Banyak Proyek AI Gagal, Kenapa?

pibitek.biz -Meskipun dijanjikan bakal mengubah banyak industri, proyek AI atau AI banyak yang terhenti karena biaya yang tinggi dan risiko yang menjulang. Laporan terbaru menunjukkan bahwa banyak proyek AI yang gagal di tengah jalan. Gartner, perusahaan riset dan konsultan teknologi terkemuka, memprediksi bahwa setidaknya 30% proyek AI Generatif akan ditinggalkan setelah tahap proof-of-concept, atau tahap pembuktian konsep, pada akhir tahun 2025. Perusahaan-perusahaan mengalami kesulitan untuk membuktikan dan mewujudkan nilai dari proyek AI mereka.

Biaya awal yang harus dikeluarkan juga lumayan fantastis, berkisar antara US$5 juta hingga US$20 juta. Deloitte, perusahaan jasa profesional global, juga menemukan hasil serupa. Dari 2.770 perusahaan yang disurvei, 70% menyatakan bahwa mereka baru memindahkan 30% atau kurang dari eksperimen AI Generatif mereka ke tahap produksi. Kurangnya persiapan dan masalah data menjadi penyebab utama rendahnya tingkat keberhasilan proyek AI. Secara keseluruhan, prospek proyek AI tidak terlalu cerah. Sebuah studi dari RAND Corporation, lembaga penelitian Amerika Serikat, menemukan bahwa meskipun investasi sektor swasta di bidang AI meningkat 18 kali lipat dari tahun 2013 hingga 2022, lebih dari 80% proyek AI gagal.

Tingkat kegagalan proyek AI dua kali lipat lebih tinggi dibandingkan proyek teknologi informasi perusahaan yang tidak melibatkan AI. Perbedaan besar antara dana yang diinvestasikan dan hasil yang dicapai mungkin menjadi faktor yang menyebabkan tujuh perusahaan teknologi besar, yaitu NVIDIA, Meta, Alphabet, Microsoft, Amazon, Tesla, dan Apple, kehilangan total US$1,3 triliun saham dalam lima hari pada bulan lalu. Menggunakan API AI Generatif, antarmuka yang memungkinkan pengembang untuk mengintegrasikan model AI Generatif ke dalam aplikasi mereka, bisa menelan biaya awal hingga US$200.000 dan biaya tambahan US$550 per pengguna per tahun, menurut perkiraan Gartner. Selain itu, membangun atau menyempurnakan model khusus bisa menelan biaya antara US$5 juta dan US$20 juta, ditambah US$8.000 hingga US$21.000 per pengguna per tahun. Investasi rata-rata pemimpin IT global di bidang AI mencapai US$879.000 pada tahun lalu, menurut laporan dari ABBYY, penyedia software otomatisasi. Hampir semua (96%) responden dalam survei tersebut menyatakan bahwa mereka akan meningkatkan investasi ini pada tahun berikutnya, meskipun sepertiga dari mereka mengaku khawatir tentang biaya yang tinggi.

Analis Gartner menulis bahwa AI Generatif membutuhkan toleransi yang lebih tinggi terhadap kriteria investasi keuangan tidak langsung dan masa depan dibandingkan dengan pengembalian investasi langsung, yang membuat banyak kepala bagian keuangan merasa tidak nyaman. Kekhawatiran tentang pengembalian investasi proyek AI tidak hanya datang dari kepala bagian keuangan. Investor di perusahaan teknologi terbesar di dunia juga menunjukkan keraguan tentang kapan, atau apakah, investasi mereka akan membuahkan hasil.

Jim Covello, analis saham Goldman Sachs, menulis dalam sebuah laporan pada bulan Juni: "Meskipun harganya mahal, teknologinya belum berada di tempat yang seharusnya agar bermanfaat". Nilai pasar Alphabet dan Google juga turun pada bulan Agustus karena pendapatan mereka tidak mengimbangi investasi mereka di infrastruktur AI. Salah satu alasan utama kegagalan peluncuran proyek AI Generatif perusahaan adalah kurangnya persiapan. Kurang dari setengah responden dalam survei Deloitte merasa organisasi mereka sangat siap di bidang infrastruktur teknologi dan manajemen data.

