Memasuki 2026, para eksekutif global tetap menempatkan artificial intelligence (AI) sebagai prioritas strategis utama, meski kekhawatiran soal gelembung valuasi, kesiapan organisasi, dan risiko manusia kian menguat. Survei terbaru Harvard Business Review menunjukkan AI telah bergeser dari fase eksperimen ke produksi berskala besar. Bagi perbankan dan industri jasa keuangan, tren ini membuka peluang efisiensi dan pertumbuhan, sekaligus memunculkan risiko baru—mulai dari tata kelola, keamanan siber, hingga stabilitas sistem keuangan.
Fokus:
■ AI telah menjadi infrastruktur inti bisnis global, termasuk perbankan, dengan pergeseran cepat dari eksperimen ke produksi skala besar yang berdampak langsung pada manajemen risiko dan layanan keuangan.
■ Nilai bisnis AI mulai terlihat, tetapi ketimpangan kesiapan data, tata kelola, dan struktur organisasi berpotensi menciptakan risiko operasional dan kepatuhan di sektor keuangan.
■ Tantangan terbesar adopsi AI adalah manusia dan budaya, yang jika diabaikan dapat memicu risiko sosial, reputasi, dan bahkan instabilitas sistem keuangan.
Survei global terbaru menunjukkan eksekutif dunia tetap agresif berinvestasi di AI pada 2026. Apa implikasinya bagi perbankan, risiko sistemik, dan stabilitas industri keuangan?
Di tengah kekhawatiran dunia akan “gelembung AI”, para pengambil keputusan justru menekan pedal gas. Tiga tahun setelah ChatGPT mengguncang lanskap bisnis global, eksekutif puncak dari perusahaan-perusahaan besar dunia mene8gaskan satu hal: AI bukan tren sesaat. Bagi perbankan dan sektor jasa keuangan—industri dengan ketergantungan tinggi pada data, kepercayaan, dan stabilitas—keyakinan ini membawa konsekuensi strategis yang jauh lebih besar dibanding sektor lain.
Survei tahunan AI & Data Leadership Executive Benchmark Survey yang dirilis Harvard Business Review pada Januari 2026 menunjukkan optimisme yang nyaris mutlak. Sebanyak 99% responden menyatakan investasi data dan AI adalah prioritas utama organisasi mereka.
Lebih dari 100 eksekutif senior AI dan data dari perusahaan Fortune 1000 dan merek global terkemuka terlibat dalam survei ini. Sebanyak 96% di antaranya merupakan eksekutif level C, dengan 90% memegang jabatan strategis seperti Chief Data Officer (CDO), Chief Data & Analytics Officer (CDAO), atau Chief AI Officer (CAIO).
Yang menarik, AI kini benar-benar masuk ke ruang produksi. Perusahaan yang melaporkan AI telah berjalan pada skala penuh melonjak dari 5% menjadi 39% hanya dalam dua tahun. Sementara itu, 94% menyatakan telah melampaui tahap eksperimen.
Bagi bank, ini berarti AI bukan lagi proyek inovasi pinggiran, melainkan fondasi operasional—mulai dari manajemen risiko, anti-fraud, kredit scoring, personalisasi layanan, hingga pengelolaan likuiditas.
Nilai Bisnis Mulai Terlihat, Tapi Belum Merata
Sebanyak 54% responden menyatakan perusahaan mereka kini memperoleh nilai bisnis tinggi atau signifikan dari investasi AI, naik dari 47% tahun lalu. Pada saat yang sama, perusahaan yang mengaku belum mendapatkan manfaat berarti turun drastis menjadi 8%.
Di sektor keuangan, angka ini relevan. Bank-bank global mulai melaporkan peningkatan efisiensi operasional, penurunan fraud, serta peningkatan akurasi analisis risiko berkat AI. Namun, survei ini juga mengonfirmasi bahwa nilai AI tidak datang otomatis—ia bergantung pada kualitas data, tata kelola, dan kesiapan manusia.
