Alat kecerdasan buatan

berada di mana-mana di tempat kerja, mulai dari menulis email hingga menghasilkan kode. Namun, bagi banyak perusahaan, keuntungan finansial belum datang.

Survei baru yang dirilis pada Januari 2026 menunjukkan adanya kesenjangan yang semakin besar antara penggunaan AI dan hasil bisnis yang nyata.

Sementara karyawan bereksperimen lebih dari sebelumnya, sebagian besar CEO mengatakan bahwa AI belum meningkatkan pendapatan atau menurunkan biaya.

Intisari Penting

• 56% CEO melaporkan tidak ada pertumbuhan pendapatan atau penghematan biaya dari investasi AI.

• Keuntungan finansial hanya muncul ketika AI tertanam dalam alur kerja inti.

• Mengukur kualitas tugas lebih penting daripada menghitung pengguna AI.

Jika Anda tertarik dalam perdagangan kripto, jelajahiBitruedan meningkatkan pengalaman Anda. Bitrue berkomitmen untuk menyediakan layanan yang aman, nyaman, dan bervariasi untuk memenuhi semua kebutuhan kripto, termasuk perdagangan, investasi, pembelian, staking, peminjaman, dan lainnya.

Mengapa Sebagian Besar Investasi AI Tidak Menghasilkan Hasil

Data terbaru dari PwC menggambarkan dengan jelas frustrasi para eksekutif. Dalam survei CEO 2026, 56% responden mengatakan bahwa AI tidak memberikan pendapatan yang lebih tinggi maupun biaya yang lebih rendah selama tahun lalu. Hanya 12% yang melaporkan keberhasilan di kedua bidang tersebut, meskipun adopsi secara luas.

Hasil ini tidak berartiAlat AIAnda gagal secara langsung. Sebaliknya, masalah terletak pada bagaimana perusahaan menerapkannya.

Banyak organisasi menganggap AI sebagai tambahan produktivitas daripada perubahan struktural. Memberikan akses kepada karyawan untuk alat tanpa merombak alur kerja jarang mempengaruhi metrik keuangan.

Di Mana Perusahaan Salah

• AI ditambahkan tanpa mengubah cara pekerjaan dilakukan.

• Kesuksesan diukur dari login, bukan hasil

• Pengeluaran difokuskan pada lisensi, bukan perancangan ulang

Eksekutif yang melihat manfaat finansial 2 hingga 3 kali lebih mungkin untuk mengintegrasikan AI ke dalam pekerjaan yang berhadapan dengan pelanggan dan pengambilan keputusan.

Perusahaan-perusahaan ini memikirkan kembali proses daripada hanya menambahkan alat di atas sistem yang sudah ada. Perbedaannya menunjukkan bahwa nilai AI berasal dari transformasi, bukan eksperimen.

Baca Juga:Proyek DePIN Crypto Teratas untuk Dipantau pada 2026 saat Infrastruktur Web3 Memperluas

Tugas Kompleksitas Lebih Penting Daripada Penggunaan

Wawasan kunci lainnya berasal dari penelitian oleh Anthropic dan

Jenis tugas yang diberikan kepada AI menentukan apakah ia menciptakan nilai nyata atau hanya menghemat beberapa menit.

Anthropic

Waktu yang Dihemat Berdasarkan Jenis Tugas

• Tugas pengembangan perangkat lunak menghemat rata-rata 3,3 jam

• Tugas administratif menghemat sekitar 1,8 jam

Menggunakan AI untuk merangkum emailatau menulis ulang catatan terasa produktif tetapi memberikan dampak finansial yang terbatas.

Delegasi pekerjaan yang kompleks dan bertahap menciptakan hasil yang jauh lebih kuat. Namun, banyak karyawan tidak pernah bergerak melewati tugas dasar.

OpenAI juga mengidentifikasi adanya kekurangan kemampuan. Ini menggambarkan kesenjangan antara apa yang bisa dilakukan oleh sistem AI dan bagaimana orang sebenarnya menggunakannya.

Pengguna berat mengandalkan fitur penalaran yang canggih 7 kali lebih sering daripada pengguna rata-rata, menciptakan kesenjangan kinerja yang semakin besar.

Baca Juga:Top AI Crypto Airdrops untuk Ditanam di 2026: Panduan Testnet & Poin

Kesempatan dan Masalah Pengukuran Penggunaan Global

Adopsi AI terlihat sangat berbeda tergantung pada lokasi dan tingkat keterampilan. Data OpenAI di lebih dari 70 negara mengungkapkan adanya kesenjangan 3x dalam penggunaan fitur lanjutan. Perusahaan dengan tim yang lebih mahir dalam AI mendapatkan keunggulan, bahkan saat menggunakan alat yang sama.

