oleh : Riri Satria

Beberapa hari terakhir saya membaca The Economist, dan ada satu hal yang menarik perhatian saya. Majalah tersebut menempatkan “Returns on AI” sebagai salah satu liputan utamanya. Menurut saya, pilihan tema ini menarik karena menunjukkan bahwa pembicaraan tentang kecerdasan buatan atau AI telah memasuki babak baru.

Selama beberapa tahun terakhir kita banyak berbicara tentang kemampuan AI, generative AI, large language models, AI agents, produktivitas, bahkan kemungkinan AI menggantikan berbagai pekerjaan manusia. Kini pertanyaannya mulai bergeser, setelah begitu besar investasi yang ditanamkan ke dalam ekosistem AI, sebenarnya apa yang kembali kepada perusahaan dan perekonomian?

Menariknya, istilah yang digunakan bukan Return on AI Investment, melainkan Return on AI. Mengapa? Menurut saya, ada pesan penting di balik pilihan istilah tersebut, yang ingin diukur bukan semata-mata return dari uang yang diinvestasikan untuk membeli atau membangun AI, tetapi return yang dihasilkan oleh AI sebagai sebuah kapabilitas bisnis.

Perbedaan ini sekilas terlihat kecil, tetapi sesungguhnya cukup fundamental. Return on AI Investment akan membuat perhatian kita tertuju pada investasinya: berapa uang yang dikeluarkan, kemudian berapa uang yang kembali. Itu adalah pendekatan financial ROI yang konvensional.

Sementara Return on AI memiliki cakupan yang lebih luas. AI bukan lagi sekadar sebuah proyek atau perangkat teknologi yang dibeli perusahaan, melainkan sebuah kemampuan baru yang dapat mengubah cara organisasi bekerja, mengambil keputusan, melayani pelanggan, mengelola risiko, menciptakan produk, bahkan merumuskan strategi.

Karena itu, return-nya juga tidak selalu berbentuk uang yang langsung masuk ke laporan laba rugi. AI bisa menghasilkan produktivitas, mengurangi risiko, mempercepat proses, meningkatkan kualitas keputusan, meningkatkan pengalaman pelanggan, mempercepat time-to-market, menciptakan inovasi, dan membangun kapabilitas organisasi. Bahkan dalam konteks tertentu, nilai AI bisa berupa sesuatu yang lebih sulit diberi harga, seperti peningkatan keselamatan atau kemampuan organisasi merespons krisis.

Karena itu, Return on AI pada dasarnya bukan sekadar pertanyaan “berapa keuntungan dari investasi AI?”, tetapi “berapa besar nilai yang mampu diciptakan AI bagi organisasi?”

Di sinilah pengukurannya menjadi lebih kompleks. Misalnya, AI membuat pekerjaan yang sebelumnya membutuhkan empat jam menjadi hanya satu jam. Tiga jam yang dihemat memang merupakan productivity gain, tetapi belum tentu menjadi economic gain.

Pertanyaannya kemudian: ke mana tiga jam tersebut pergi? Apakah digunakan untuk menghasilkan lebih banyak pekerjaan? Apakah meningkatkan kualitas? Apakah memungkinkan perusahaan melayani lebih banyak pelanggan tanpa menambah tenaga kerja? Ataukah waktu tersebut hilang begitu saja karena tidak ada perubahan dalam proses bisnis?

Jadi, AI usage tidak sama dengan AI value, dan AI adoption tidak otomatis sama dengan AI transformation. Kita perlu menghubungkan penggunaan AI dengan business outcome yang nyata.

Dalam perspektif ini, saya melihat Enterprise Architecture menjadi sangat relevan. AI harus ditempatkan sebagai bagian dari arsitektur perusahaan, bukan berdiri sendiri sebagai proyek teknologi. Kita mulai dari business strategy, kemudian melihat business capability, proses bisnis, data, aplikasi, teknologi, manusia, dan akhirnya menentukan di mana AI dapat memberikan nilai terbesar.

Dari sana barulah kita mengukur business outcome dan menghitung return-nya. Dengan pendekatan seperti ini, kita tidak lagi bertanya, “Kita sudah punya AI, lalu AI ini mau digunakan untuk apa?”

Sebaliknya, kita bertanya, “Persoalan bisnis apa yang ingin kita selesaikan, nilai apa yang ingin kita ciptakan, dan seberapa besar AI berkontribusi terhadap penciptaan nilai tersebut?” Inilah alasan saya melihat istilah Return on AI lebih menarik daripada sekadar Return on AI Investment. Fokusnya bergeser dari investment menuju value creation.

Pada akhirnya, menurut saya, kemunculan istilah Return on AI menandai kedewasaan baru dalam perjalanan teknologi kecerdasan buatan. Pada fase awal, kita terpesona oleh pertanyaan “What can AI do?” Kemudian kita masuk ke fase “How do we implement AI?”

Sekarang kita mulai memasuki fase yang jauh lebih serius: “What value does AI actually create?” Investasi AI akan terus membesar, tetapi perusahaan tidak bisa selamanya hanya menunjukkan berapa banyak use case, berapa banyak user, atau berapa banyak model AI yang telah mereka implementasikan. Pada akhirnya, AI harus menghasilkan sesuatu yang bernilai.

Inilah makna terdalam dari Return on AI: bukan hanya menghitung berapa banyak uang yang kembali dari uang yang ditanamkan untuk AI, tetapi mengukur seberapa jauh AI mampu mengubah investasi teknologi menjadi nilai nyata bagi organisasi, manusia, dan masyarakat.