Tak mengherankan jika 93% responden menyebut ketertarikan pada AI mendorong fokus yang lebih besar pada pengelolaan data. Dalam konteks perbankan, data yang buruk bukan sekadar menghambat inovasi, tetapi berpotensi memicu kesalahan sistemik.
Tata Kelola AI Masih Abu-Abu
Meski 38% perusahaan telah menunjuk Chief AI Officer, survei ini memperlihatkan satu problem klasik: kepada siapa AI seharusnya bertanggung jawab?
Hanya 30% organisasi yang menempatkan CAIO di bawah atau terintegrasi dengan CDO. Selebihnya tersebar ke pimpinan bisnis (27%), teknologi (34%), atau transformasi (9%).
Dalam industri keuangan yang diawasi ketat regulator, ketidakjelasan struktur ini bukan sekadar isu organisasi. Ia berpotensi melemahkan akuntabilitas, memperbesar risiko model, dan menyulitkan pengawasan—terutama saat AI digunakan untuk pengambilan keputusan kredit, manajemen risiko pasar, atau kepatuhan.
Masalah Terbesar Justru Manusia, Bukan Teknologi
Ironisnya, saat AI berkembang pesat, kesiapan manusia tertinggal jauh. Sebanyak 93% responden menyebut isu budaya, perubahan organisasi, dan kesiapan SDM sebagai tantangan utama adopsi AI—angka tertinggi sepanjang sejarah survei ini.
Kekhawatiran kehilangan pekerjaan akibat AI meningkat tajam, sementara program upskilling dan reskilling belum memadai. Beberapa pakar bahkan menyamakan potensi disrupsi tenaga kerja akibat AI dengan krisis keuangan global 2008–2009.
Bagi perbankan, tantangan ini berlipat ganda. Di satu sisi, efisiensi menjadi keharusan. Di sisi lain, kepercayaan publik dan stabilitas sistem menuntut transisi yang terkelola dengan baik.
Responsible AI Jadi Kunci Kepercayaan
Ada sinyal positif. Sebanyak 79% perusahaan kini menempatkan responsible AI sebagai prioritas utama, naik dari 69% tahun lalu. Bahkan 90% menyatakan telah memiliki pagar pengaman dan tata kelola AI.
Namun, masih ada 5% yang menganggap pengamanan AI tidak diperlukan—sebuah angka kecil, tetapi berbahaya jika berada di sektor keuangan.
Bagi regulator dan bank sentral, temuan ini memperkuat urgensi kerangka pengawasan AI yang tidak hanya fokus pada inovasi, tetapi juga pada risiko sistemik, keamanan siber, dan ketahanan operasional jika sistem berbasis AI mengalami kegagalan.
Digionary:
● AI Bubble: Kekhawatiran valuasi dan ekspektasi AI terlalu tinggi dibanding nilai riilnya
● CAIO: Chief AI Officer, eksekutif yang memimpin strategi dan tata kelola AI
● CDO: Chief Data Officer, penanggung jawab pengelolaan data organisasi
● Generative AI: AI yang mampu menghasilkan teks, gambar, atau kode secara mandiri
● Responsible AI: Pendekatan pengembangan AI yang etis, aman, dan akuntabel
● Risk Model: Model analisis risiko yang digunakan lembaga keuangan
● Systemic Risk: Risiko yang dapat mengganggu stabilitas sistem keuangan secara luas
#ArtificialIntelligence #AI2026 #PerbankanDigital #IndustriKeuangan #StabilitasKeuangan #ManajemenRisiko #ResponsibleAI #TransformasiDigital #AIRegulation #KeamananSiber #DataGovernance #FinansialGlobal #BankingFuture #AILeadership #DigitalBanking #RiskManagement #HumanCapital #AIandFinance #TechGovernance #FinancialStability
