SAP: AI Perusahaan Harus Tinggalkan Chatbot, Fokus pada Proses Bisnis Inti

Chief Financial Officer SAP, Dominik Asam, menegaskan bahwa kecerdasan buatan dalam perangkat lunak perusahaan harus segera berevolusi dari sekadar chatbot dan alat bantu coding menuju proses bisnis yang lebih kompleks. Dalam pernyataannya setelah rilis laporan keuangan kuartal kedua, Asam menggarisbawahi bahwa faktor seperti kebersihan data, keandalan, dan pengendalian biaya jauh lebih krusial daripada sekadar memiliki akses ke model AI paling canggih.

Selama ini, perusahaan-perusahaan global telah menggelontorkan investasi besar-besaran ke dalam generative AI, namun hasilnya masih belum terlihat secara nyata dalam peningkatan produktivitas secara luas. SAP berargumen bahwa keuntungan sejati dari AI tidak akan datang dari model serba guna, melainkan dari sistem yang terkelola dan tertanam dalam proses bisnis spesifik. Asam menyebut bahwa porsi terbesar konsumsi token AI saat ini masih habis untuk 'buah rendah' seperti asisten coding dan chatbot, di mana halusinasi AI tidak terlalu berisiko karena outputnya terbatas.

Namun, tantangan sesungguhnya muncul ketika AI diterapkan pada proses inti seperti keuangan, rantai pasok, atau operasi bisnis lainnya. Menurut Asam, kesalahan dalam proses tersebut dapat berakumulasi secara statistik di setiap langkah, meningkatkan risiko terhadap standar kepatuhan. "Jika ada halusinasi dalam proses, kesalahan akan bertambah secara statistik di banyak langkah," ujarnya, merujuk pada alur kerja keuangan. Ia menambahkan bahwa level jaminan yang dibutuhkan jauh lebih ketat.

Asam kemudian menjelaskan bahwa 'buah tinggi' dari AI bukanlah tentang menerapkan model bahasa besar generik secara plug-and-play di seluruh perusahaan, melainkan membangun sistem yang disesuaikan dengan bisnis spesifik. Hal ini menuntut perusahaan untuk membuat data mereka sendiri dapat digunakan dan terkelola dengan baik, sehingga AI dapat beroperasi dengan pengetahuan perusahaan. "Gagasan bahwa AI akan menyelesaikan semua masalah jika data masih berantakan dan berada dalam silo warisan adalah tidak benar," tegas Asam.

Dalam praktiknya, Asam memperkirakan perusahaan akan memilih alat yang paling murah dan andal yang dapat memberikan hasil yang diinginkan dengan aman, entah itu perangkat lunak sederhana, model open-source, atau model frontier yang mahal. Model paling canggih tidak selalu menjadi pilihan tepat. Implikasi bagi Indonesia, di mana adopsi AI di sektor korporasi masih bertahap, adalah perlunya fokus pada tata kelola data dan pemilihan teknologi yang sesuai dengan kebutuhan, bukan sekadar mengikuti tren. Perusahaan Indonesia perlu memastikan infrastruktur data mereka siap sebelum terjun ke implementasi AI yang kompleks.

Ke depan, pertanyaan yang muncul adalah seberapa cepat perusahaan-perusahaan di Asia Tenggara, termasuk Indonesia, dapat beralih dari eksperimen chatbot ke integrasi AI yang lebih dalam dan bernilai tinggi. Akankah mereka belajar dari pengalaman global bahwa kebersihan data dan kepatuhan adalah fondasi utama, bukan sekadar akses ke model tercanggih?