Transformasi bisnis berbasis kecerdasan buatan semakin menjadi agenda utama perusahaan global. Namun riset terbaru dari Celonis menunjukkan realitas yang lebih kompleks: meski 85% perusahaan ingin mengadopsi agentic AI dalam tiga tahun ke depan, sebanyak 76% mengakui sistem operasional mereka belum siap mendukungnya. Hambatan utamanya bukan teknologi AI itu sendiri, melainkan proses bisnis yang belum terintegrasi, data yang terfragmentasi, dan organisasi yang bekerja dalam silo. Tanpa fondasi proses yang jelas, AI berisiko gagal memberikan pengembalian investasi yang diharapkan.
Fokus:
■ Riset Celonis menunjukkan 85% perusahaan ingin mengadopsi agentic AI dalam tiga tahun ke depan, tetapi 76% operasi bisnis mereka belum siap.
■ Hambatan terbesar bukan teknologi AI, melainkan proses bisnis yang terfragmentasi, sistem yang tidak terhubung, dan kurangnya konteks operasional bagi AI.
■ Perusahaan yang ingin berhasil dalam transformasi AI harus lebih dulu membangun process intelligence dan modernisasi operasional sebelum mengimplementasikan AI secara luas.
Transformasi bisnis berbasis kecerdasan buatan kini menjadi agenda utama perusahaan global. Namun di balik optimisme tersebut, ada jurang besar antara ambisi dan kesiapan operasional.
Laporan Process Optimization Report 2026 dari Celonis—berdasarkan survei terhadap lebih dari 1.600 pemimpin bisnis dunia—mengungkap fakta menarik: 85% perusahaan ingin menjadi organisasi berbasis agentic AI dalam tiga tahun ke depan, tetapi 76% mengakui operasi mereka belum mampu mendukungnya.
Agentic AI adalah sistem kecerdasan buatan yang mampu bertindak secara otonom, mengambil keputusan, dan menjalankan tugas kompleks tanpa intervensi manusia secara terus-menerus. Konsep ini dipandang sebagai tahap evolusi berikutnya dari AI generatif yang saat ini banyak digunakan perusahaan.
Namun ambisi besar itu terbentur realitas internal perusahaan: proses bisnis yang belum rapi, sistem yang tidak saling terhubung, dan data operasional yang tersebar di berbagai departemen.
AI Butuh Fondasi Proses yang Kuat
Menurut laporan tersebut, AI tidak dapat bekerja optimal tanpa proses bisnis yang jelas dan terstruktur. AI agents membutuhkan tiga hal utama, yakni proses bisnis yang sudah dioptimalkan, data proses yang lengkap dan konteks operasional yang akurat. Tanpa itu, AI hanya bekerja berdasarkan perkiraan, bukan pemahaman nyata tentang bagaimana organisasi beroperasi.
Sebanyak 82% pengambil keputusan bisnis percaya AI tidak akan menghasilkan ROI (return on investment) yang optimal jika tidak memahami bagaimana bisnis sebenarnya berjalan. Patrick Thompson, Global SVP Customer Transformation di Celonis, menilai potensi AI sebenarnya sangat besar. Ia mengatakan, “Skala peluangnya benar-benar luar biasa: 89% pemimpin bisnis melihat AI sebagai peluang kompetitif terbesar mereka.”
Menurutnya, perusahaan kini tidak lagi mempertanyakan apakah AI akan bekerja atau tidak. “Yang berubah sekarang adalah cara berpikirnya. Para pemimpin bisnis yakin AI akan mentransformasi operasi. Pertanyaannya sekarang adalah bagaimana memberi bahan bakar bagi ambisi itu dengan enabler AI yang tepat.”
Jurang Antara Ambisi dan Realitas
Penggunaan AI generatif sebenarnya sudah cukup luas. Laporan tersebut mencatat 85% tim perusahaan telah menggunakan alat generative AI untuk tugas sehari-hari, mulai dari analisis data hingga pembuatan dokumen.
Namun saat AI dimasukkan ke dalam operasi bisnis nyata, banyak organisasi menghadapi kendala serius. Beberapa masalah utama yang muncul antara lain sistem IT yang tidak saling terhubung, departemen yang bekerja dalam silo, danproses bisnis yang tidak terdokumentasi dengan baik.
Akibatnya, hanya 19% organisasi yang saat ini menggunakan sistem multi-agent AI secara nyata dalam operasional mereka.
Thompson menjelaskan sembilan dari sepuluh pemimpin bisnis sudah menggunakan atau mengeksplorasi sistem multi-agent, jadi kemauan itu jelas ada. Tetapi ambisi tanpa infrastruktur tidak akan membawa kita jauh.
Masalah Lain: AI Tidak Punya Konteks Bisnis
AI juga sering gagal memahami konteks operasional perusahaan. Misalnyabagaimana KPI dihitung, kebijakan internal organisasi struktur pengambilan keputusan dan prosedur kerja antar departemen.
