Integrasi AI di Bisnis: Efisiensi 10%–25% Menurut Laporan Terbaru

Berita Langsung

29 Okt, 2025

Perkembangan teknologi artificial intelligence (AI) — dan khususnya generative AI (Gen AI) serta agentic AI (AI-agen yang bisa mengambil inisiatif) — telah mendorong banyak organisasi untuk berpindah dari fase eksperimen ke skala produksi. Menurut Capgemini Research Institute dalam laporan 2025 mereka “AI in action: How Gen AI and agentic AI redefine business operations”, banyak organisasi kini mulai “merealise measurable returns” dari investasi AI mereka.
Temuan-lain dari PwC maupun MIT Technology Review Insights menunjukkan bahwa eksekutif menaruh ekspektasi efisiensi tinggi dari AI — termasuk angka sebesar “minimal 25%” dalam waktu dekat.
Dari sini muncul rangka bahwa organisasi yang berhasil menerapkan AI dengan benar bisa meraih peningkatan efisiensi dalam rentang 10% hingga 25% (atau bisa lebih) — asalkan sejumlah faktor pendukung terpenuhi.

Berikut ini ringkasan temuan-kunci yang relevan:

Dalam laporan Capgemini, disebutkan bahwa “around 40% of executives anticipate achieving 10–20% improvements in key metrics (insight accuracy, productivity, time to market, customer & employee satisfaction) over the next three years; and another ~20% expect > 20% improvement.”
Pernyataan eksplisit: “AI agents are expected to drive efficiencies and reduce operational costs, with conservative estimates indicating a minimum of 10 % efficiency gains, and optimistic projections reaching 25 %” — seperti dikutip dalam laporan.
Laporan MIT Technology Review Insights mencatat bahwa 81 % eksekutif teknologi memperkirakan bahwa AI “will boost efficiency by at least 25% in the next two years”.
Dengan demikian, rentang 10%-25% efisiensi muncul sebagai angka realistis bagi organisasi yang mulai menerapkan AI dalam operasi mereka.

Laporan Capgemini mencakup fungsi-bisnis utama di mana AI dan Gen AI mulai diterapkan: rantai pasokan & pengadaan (supply chain & procurement), keuangan & akuntansi (finance & accounting), operasi pelanggan (customer operations) dan operasi SDM/people operations.
Contoh angka: cost-savings / efisiensi dalam fungsi-fungsi ini sebesar 26–31% disebut dalam laporan.
Artinya: jika organisasi serius, potensi efisiensi bisa lebih besar dari 10–25% dalam skenario optimal.

Capgemini menemukan bahwa organisasi yang sudah memasuki skala produksi/operasi AI melaporkan rata-rata ROI sebesar 1.7x dari investasi AI mereka.
Namun juga diingat: banyak organisasi yang masih dalam tahap eksperimen, dan belum semua berhasil meraih efisiensi besar secara langsung.

Angka ini bukan sekadar optimisme belaka — melainkan angka yang muncul dari survei dan studi empiris terhadap organisasi yang sudah mulai mengimplementasikan AI secara serius. Berikut penjelasan maknanya:

Efisiensi biasanya berarti pengurangan waktu proses, penurunan kesalahan, peningkatan produktivitas, percepatan “time to market”, dan/atau pengurangan biaya operasional.
Angka 10% dianggap sebagai “minimum konservatif” untuk organisasi yang menjalankan AI secara baik. Sedangkan angka 25% atau lebih muncul dalam kondisi yang lebih matang: data dan sistem sudah mapan, proses telah diubah, AI dijalankan dalam fungsi operasional inti.
Angka ini bukan jaminan — banyak faktor yang mempengaruhi: skala organisasi, kompleksitas proses, kualitas data, kesiapan budaya, integrasi sistem, kemampuan mem-scale.
Dalam banyak kasus, efisiensi ini diukur dalam jangka menengah (misalnya 2-3 tahun) setelah pilot, bukan secara instan. Laporan Capgemini menyebut “over the next three years” untuk angka 10-20%.

Jadi, ketika kita bilang “AI bisa meningkatkan efisiensi 10%-25%”, artinya: jika semua faktor pendukung cukup, sebuah organisasi bisa mengharapkan peningkatan dalam kisaran itu — bukan bahwa semua organisasi secara otomatis akan mendapatkan angka tersebut.

