Kiat teratas untuk menavigasi 6 tantangan integrasi AI ini

Seiring terbentuknya era AI, perusahaan semakin mencari cara terbaik untuk mengintegrasikan kecerdasan buatan ke dalam sistem mereka yang sudah ada. Ambil contoh Coca-Cola Europacific Partners, perusahaan minuman global yang menggabungkan analitik yang didukung AI sebagai bagian dari perjalanan transformasi pengadaan. Upaya ini menghasilkan manfaat bisnis lebih dari 40 juta USD secara keseluruhan, termasuk 5 juta USD dalam penghematan biaya tahunan dan penghematan dari penghindaran biaya.¹

Menanamkan AI ke dalam proses bisnis adalah komponen penting dari inisiatif transformasi digital. AI mengotomatiskan tugas-tugas berulang, membantu meningkatkan efisiensi, membantu mengungkap insight yang dapat ditindaklanjuti, dan mengarah pada pengambilan keputusan yang lebih cepat serta lebih cerdas.

Integrasi AI bervariasi berdasarkan industri, kebutuhan bisnis, dan contoh penggunaan. Pengecer e-commerce, misalnya, dapat menggunakan analisis prediktif untuk perkiraan penjualan, mesin rekomendasi untuk saran produk yang disesuaikan, dan asisten virtual yang dilengkapi dengan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk meningkatkan pengalaman. Sementara itu, perusahaan manufaktur mungkin menerapkan agen AI untuk manajemen inventaris dan pengoptimalan rantai pasokan, pemeliharaan prediktif untuk aset robot, serta chatbot seperti ChatGPT untuk dukungan pelanggan.

Namun, bagi banyak organisasi, mengintegrasikan AI tidak selalu berjalan mulus. Mereka dapat mengalami rintangan seperti masalah kompatibilitas, masalah teknis, atau gangguan pada operasi bisnis.

Berikut adalah tantangan umum yang mungkin dihadapi perusahaan, beserta tips untuk mengatasinya demi proses integrasi AI yang lebih lancar.

Dalam sebuah studi oleh IBM® Institute for Business Value (IBV), 72% CEO mengatakan bahwa data milik sendiri adalah kunci untuk membuka nilai AI generatif.² Tetapi banyak perusahaan berurusan dengan kumpulan data yang tidak lengkap, ketinggalan zaman, atau terkotak-kotak. Menurut studi IBV lainnya, beberapa hambatan utama yang dihadapi Chief Data Officer ketika menggunakan data organisasi mereka untuk mendukung AI meliputi aksesibilitas, akurasi, kelengkapan, konsistensi, dan integritas.³

Tips utama:

• Lakukan audit untuk mengidentifikasi sumber data di seluruh organisasi Anda dan menilai kondisi data Anda saat ini, dengan menandai setiap celah atau kelemahan.²

• Investasikan dalam pembersihan data, pemformatan, dan pelabelan.

• Tetapkan kerangka kerja yang membantu memastikan data berkualitas tinggi, dengan mempertimbangkan akurasi, kelengkapan, konsistensi, dan berbagai dimensi lainnya.²

• Gunakan platform data cloud-native yang mendorong kolaborasi real-time lintas silo dan membuat data lebih mudah diakses di mana pun data berada.²

• Buat strategi tata kelola data yang berfungsi sebagai peta jalan untuk manajemen data yang efektif yang mencakup pengumpulan, penyimpanan, dan penggunaan.

Proses integrasi membutuhkan pengetahuan dan keterampilan khusus untuk membangun, menerapkan, dan memelihara sistem AI. Perusahaan mungkin merasa sulit untuk membentuk tim yang seimbang dengan semua pakar yang tepat—baik itu arsitek AI, ilmuwan data, maupun insinyur machine learning.

Tips utama:

• Investasikan dalam upaya meningkatkan keterampilan tenaga kerja Anda yang ada melalui program pelatihan dan pengembangan AI.

• Pekerjakan bakat baru dengan keahlian yang diperlukan jika sesuai anggaran Anda.

• Pertimbangkan konsultan atau spesialis pihak ketiga yang menawarkan layanan integrasi AI. Penyedia ini dapat menjembatani kesenjangan keterampilan jangka pendek saat Anda membangun kemampuan AI jangka panjang.

Biaya integrasi AI bisa menjadi tinggi, terutama pada tahap awal. Agar dapat mengikuti perkembangan teknologi AI saat ini, perusahaan mungkin perlu meningkatkan infrastruktur TI mereka dan memodernisasi aplikasi lama. Biaya berkelanjutan untuk pemeliharaan juga harus dipertimbangkan. Semua pengeluaran ini bertambah dan memakan sumber daya keuangan.

Tips utama:

• Adopsi pendekatan bertahap, dimulai dengan proyek-proyek kecil pada fungsionalitas terbatas. Ini memberi Anda gambaran tentang biaya awal, memungkinkan Anda mengukur nilai dan skalabilitas, serta memberi Anda kesempatan untuk mengukur ROI AI.

• Pilih solusi yang lebih hemat biaya, seperti platform berbasis cloud, API atau middleware saat Anda memodernisasi sistem lama, dan model AI pra-terlatih yang dapat Anda penyempurnaan alih-alih melatih dari awal.