Padahal, kedua hal ini merupakan elemen dasar yang diperlukan untuk meningkatkan skala proyek AI ke tingkat di mana manfaatnya dapat dirasakan. Studi RAND juga menemukan bahwa organisasi sering kali tidak memiliki infrastruktur yang memadai untuk mengelola data mereka dan menerapkan model AI yang telah selesai. Hanya sekitar 1 dari 5 responden Deloitte yang menunjukkan kesiapan di bidang bakat dan risiko dan tata kelola. Akibatnya, banyak organisasi secara aktif merekrut atau meningkatkan keterampilan karyawan mereka untuk peran etika AI.

Kualitas data juga menjadi hambatan dalam menyelesaikan proyek AI Generatif. Studi Deloitte menemukan bahwa 55% bisnis telah menghindari kasus penggunaan AI Generatif tertentu karena masalah yang terkait dengan data, seperti data yang sensitif atau kekhawatiran tentang privasi dan keamanannya. Penelitian RAND juga menekankan bahwa banyak organisasi tidak memiliki data yang diperlukan untuk melatih model yang efektif. Melalui wawancara dengan 65 ilmuwan data dan insinyur, analis RAND menemukan bahwa penyebab utama kegagalan proyek AI adalah kurangnya kejelasan tentang masalah yang ingin dipecahkan.

Para pemangku kepentingan industri sering kali salah memahami atau salah mengkomunikasikan masalah ini, atau memilih masalah yang terlalu rumit untuk dipecahkan dengan teknologi. Organisasi mungkin juga lebih fokus pada penggunaan teknologi terbaru daripada benar-benar memecahkan masalah yang ada. Kekhawatiran lain yang mungkin berkontribusi pada kegagalan proyek AI Generatif yang dikutip oleh Deloitte termasuk risiko bawaan AI — halusinasi, bias, masalah privasi — dan mengikuti peraturan baru seperti UU AI Uni Eropa.

Terlepas dari tingkat keberhasilan yang buruk, 66% CIO yang berbasis di AS sedang dalam proses menerapkan AI Generatif copilots, dibandingkan dengan 32% pada bulan Desember, menurut laporan Bloomberg. Kasus penggunaan utama yang disebutkan adalah agen chatbot, seperti untuk aplikasi layanan pelanggan. Persentase responden yang menyatakan bahwa mereka sedang melatih model dasar juga meningkat dari 26% menjadi 40% dalam periode yang sama. Laporan RAND memberikan bukti bahwa bisnis tidak mengurangi usaha AI Generatif mereka sebagai akibat dari tantangan dalam menyelesaikannya.

Menurut satu survei, 58% perusahaan menengah telah menerapkan setidaknya satu model AI ke produksi. Dorongan di balik ketekunan dalam AI Generatif adalah beberapa dampak nyata pada penghematan biaya dan produktivitas, menurut Gartner. Sementara itu, dua pertiga dari organisasi yang disurvei oleh Deloitte mengatakan bahwa mereka meningkatkan investasi mereka karena mereka telah melihat nilai awal yang kuat. Namun, penelitian ABBYY menemukan bahwa 63% pemimpin IT global khawatir bahwa perusahaan mereka akan tertinggal jika mereka tidak menggunakan AI.

Bahkan ada bukti bahwa AI Generatif menjadi pengalih perhatian. Menurut IBM, 47% pemimpin teknologi merasa bahwa fungsi IT perusahaan mereka efektif dalam memberikan layanan dasar, penurunan 22% sejak 2013. Para peneliti menyarankan bahwa hal ini terkait dengan mereka yang mengalihkan perhatian mereka ke AI Generatif, karena 43% eksekutif teknologi mengatakan bahwa hal itu telah meningkatkan kekhawatiran infrastruktur mereka dalam enam bulan terakhir. Rita Sallam, VP analis Gartner, mengatakan: "Data ini berfungsi sebagai titik referensi yang berharga untuk menilai nilai bisnis yang diperoleh dari inovasi model bisnis AI Generatif".