Penggunaan GenAI secara rutin sudah memberi sinyal kuat terhadap produktivitas pekerja Indonesia, tetapi perusahaan belum bisa berhenti pada angka tersebut. Manfaat AI baru bernilai strategis bila dapat dibuktikan lewat penghematan biaya, pertumbuhan pendapatan, atau perbaikan pengalaman pelanggan.
Survei Global Workforce Hopes and Fears 2025 dari PwC mencatat 96% pengguna harian GenAI melaporkan peningkatan produktivitas. Angka itu lebih tinggi dibandingkan 75% pengguna AI yang jarang memanfaatkan GenAI dan merasakan kenaikan produktivitas.
| Indikator | Temuan |
|---|---|
| Pekerja yang memakai AI | 69% dalam setahun terakhir |
| Pekerja yang memakai GenAI setiap hari | 16% |
| Pengguna harian GenAI yang lebih produktif | 96% |
| Pengguna AI yang jarang memakai GenAI dan lebih produktif | 75% |
Perbedaan tersebut memperlihatkan bahwa konsistensi pemakaian GenAI berpotensi memperkuat produktivitas di aktivitas kerja sehari-hari. Namun, peningkatan pada level individu belum otomatis mengubah kinerja keuangan perusahaan.
Perusahaan perlu menghubungkan penggunaan AI dengan ukuran bisnis yang jelas agar investasi teknologi dapat dievaluasi secara tepat. Ukuran itu dapat mencakup berkurangnya pekerjaan yang terhenti karena gangguan sistem, respons layanan yang lebih cepat, dan pencegahan masalah sebelum berdampak kepada pelanggan.
Produktivitas Bukan Satu-satunya Ukuran
Selama ini, investasi teknologi informasi kerap dinilai melalui indikator teknis seperti waktu aktif sistem, ketersediaan infrastruktur, dan kecepatan penanganan insiden. Indikator tersebut tetap penting, tetapi belum cukup untuk menjelaskan dampak langsung teknologi terhadap operasi bisnis.
Penyelesaian gangguan aplikasi yang lebih singkat, misalnya, dapat mengurangi waktu kerja karyawan yang hilang. Pemantauan yang lebih proaktif juga dapat membantu organisasi mencegah gangguan layanan sebelum pelanggan merasakan akibatnya.
Tekanan untuk membuktikan nilai itu semakin relevan ketika ekonomi Indonesia tumbuh 5,11% pada 2025. Nilai Produk Domestik Bruto nasional pada periode tersebut mencapai Rp23.821,1 triliun, sementara pelaku usaha dituntut meningkatkan efisiensi, produktivitas, dan ketahanan dalam persaingan global.
AI kemudian menjadi salah satu fondasi transformasi digital yang dipakai di berbagai sektor. Nilai investasinya tidak lagi dapat diukur dari jumlah layanan cloud, perangkat, atau otomatisasi yang berhasil dipasang.
Hambatan dari Sistem yang Terpisah
Menurut informasi yang dihimpun Medcom.id, lingkungan teknologi perusahaan kini semakin kompleks karena AI, cloud, otomatisasi, dan sistem hybrid berjalan bersamaan. Kompleksitas tersebut sulit dikelola bila aplikasi, jaringan, dan infrastruktur masih berada dalam sekat operasional yang terpisah.
Gangguan sederhana seperti kegagalan akses aplikasi dapat membutuhkan waktu lama untuk ditelusuri dalam lingkungan yang tersilo. Tim TI harus memeriksa banyak lapisan infrastruktur, sementara keterbatasan visibilitas dapat memicu biaya operasional tambahan dan mengganggu pelanggan.
ManageEngine, divisi Zoho Corporation yang bergerak di bidang manajemen TI, menilai integrasi operasi sebagai syarat penting agar AI diterapkan pada masalah yang relevan. Organisasi memerlukan pandangan menyeluruh atas jaringan, aplikasi, serta infrastruktur untuk membaca kondisi operasional secara utuh.
Technical Manager ManageEngine Hanief Bastian mengatakan, “Jika data dan proses internal masih terfragmentasi, potensi AI untuk mengenali pola dan mengotomatiskan tugas rutin tidak akan berjalan optimal.” Pernyataan itu menegaskan bahwa kemampuan AI sangat bergantung pada kesiapan data dan proses di sekelilingnya.
Data Terhubung untuk Keputusan yang Lebih Cepat
Data yang terintegrasi dapat membantu perusahaan mengenali pola gangguan, mempercepat respons, dan mengotomatisasikan pekerjaan rutin dengan konteks yang lebih baik. Sebaliknya, data yang tersebar pada banyak sistem membatasi AI dalam menghasilkan manfaat yang maksimal.
Karena itu, daya saing digital perusahaan Indonesia ke depan tidak hanya ditentukan oleh kecepatan mengadopsi AI. Keunggulan akan lebih bergantung pada kemampuan mengubah operasi TI yang terpadu menjadi hasil bisnis yang konkret dan terukur.
