Laporan baru KPMG menemukan bahwa hanya 7% pemimpin bisnis yang dapat menunjukkan pengembalian atas investasi kecerdasan buatan mereka. Sisanya mengucurkan uang ke AI tanpa mampu menunjukkan bahwa itu benar-benar membuahkan hasil.
Kesenjangan antara keyakinan dan bukti
Laporan tersebut menggambarkan gambaran yang suram: sebagian besar eksekutif yakin AI menciptakan nilai, tetapi mereka tidak dapat mendukung keyakinan itu dengan angka. Keterputusan ini lebih dari sekadar masalah akuntansi. Ini masalah strategis. Jika perusahaan tidak dapat mengukur apa yang dihasilkan oleh sistem AI, perusahaan tidak dapat memutuskan di mana harus berinvestasi lebih, di mana harus memangkas, atau bahkan apakah seluruh upaya itu layak.
Temuan KPMG menunjukkan bahwa nilai yang dirasakan dari AI berjalan jauh di depan bukti nyata. Para eksekutif mungkin mendengar kisah sukses dari rekan-rekan, melihat demo yang menarik, dan merasakan tekanan untuk mengikuti. Tetapi ketika diminta untuk menunjukkan pengembalian aktual dari proyek AI tertentu, sebagian besar tidak bisa.
Mengapa pelacakan biaya kurang memadai
Sebagian masalahnya adalah biaya AI sering tersebar. Ada pengeluaran yang jelas untuk perangkat lunak dan komputasi cloud, tetapi juga pengeluaran tersembunyi: pembersihan data, pekerjaan integrasi, pelatihan ulang staf, dan waktu yang dihabiskan insinyur untuk menyesuaikan model. Banyak tim keuangan tidak memiliki gambaran yang jelas tentang pengeluaran tersebut, sehingga mereka tidak dapat mencocokkannya dengan manfaat yang seharusnya dihasilkan oleh AI.
Tanpa pelacakan itu, akuntabilitas menjadi kabur. Jika sistem AI tidak memberikan hasil, siapa yang bertanggung jawab? Tim yang membangunnya? Vendor yang menjualnya? Eksekutif yang menyetujuinya? Laporan tersebut mengisyaratkan bahwa kurangnya pelacakan biaya yang ketat membuat hampir mustahil untuk menetapkan tanggung jawab atau belajar dari kegagalan.
Apa yang diisyaratkan laporan
Laporan KPMG tidak menawarkan formula ajaib, tetapi menunjuk pada kebutuhan yang jelas: pengukuran yang lebih baik dan pengawasan yang lebih disiplin terhadap pengeluaran AI. Itu berarti membangun sistem pelacakan biaya yang dapat mengikuti setiap rupiah dari investasi awal hingga hasil akhir, dan kemudian mengajukan pertanyaan sulit tentang apakah hasil itu sepadan.
Ini juga menunjukkan bahwa perusahaan harus memperlakukan AI seperti investasi modal lainnya. Anda tidak akan membeli pabrik tanpa mengetahui hasil yang diharapkan. Proyek AI layak mendapatkan pengawasan yang sama. Angka 7% adalah peringatan bahwa sebagian besar organisasi terbang buta pada beberapa taruhan termahal mereka.
Pertanyaan sekarang adalah apakah para kepala keuangan akan menganggap serius peringatan itu. Laporan tersebut menjelaskan satu hal: kesenjangan antara nilai yang dirasakan dan pengembalian yang terbukti tidak akan menutup dengan sendirinya. Butuh kerja yang disengaja pada pelacakan biaya dan akuntabilitas.
