Investasi AI Indonesia Melonjak, Tapi Kematangan Implementasi Masih Rendah
Warta Ekonomi, Jakarta -
Investasi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) di Indonesia diproyeksikan terus meningkat, tetapi lonjakan belanja tersebut belum sepenuhnya diikuti tingkat kematangan implementasi AI di organisasi.
Hal tersebut tercermin dalam laporan IDC Info Snapshot: From AI Spending to AI Value Creation, yang disusun bersama PT Metrodata Electronics Tbk dan dirilis bertepatan dengan penyelenggaraan Metrodata Solution Day (MSD) 2026.
Dalam laporan tersebut, sebanyak 56,7% organisasi di Indonesia berencana meningkatkan anggaran Generative AI (GenAI) lebih dari 50%. Angka ini hampir dua kali lipat dibandingkan rata-rata Asia Pasifik yang mencapai 29,8%.
Namun, peningkatan investasi tersebut masih berhadapan dengan tingkat kematangan AI organisasi yang relatif rendah. IDC mencatat AI maturity Indonesia berada di level 2,03 dari skala 5, masih di bawah rata-rata Asia Pasifik maupun global.
Kesenjangan antara besarnya investasi dan tingkat kematangan implementasi tersebut menjadi salah satu sorotan dalam Metrodata Solution Day 2026 yang mengusung tema “Winning with AI: Build, Run, and Scale for Measurable Impact.”
Presiden Direktur PT Metrodata Electronics Tbk Susanto Djaja mengatakan, organisasi kini perlu mengubah fokus dari sekadar mengejar adopsi teknologi menuju penciptaan dampak bisnis yang dapat diukur.
“Kita telah melewati fase di mana adopsi menjadi ukuran kemajuan. Indonesia sudah membuktikan itu, salah satu pasar dengan kecepatan adopsi AI tertinggi di kawasan ini. Yang menentukan sekarang adalah nilai yang dihasilkan, bukan seberapa cepat teknologi itu dipakai,” ujar Susanto.
Menurutnya, organisasi membutuhkan disiplin, tata kelola, serta akuntabilitas dalam setiap investasi AI yang dilakukan. Dengan demikian, keberhasilan implementasi AI tidak hanya diukur dari seberapa banyak teknologi tersebut digunakan, tetapi juga dari dampak nyata terhadap bisnis dan operasional.
Metrodata menilai terdapat tiga tahapan penting yang perlu diperhatikan perusahaan dalam mengembangkan AI, yakni Build, Run, dan Scale.
Pada tahap Build, organisasi perlu memastikan kesiapan fondasi, mulai dari data dan arsitektur hingga pemilihan use case yang sesuai dengan prioritas bisnis.
Selanjutnya, tahap Run berfokus pada pengelolaan implementasi AI melalui tata kelola, keamanan, operasional, serta mekanisme pengukuran yang tepat agar teknologi dapat berjalan secara konsisten.
Sementara tahap Scale menitikberatkan pada perluasan penggunaan AI ke berbagai fungsi bisnis. Langkah tersebut diharapkan dapat meningkatkan produktivitas, mempercepat pengambilan keputusan, sekaligus menciptakan nilai yang lebih besar bagi perusahaan.
Susanto menilai perusahaan perlu mengukur keberhasilan AI berdasarkan dampak yang dihasilkan.
“Melalui Metrodata Solution Day tahun ini, kami mengajak organisasi mengukur diri bukan dari kecepatan adopsi, tetapi dari dampak nyata yang berhasil mereka ciptakan,” katanya.
Metrodata Solution Day 2026 yang memasuki penyelenggaraan ke-21 mempertemukan pemimpin bisnis, praktisi teknologi, dan lebih dari 30 mitra teknologi global.
Forum tersebut membahas berbagai perkembangan teknologi, mulai dari AI, cloud, cybersecurity, data analytics, modern infrastructure, hingga enterprise applications.
Baca Juga: Kaspersky Ungkap AI Mulai Jadi Senjata Otonom Kejahatan Siber
Baca Juga: GROW AI Resmi Diluncurkan, Exabytes Dorong UMKM Indonesia Adopsi AI
Baca Juga: Ambisi AI Sektor Kesehatan Terhambat Kesenjangan Akses dan Tata Kelola Data
Sejumlah mitra teknologi Metrodata juga menyoroti pentingnya fondasi teknologi dan tata kelola agar investasi AI dapat menghasilkan nilai bisnis. Microsoft, misalnya, menilai organisasi perlu menjembatani kesenjangan antara tahap eksperimen AI dan penciptaan nilai bisnis yang terukur.
Sementara itu, Cloudera menyoroti pentingnya pengelolaan data. Menurut perusahaan tersebut, banyak organisasi di Indonesia telah melakukan investasi AI, tetapi masih menghadapi tantangan dalam mengendalikan dan mengelola data yang tersebar di berbagai lingkungan.
Dengan demikian, besarnya anggaran AI yang disiapkan perusahaan belum otomatis menjamin keberhasilan implementasi. Organisasi perlu memastikan kesiapan fondasi, tata kelola, keamanan, hingga kemampuan memperluas penggunaan AI agar investasi teknologi tersebut dapat dikonversi menjadi dampak bisnis yang nyata dan berkelanjutan.
Mau Berita Terbaru Lainnya dari Warta Ekonomi? Yuk Follow Kami di Google News dengan Klik Simbol Bintang.