AI di Indonesia: Adopsi Tinggi, Kesiapan Rendah

Seiring teknologi digital berkembang, kecerdasan buatan (AI) semakin banyak dimanfaatkan di Indonesia. Menurut Work Trend Index 2025 yang dirilis Microsoft dan LinkedIn, 95 % pemimpin bisnis di Indonesia berencana memakai agen AI untuk mendukung tim mereka dalam satu hingga dua tahun ke depan.

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

Namun di balik antusiasme tersebut tersimpan sebuah paradoks. Menurut Cisco AI Readiness Index 2025, hanya sekitar 23 % perusahaan di Indonesia yang benar-benar siap memanfaatkan AI secara efektif, meski sudah di atas rata-rata global yang hanya 13 %. Artinya, lebih dari tiga perempat perusahaan, sekitar 77 %, 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—yang akrab dipanggil 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 (08 Juni 2026).

Menurutnya, titik awal implementasi AI menjadi hambatan terbesar yang membuat banyak proyek AI mandek bahkan sebelum dimulai. Didit 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,” tambahnya.

Untuk menghindari pemborosan, Didit menyarankan perusahaan memastikan lima hal sejak awal:

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

Biaya AI sering menjadi pertanyaan yang membuat perusahaan ragu melangkah. 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.

Menjelaskan kunci memastikan hasil, Didit menekankan pentingnya 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.

Di titik ini, 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.

Perusahaan di Indonesia yang ingin memanfaatkan AI harus memulai dengan memahami masalah bisnis yang ingin diselesaikan, menyiapkan data yang berkualitas, memilih use case yang berdampak, mengalokasikan anggaran secara bertahap, dan melibatkan tim secara aktif. Dengan pendekatan ini, investasi AI dapat menghasilkan nilai nyata, bukan sekadar anggaran yang terbuang.