Cara CIO Mengukur Keberhasilan Proyek AI Agar Tidak Gagal Dan Boros

Bisnis saat ini memiliki banyak kesempatan memakai teknologi AI, tapi tantangannya adalah bagaimana CIO memilih proyek AI yang benar-benar memberikan manfaat dan menghindari proyek yang hanya akan membuang sumber daya. Menurut riset Gartner, hampir separuh pengambil keputusan AI mengaku mereka kesulitan menaksir dan membuktikan nilai AI yang diterapkan.Salah satu masalah utama adalah jika CIO tidak bisa menghubungkan proyek AI dengan dampak bisnis yang nyata, maka risiko kegagalan seperti pembengkakan proyek dan pemborosan sumber daya sangat besar. Oleh karena itu, penting bagi CIO untuk membuat alasan bisnis yang jelas dan memperjelas tujuan proyek AI sejak awal.Perusahaan besar seperti Kraft Heinz dan PepsiCo sudah mulai menggunakan pengukuran kuantitatif dan KPI untuk memantau keberhasilan proyek AI mereka. Contohnya, Lowe’s melakukan iterasi pada alat AI yang digunakan karyawan berdasarkan data penggunaan agar lebih sesuai dengan kebutuhan, misalnya fitur voice-to-text yang lebih banyak digunakan.Gartner juga menunjukkan 10 metrik utama yang banyak dipakai CIO untuk mengukur keberhasilan AI. Metrik tersebut antara lain biaya tenaga kerja, modal kerja, pengurangan pengeluaran pemasok, indikator adopsi pengguna, serta pengaruh AI terhadap pengalaman karyawan dan pertumbuhan pendapatan perusahaan.Kesimpulannya, bagi CIO yang ingin sukses dengan AI, mereka harus dapat menerjemahkan metrik teknis menjadi argumen bisnis yang kuat. Menentukan tujuan dan metrik kesuksesan sejak awal akan membantu memaksimalkan nilai AI dan mencegah sumber daya terbuang sia-sia.