Bagi organisasi yang ingin memanfaatkan AI untuk efisiensi operasional, berikut peluang yang dapat diangkat:

Automasi tugas rutin: misalnya entri data, pemrosesan dokumen, penyaringan email, chatbots layanan pelanggan — AI dan Gen AI bisa mengurangi beban manusia untuk tugas-berulang.
Analitik prediktif dan insight real-time: AI membantu memproses data besar (big data) dan menghasilkan insight yang mempercepat pengambilan keputusan.
Optimalisasi rantai pasokan: Use case supply chain & procurement menunjukkan potensi effisiensi besar (26-31% cost savings disebut).
Peningkatan akurasi dan pengurangan kesalahan: AI agen/agentic sistem bisa menurunkan error rate, yang tadi disebut dalam beberapa studi sebagai bagian dari efisiensi.
Skalabilitas dan kecepatan inovasi: Dengan AI, organisasi bisa lebih cepat merespons perubahan pasar, meluncurkan produk atau layanan baru dengan kondisi operasional yang lebih efisien.

Penerapan AI bukan tanpa hambatan — berikut hal-yang sering menjadi penghambat:

Kualitas data & integrasi sistem: Banyak organisasi mengalami kesulitan dalam menggabungkan data dari berbagai sistem, membersihkan data, menyiapkan infrastructure yang mendukung AI. Laporan Capgemini menyebut data/integrasi sebagai tantangan.
Kesiapan proses dan budaya organisasi: Teknologi saja tidak cukup — perlu proses kerja baru, pelatihan karyawan, perubahan budaya agar manusia+AI bisa kolaborasi.
Skala & industrialisasi AI: Melakukan pilot itu satu hal — melakukan deployment skala produksi dan mengukur efisiensi nyata adalah sesuatu yang berbeda. Bahkan laporan MIT menyebut banyak proyek Gen AI yang belum menghasilkan dampak P&L nyata.
Tata kelola, etika & risiko: Penggunaan AI harus memperhatikan privasi, keamanan data, bias algoritma, dan regulasi.
Ekspektasi vs realitas: Walaupun banyak eksekutif optimis (contoh: 81% menargetkan efisiensi ≥25% dalam 2 tahun) — realisasi di lapangan bisa lebih lama, atau hasilnya bisa di luar target jika faktor-pendukung kurang.

Berikut rangka langkah yang bisa diambil organisasi agar peluang efisiensi 10-25% lewat AI bisa lebih realistis:

Identifikasi use case yang bernilai — pilih proses yang banyak menggunakan waktu manusia, berulang, atau berbiaya tinggi.
Bangun fondasi data & sistem — pastikan data bersih, tersedia, sistem terintegrasi, API tersedia bila diperlukan.
Mulai pilot dan ukur metrik dengan jelas — definisikan metrik efisiensi (misalnya: pengurangan waktu proses, pengurangan error, pengurangan biaya) sebelum dan sesudah.
Skalakan secara bertahap — setelah pilot terbukti, perluas penerapan ke fungsi lain.
Kembangkan budaya organisasi & kompetensi manusia — latih karyawan untuk bekerja bersama AI (human+AI), bukan menggantikan manusia secara penuh.
Pantau & perkuat tata kelola — pastikan ada kebijakan privasi, keamanan, audit, dan mitigasi risiko AI.
Tetapkan ekspektasi realistis — meskipun target 10-25% efisiensi realistis, perlu dipahami bahwa hasil akan tergantung pada kesiapan organisasi.

Integrasi AI dalam bisnis bukan sekadar hype — banyak laporan menunjukkan bahwa dengan penerapan yang tepat, AI (termasuk Gen AI dan agentic AI) dapat menghasilkan efisiensi yang signifikan: dalam kisaran 10% hingga 25% adalah angka yang cukup realistis jika kondisi mendukung.
Namun, ini bukan “garansi” — keberhasilan tergantung pada kesiapan data, sistem, budaya, proses, dan pengukuran yang terstruktur. Untuk organisasi yang serius, AI dapat menjadi enabler transformasi operasional yang nyata — bukan hanya teknologi tambahan, tetapi bagian dari strategi inti untuk keunggulan bersaing.