Sistem berbasis AI secara tidak sengaja dapat mempelajari bias yang mungkin ada dalam data pelatihan dan ditampilkan dalam algoritme machine learning. Bias yang dipelajari ini dapat terbawa ke penerapan model, yang mengarah pada hasil yang berpotensi berbahaya, seperti platform pelacakan pelamar yang mendiskriminasi berdasarkan gender atau alat AI prediktif dalam perawatan kesehatan yang menghasilkan akurasi lebih rendah untuk kelompok yang secara historis kurang terlayani.

Sementara itu, halusinasi AI terjadi ketika alat visi komputer bertenaga AI generatif atau model bahasa besar menghasilkan output yang tampaknya benar, tetapi sepenuhnya dibuat-buat atau sama sekali tidak akurat. Halusinasi AI adalah fitur intrinsik dari sifat nondeterministik model ini dan biasanya muncul selama penalarankompleks, interaksi yang diperpanjang, atau urutan yang panjang.

Mengintegrasikan AI secara efektif membutuhkan pengelolaan risiko secara aktif terhadap bias AI dan halusinasi, karena keduanya dapat merugikan perusahaan jika tidak ditangani.

Tips utama:

• Perkenalkan praktik yang menumbuhkan keadilan dan akurasi, seperti membentuk tim pengembangan AI yang beragam, menggunakan kumpulan data pelatihan yang representatif, dan menggabungkan pendekatan pendekatan manusia atau pengawasan manusia selama proses integrasi.

• Tempatkan proses mitigasi bias dan halusinasi di seluruh siklus hidup AI. Ini memerlukan pemilihan model pembelajaran yang paling tepat, pendefinisian batas-batas yang membatasi kemungkinan hasil dan penguraian ambang probabilistik yang jelas, pengujian ketat, pemantauan berkelanjutan, serta penyempurnaan berkelanjutan.

• Kembangkan strategi tata kelola AI yang mencakup kerangka kerja, kebijakan, dan standar yang mengarahkan pengembangan dan penggunaan AI yang bertanggung jawab.

Menjaga data tetap pribadi dan aman harus menjadi prioritas bagi perusahaan. “Sistem AI yang tidak diatur lebih mungkin dilanggar dan lebih mahal jika terjadi,” menurut Laporan Biaya Pelanggaran Data IIBM® 2025.⁴ Meskipun laporan tersebut menemukan bahwa hanya sebagian kecil dari populasi yang diteliti (13%) mengalami pelanggaran pada model atau aplikasi AI, di antara mereka yang terdampak, 97% tidak memiliki kontrol akses AI yang tepat.⁵ Akibatnya, 60% insiden keamanan terkait AI menyebabkan data dikompromikan, sementara 31% menyebabkan gangguan operasional.⁵

Tips utama:

• Perkuat keamanan identitas dengan mengadopsi metode autentikasi modern yang tahan phishing seperti kunci sandi dan menerapkan kontrol operasional yang kuat untuk identitas non-manusia seperti agen AI.⁴

• Perkuat dasar-dasar keamanan siber, termasuk kontrol akses, enkripsi, dan manajemen kunci.⁴

• Didik karyawan Anda secara teratur tentang ancaman AI yang muncul dan praktik terbaik.

• Perbarui dan uji strategi respons insiden Anda secara berkala dengan memasukkan skenario relevan yang mengatasi kompleksitas dan risiko unik yang diperkenalkan oleh AI.

Perubahan biasanya menimbulkan resistensi. Perlawanan semacam itu dari tim Anda dapat terjadi dalam bentuk kekhawatiran tentang keamanan pekerjaan dan perpindahan pekerjaan, keengganan untuk menggunakan teknologi baru, atau sikap skeptis terhadap adaptasi dengan alur kerja yang dimodifikasi. Tidak peduli seberapa canggih alat AI Anda atau seberapa baik alat tersebut telah tertanam ke dalam organisasi Anda, jika tingkat adopsi rendah, maka semua upaya Anda sia-sia.

Tips utama:

• Libatkan karyawan Anda sejak awal, dengan memperhitungkan masukan mereka selama proses integrasi AI.

• Mulailah perubahan pola pikir dengan membingkai AI sebagai sistem yang dirancang untuk melengkapi, bukan menggantikan, kemampuan manusia, sehingga memungkinkan staf untuk berfokus pada tugas-tugas bernilai lebih tinggi.

• Berikan pelatihan yang ditargetkan, seperti memandu tim Anda melalui alur kerja tertentu sehingga mereka dapat segera melihat manfaat nyata.

• Tawarkan dukungan berkelanjutan, tidak hanya tentang cara menggunakan teknologi AI, tetapi juga tentang cara menafsirkan insight yang dihasilkan teknologi tersebut untuk pengambilan keputusan yang lebih terinformasi.

• Tumbuhkan budaya kolaboratif yang siap untuk AI, dengan merancang strategi untuk bekerja secara konstruktif bersama AI.

Dengan menyadari tantangan ini dan mengetahui cara mengatasinya, Anda akan berada di jalur untuk memperlancar proses integrasi dan mewujudkan potensi penuh AI bagi bisnis Anda.