Artificial Intelligence (AI) ditemukan kurang optimal dalam penggunaan, hal ini dinyatakan oleh perusahaan deloitte.
Namun belum merasakan peningkatan pendapatan secara signifikan menegaskan satu hal penting: tantangan utama AI saat ini bukan pada teknologi, melainkan pada cara pemanfaatannya.
Upaya dalam optimalisasi perkembangan ini yaitu perusahaan perlu menggeser pendekatan dari sekadar adoption menuju value creation.
Mengubah AI dari Alat Efisiensi Menjadi Penggerak Pendapatan
Sebagian besar organisasi saat ini menggunakan AI untuk meningkatkan efisiensi operasional: mempercepat proses, mengurangi beban kerja manual, atau menekan biaya. Meskipun penting, pendekatan ini secara alami membatasi dampak.
Agar AI berkontribusi pada revenue lift, perusahaan perlu memposisikan AI sebagai penggerak keputusan bisnis. Bukan hanya otomatisasi tugas, tapi dapat digunakan untuk:
- mengidentifikasi peluang penjualan baru berdasarkan pola perilaku pelanggan,
- memprediksi churn dan mendorong strategi retensi,
- atau mengoptimalkan harga dan penawaran secara dinamis.
Tanpa keterkaitan langsung ke aktivitas yang menghasilkan pendapatan, manfaat AI akan berhenti di level efisiensi.
Mendesain Ulang Proses Bisnis
Salah satu alasan utama mengapa AI belum berdampak besar pada pendapatan adalah karena banyak perusahaan menempelkan AI pada proses lama. AI digunakan untuk mempercepat alur kerja yang sebenarnya sudah tidak relevan atau kurang optimal.
Memaksimalkan AI berarti berani melakukan process re-engineering. Perusahaan perlu bertanya: jika AI menjadi bagian inti dari proses ini, bagaimana seharusnya cara kerja kami berubah? Pendekatan ini memungkinkan membuka model bisnis baru, bukan hanya meningkatkan proses lama.
Memastikan AI Digunakan Secara Nyata oleh Tim Bisnis
Laporan Deloitte juga menunjukkan bahwa meskipun akses terhadap AI meningkat, tingkat pemanfaatannya belum maksimal. Ini menandakan adanya kesenjangan antara ketersediaan teknologi dan adopsi oleh manusia.
AI hanya akan menghasilkan nilai jika:
- tim penjualan benar-benar menggunakan insight dalam mengambil keputusan,
- tim marketing memanfaatkan analitik untuk personalisasi kampanye,
- dan tim layanan pelanggan menjadikan bagian dari pengalaman pelanggan, bukan sekadar fitur tambahan.
Investasi pada pelatihan, perubahan budaya, dan penyelarasan peran menjadi kunci agar tidak berhenti sebagai proyek teknologi.
Mengaitkan dengan KPI dan Target Bisnis yang Jelas
Cara lain untuk memaksimalkan AI adalah dengan mengikat setiap inisiatif pada metrik bisnis yang spesifik. Banyak organisasi gagal melihat revenue lift karena keberhasilan hanya diukur dari sisi teknis, bukan dampak bisnis.
AI harus dihubungkan dengan indikator seperti:
- peningkatan conversion rate,
- peningkatan customer lifetime value,
- penurunan churn yang berdampak langsung pada pendapatan.
Dengan demikian, nilai AI dapat dievaluasi secara objektif dan disesuaikan secara berkelanjutan.