Gap ini menyoroti masalah lain: pengukuran yang buruk. Banyak perusahaan tidak dapat mengaitkan penggunaan AI dengan hasil laba dan rugi. Tanpa data yang jelas, eksekutif kesulitan untuk membenarkan pengeluaran atau memperbaiki strategi.

Apa yang Dimaksud dengan Pengukuran yang Lebih Baik

• Melacak tim mana yang menggunakan fitur canggih

• Menghubungkan aktivitas AI dengan metrik pendapatan atau biaya

• Auditing tugas kompleksitas, bukan volume aktivitas

Googlebaru-baru ini menangani masalah ini dengan menambahkan analitik penggunaan yang terperinci ke dasbor admin Workspace-nya.

Alat-alat ini memungkinkan tim keuangan untuk melihat apakah fitur AI benar-benar digunakan dan oleh siapa. Jenis transparansi ini mungkin segera menjadi standar seiring dengan meningkatnya pengawasan.

Baca Juga:

Bagaimana Cara Membuat Bot Perdagangan Crypto AI dari Nol dengan Keuntungan Tinggi

Apa yang Harus Dilakukan CEO Berbeda di Tahun 2026

Pesan dari survei ini bukan untuk meninggalkan AI, tetapi untuk mematangkan penggunaannya. Fase eksperimental sedang berakhir, dan perusahaan sekarang menghadapi tekanan untuk menunjukkan hasil yang nyata. Para analis menunjuk pada beberapa prioritas yang harus difokuskan oleh pemimpin selanjutnya.

Prioritas Praktis untuk Eksekutif

• Hentikan menyamakan penggunaan dengan nilai

• Fokus pada tugas dengan kompleksitas tinggi

• Bujet untuk perancangan ulang alur kerja, tidak hanya perangkat lunak

• Pelajari pencapaian keuntungan nyata sebesar 12%

PwCjuga mencatat bahwa banyak perusahaan yang kurang memiliki dasar-dasar AI yang mendasar, termasuk peta jalan yang jelas dan keahlian internal.

Menginvestasikan lebih banyak uang ke dalam alat tanpa memperbaiki kesenjangan ini tidak mungkin mengubah hasil. Dengan investor semakin khawatir tentang gelembung AI, disiplin keuangan menjadi tidak terhindarkan.

Baca Juga:Bagaimana Anda Membuat AI Karakter untuk Agen AI?

Kesimpulan

Survei terbaru mengungkapkan sebuah kebenaran yang mengejutkan tentang adopsi AI korporat. Meskipun ada investasi besar-besaran dan penggunaan yang meningkat, sebagian besar CEO tidak melihat dampak yang signifikan pada pendapatan atau biaya.

Masalahnya bukan pada teknologi itu sendiri, tetapi bagaimana teknologi tersebut diterapkan, diukur, dan dikelola.

Seiring alat digital menjadi lebih kuat, perusahaan harus menuntut kejelasan, akuntabilitas, dan hasil nyata. Prinsip ini berlaku tidak hanya untuk AI tetapi juga ke area seperti perdagangan kripto.

Platform sepertiBitruefokus pada perdagangan kripto yang lebih mudah dan lebih aman dengan menggabungkan keamanan yang kuat dengan alat kinerja yang jelas.

Dalam lingkungan di mana hasil lebih penting daripada sensasi, memilih platform yang dibangun untuk transparansi dapat membuat perbedaan yang signifikan.

FAQ

Mengapa kebanyakan CEO tidak puas dengan hasil AI?

Karena AI sering digunakan untuk tugas bernilai rendah tanpa mengubah proses bisnis inti.

Berapa persentase CEO yang tidak melihat keuntungan finansial dari AI?

Sekitar 56% melaporkan tidak ada pertumbuhan pendapatan atau penghematan biaya dari AI.

Tugas AI mana yang menciptakan nilai paling banyak?

Tugas kompleks seperti pengembangan perangkat lunak menghasilkan dampak yang jauh lebih besar daripada pekerjaan administrasi dasar.

Apakah adopsi AI masih meningkat?

Ya, penggunaan sedang meningkat, tetapi hasil keuangan tetap terbatas bagi sebagian besar perusahaan.

Apakah AI masih bisa memberikan keuntungan di masa depan?

Ya, tetapi hanya jika perusahaan merancang ulang alur kerja dan mengukur hasil dengan benar.

Disclaimer: Pandangan yang diungkapkan secara eksklusif milik penulis dan tidak mencerminkan pandangan platform ini. Platform ini dan afiliasinya menolak tanggung jawab apa pun atas akurasi atau kecocokan informasi yang diberikan. Ini hanya untuk tujuan informasi dan tidak dimaksudkan sebagai nasihat keuangan atau investasi.