inisiatif AI yang sukses dimulai dengan aplikasi yang mengurangi pekerjaan manual, meningkatkan waktu respons, atau merampingkan alur kerja internal. Perusahaan juga perlu disiplin dalam memilih vendor dan mengelola biaya sebelum menskalakan AI.

Tantangan bakat AI telah berkembang selama setahun terakhir. Organisasi yang berfokus pada rekayasa prompt dan keterampilan AI generatif sekarang membutuhkan tim yang dapat mengelola sistem AI di seluruh integrasi, keamanan siber, tata kelola orkestrasi, dan manajemen perubahan.

Adopsi AI yang sukses seringkali membutuhkan perubahan pada alur kerja, metrik kinerja, dan struktur organisasi. Dalam organisasi yang telah mengadopsi AI, 27% karyawan mengatakan bahwa tempat kerja mereka telah berubah dengan cara yang mengganggu hingga tingkat yang besar atau sangat besar dalam setahun terakhir.⁵ Di sisi lain, 61% mengatakan bahwa AI membuat pekerjaan mereka kurang biasa dan lebih strategis.⁶ Tetapi banyak organisasi masih kekurangan karyawan dengan pengalaman praktis untuk menerapkan AI dalam skala besar.

Karyawan juga menghadapi ketidakpastian tentang bagaimana AI akan memengaruhi alur kerja, tanggung jawab pekerjaan, dan proses pengambilan keputusan. Perusahaan yang meremehkan sisi manusia dari transformasi AI sering menghadapi perlawanan karyawan.

Adopsi AI yang sukses pada akhirnya bergantung pada teknologi dan kemampuan. Perusahaan dapat membeli alat AI canggih, tetapi mereka masih membutuhkan orang yang memahami cara mengelola risiko, mendesain ulang alur kerja, dan mengawasi operasi berbasis AI.

Organisasi dapat mengatasi tantangan ini dengan memperlakukan adopsi AI sebagai upaya transformasi perusahaan. Strategi ini mencakup pengembangan tenaga kerja dan program pelatihan AI. Usaha peningkatan keterampilan ini dapat melampaui tim teknis, sehingga seluruh organisasi mengembangkan pemahaman yang lebih kuat tentang kemampuan AI, machine learning, tata kelola, dan keterbatasan.

Bahkan perusahaan dengan kerangka kerja tata kelola yang kuat menghadapi rintangan ketika mengintegrasikan AI ke dalam sistem dan proses yang ada.

Banyak organisasi telah membuktikan bahwa alat AI dapat menghasilkan nilai bisnis dalam program percontohan. Tantangan yang lebih besar sekarang melibatkan mengintegrasikan teknologi AI ke dalam operasi bisnis dunia nyata. Lingkungan Enterprise sering menyertakan sistem lama dan alur kerja terfragmentasi yang tidak dirancang untuk mendukung teknologi baru. Integrasi yang buruk dapat membatasi kemampuan untuk meningkatkan operasi internal dan memodernisasi pengalaman pelanggan digital di seluruh ekosistem bisnis yang lebih luas.

Integrasi AI menjadi lebih kompleks dengan sistem berbasis AI agen. Sistem otonom sering membutuhkan akses ke beberapa aplikasi, antarmuka pemrograman aplikasi (API) dan sumber data real-time untuk menyelesaikan tugas secara efektif. Masalah integrasi dapat membatasi kinerja sistem, menciptakan hambatan atau menimbulkan risiko keamanan. Dan organisasi tidak dapat secara efektif menskalakan AI jika sistem terputus dari operasi bisnis inti.

Gangguan alur kerja merupakan kekhawatiran lain. Karyawan mungkin menolak sistem AI yang mengubah proses yang sudah mapan atau memperkenalkan batasan yang tidak jelas antara tanggung jawab manusia dan tugas otomatis. Proyek AI yang terintegrasi dengan buruk juga dapat meningkatkan gesekan jika karyawan perlu terus-menerus beralih di antara platform yang terputus atau memverifikasi output yang dihasilkan AI secara manual.

Perusahaan dapat mengurangi tantangan integrasi AI dengan memprioritaskan interoperabilitas dan desain alur kerja di awal proses adopsi. Arsitektur AI modular sering terintegrasi lebih mudah dengan sistem perusahaan yang ada. Penerapan AI bertahap juga dapat membantu mengidentifikasi masalah operasional sebelum kemampuan AI diperluas di seluruh bisnis. 

Kolaborasi erat antara tim teknologi dan unit bisnis dan komunikasi yang jelas dengan karyawan dapat mengurangi resistensi dan mendukung adopsi yang lebih lancar. Banyak organisasi juga menyeimbangkan pengembangan AI internal dengan kemitraan teknologi strategis.

Pada tahun 2026, adopsi AI bergantung pada kesiapan operasional. Nilai jangka panjang dari integrasi AI berasal dari kemampuan untuk mengintegrasikannya ke dalam operasi bisnis, mengelola risiko, mendukung karyawan, dan menskalakan adopsi secara bertanggung jawab.

Perusahaan yang membuat kemajuan paling besar mengambil pendekatan yang disiplin. Perusahaan memperkuat tata kelola, meningkatkan kualitas data, memodernisasi infrastruktur dan membangun keselarasan lintas fungsi antara tim bisnis dan teknologi. Banyak yang menargetkan contoh penggunaan yang memberikan nilai terukur sebelum memperluas AI secara lebih luas.

Prioritas organisasi adalah menciptakan fondasi yang dibutuhkan untuk mendukung AI dalam skala besar. Perusahaan yang berinvestasi dalam kesiapan, akuntabilitas, dan integrasi akan lebih mampu beradaptasi seiring dengan perkembangan kemampuan AI.