Informasi ini biasanya tersebar di berbagai unit organisasi yang berkembang dengan sistem dan bahasa masing-masing. Akibatnya, ketika AI masuk ke lingkungan tersebut, situasinya seperti seseorang yang tiba-tiba bergabung dalam percakapan yang sudah berlangsung bertahun-tahun tanpa mengetahui latar belakangnya.
Di sinilah konsep process intelligence menjadi penting—yakni kemampuan memahami alur proses bisnis secara real-time sehingga AI dapat mengambil keputusan yang sesuai dengan kondisi organisasi.
Tantangan AI Ternyata Bukan Teknologi
Menariknya, tantangan terbesar dalam adopsi AI ternyata bukan teknologi. Hanya 6% pemimpin bisnis yang menyebut resistensi perubahan sebagai hambatan utama.
Masalah sebenarnya adalah 54% organisasi masih bekerja dalam silo antar tim, 44% mengalami kurangnya koordinasi antar departemen, dan bahkan 93% pemimpin operasional menyatakan bahwa optimasi proses bisnis berkaitan erat dengan budaya dan cara kerja manusia, bukan hanya soal teknologi.
Thompson mengatakan banyak perusahaan datang mencari solusi teknologi, padahal masalahnya lebih mendasar. “Anda tidak bisa menempelkan AI pada proses yang rusak dan berharap semuanya berjalan baik.”
Menurutnya, modernisasi perusahaan harus mencakup desain ulang cara tim, sistem, dan keputusan saling terhubung.
Optimasi Proses Jadi Senjata Strategis
Dalam konteks bisnis global yang semakin tidak pasti, optimasi proses kini berubah dari proyek IT menjadi keunggulan strategis perusahaan. Data dalam laporan tersebut menunjukkan bahwa 63% perusahaan menggunakan optimasi proses untuk mengelola risiko secara proaktif dan 58% perusahaan melihat peningkatan kecepatan pengambilan keputusan.
Industri rantai pasok bahkan lebih agresif. Sekitar 66% perusahaan di sektor ini sudah menjadikan optimasi proses sebagai inisiatif bisnis utama.
Hal ini menjadi penting di tengah tekanan geopolitik, gangguan rantai pasok, serta perubahan pasar yang sangat cepat.
Menutup Kesenjangan Kesiapan AI
Menurut Thompson, risiko terbesar bagi perusahaan saat ini adalah terlalu cepat menumpuk teknologi AI di atas proses bisnis yang masih kacau.
Ia memperingatkan, risiko terbesar yang saya lihat adalah perusahaan terus menambahkan AI di atas proses yang terfragmentasi dan tidak transparan, lalu bertanya-tanya mengapa mereka tidak mendapatkan hasil.
Solusinya adalah membangun process intelligence—yakni visibilitas penuh terhadap bagaimana operasi perusahaan sebenarnya berjalan. Tanpa fondasi ini, AI agents akan ditempatkan di area yang salah, gagal terintegrasi dengan sistem yang ada dan menghasilkan proyek AI mahal yang tidak bisa diperluas.
Thompson menegaskan bahwa pemenang di era agentic AI bukan hanya perusahaan dengan teknologi AI paling canggih. “Para pemimpin yang akan menang di era agentic bukanlah yang memiliki AI paling canggih. Mereka adalah yang telah melakukan pekerjaan berat untuk memahami operasi mereka sendiri.”
Digionary:
● Agentic AI
Sistem kecerdasan buatan yang mampu bertindak secara otonom dan mengambil keputusan tanpa intervensi manusia secara terus-menerus.
● Generative AI
Teknologi AI yang mampu menghasilkan konten baru seperti teks, gambar, atau kode berdasarkan data pelatihan.
● Multi-agent system
Sistem AI yang terdiri dari beberapa agen kecerdasan buatan yang bekerja sama untuk menyelesaikan tugas kompleks.
● Process Intelligence
Teknologi yang menganalisis dan memetakan proses bisnis secara real-time untuk meningkatkan efisiensi dan transparansi operasional.
● Process Optimization
Upaya meningkatkan efisiensi dan efektivitas proses bisnis melalui analisis data dan perbaikan alur kerja.
● Return on Investment (ROI)
Ukuran kinerja investasi yang menunjukkan seberapa besar keuntungan yang diperoleh dibandingkan dengan biaya yang dikeluarkan.
● Silo Organization
Kondisi organisasi di mana departemen bekerja secara terpisah tanpa koordinasi atau pertukaran informasi yang efektif.
#ArtificialIntelligence #AgenticAI #EnterpriseAI #DigitalTransformation #ProcessOptimization #BusinessInnovation #AIAdoption #FutureOfWork #TechStrategy #EnterpriseTechnology #BusinessProcess #DataDriven #AITransformation #OperationalExcellence #DigitalEconomy #CorporateInnovation #AILeadership #TechIndustry #AITrends #EnterpriseStrategy
