Tahap Baru Pengembangan Industri AI: Dari Diskusi Teoretis ke Implementasi Praktis

Bidang kecerdasan buatan sedang memasuki tahap perkembangan baru, beralih dari diskusi topik populer menuju penerapan yang nyata. Saat ini, bagaimana membangun produk AI yang dapat diskalakan telah menjadi medan pertempuran utama dalam persaingan bisnis. Laporan terbaru "Laporan Status AI 2025" menganalisis secara mendalam seluruh solusi dari konsep, penerapan hingga operasi AI produk yang berskala.

Laporan ini didasarkan pada hasil survei terhadap 300 eksekutif perusahaan perangkat lunak, dikombinasikan dengan wawancara mendalam dengan para ahli di bidang AI, untuk memberikan peta jalan strategis bagi perusahaan, yang bertujuan untuk membantu tim mengubah keunggulan cerdas AI menjadi daya saing bisnis yang berkelanjutan. Laporan ini berfokus pada lima bidang kunci dan menganalisis bagaimana bidang-bidang tersebut akan membantu tim membangun aplikasi AI.

1. Strategi Produk AI Masuk ke Tahap Baru yang Matang

Data menunjukkan bahwa perusahaan yang asli AI jelas unggul dalam kecepatan promosi produk. Hampir setengah dari (47%) perusahaan asli AI telah mencapai skala kunci dan divalidasi oleh pasar, sementara hanya 13% dari perusahaan yang mengintegrasikan AI ke dalam produk yang ada mencapai tingkat ini.

Perusahaan yang berfokus pada AI sedang secara aktif mengembangkan alur kerja agen cerdas ( yang dapat mewakili pengguna dalam mengeksekusi tugas multi-langkah secara mandiri dengan sistem AI ) dan aplikasi vertikal. Sekitar delapan puluh persen pengembang sedang berfokus di bidang ini. Dalam pemilihan teknologi, arsitektur multi-model secara bertahap menjadi arus utama untuk mengoptimalkan kinerja, mengontrol biaya, dan beradaptasi dengan berbagai skenario aplikasi. Survei menunjukkan bahwa dalam produk yang ditujukan untuk pelanggan, setiap responden rata-rata menggunakan 2,8 model.

2. Model Penetapan Harga AI Terus Berkembang

AI sedang mengubah cara perusahaan menetapkan harga produk. Banyak perusahaan yang mengadopsi model penetapan harga campuran, menambahkan biaya penggunaan di atas biaya langganan dasar. Beberapa perusahaan juga sedang menjelajahi model penetapan harga yang sepenuhnya didasarkan pada penggunaan aktual atau hasil pelanggan.

Saat ini masih banyak perusahaan yang menyediakan fungsi AI secara gratis, tetapi lebih dari sepertiga (37%) perusahaan berencana untuk menyesuaikan strategi harga mereka dalam setahun ke depan, agar harga lebih mencerminkan nilai yang diperoleh pelanggan dan penggunaan fungsi AI.

3. Strategi Talenta Menjadi Keunggulan Diferensiasi

AI bukan hanya masalah teknologi, tetapi juga masalah organisasi. Saat ini, sebagian besar tim terkemuka telah membentuk tim lintas fungsi yang terdiri dari insinyur AI, insinyur pembelajaran mesin, ilmuwan data, dan manajer produk AI.

Melihat ke depan, sebagian besar perusahaan memperkirakan bahwa 20-30% dari tim teknik mereka akan fokus pada AI, dengan perusahaan yang tumbuh cepat mungkin mencapai 37%. Namun, menemukan talenta yang tepat masih menjadi kendala. Di antara semua posisi AI, siklus perekrutan untuk insinyur AI dan pembelajaran mesin adalah yang terpanjang, rata-rata lebih dari 70 hari.

Ada perbedaan dalam kemajuan perekrutan. Meskipun beberapa perekrut percaya bahwa kemajuannya lancar, 54% responden menyatakan bahwa kemajuan tertinggal, dengan alasan utama adalah kurangnya cadangan talenta yang memenuhi syarat.

4. Anggaran AI Meningkat Secara Signifikan

Perusahaan yang mengadopsi teknologi AI sedang menginvestasikan 10%-20% dari anggaran R&D mereka ke dalam bidang AI, dan pada tahun 2025, perusahaan di semua rentang pendapatan menunjukkan tren pertumbuhan yang berkelanjutan. Pergeseran strategi ini menyoroti bahwa teknologi AI telah menjadi pendorong inti dalam perencanaan strategi produk.

Seiring dengan perluasan skala produk AI, struktur biaya juga mengalami perubahan signifikan. Pada tahap awal, proporsi biaya sumber daya manusia adalah yang terbesar, termasuk biaya rekrutmen, pelatihan, dan peningkatan keterampilan. Setelah produk matang, biaya layanan cloud, biaya inferensi model, dan biaya regulasi kepatuhan akan menjadi pengeluaran utama.

5. Skala Penerapan AI Internal Perusahaan Meningkat tetapi Tidak Merata

Survei menunjukkan bahwa sebagian besar perusahaan memberikan akses penggunaan alat AI internal kepada sekitar 70% karyawan, tetapi hanya sekitar setengahnya yang benar-benar menggunakannya secara rutin. Di perusahaan yang lebih besar dan memiliki struktur yang lebih matang, tantangan untuk mendorong karyawan menggunakan AI lebih besar.

Perusahaan dengan tingkat adopsi tinggi ( lebih dari setengah karyawan menggunakan alat AI ) rata-rata menerapkan AI di tujuh atau lebih skenario aplikasi internal, termasuk asisten pemrograman ( dengan tingkat penggunaan 77% ), generasi konten ( 65% ) dan pencarian dokumen ( 57% ). Peningkatan efisiensi kerja di bidang-bidang ini mencapai 15% hingga 30%.

Ekosistem Alat AI Secara Bertahap Matang

Laporan juga meneliti kerangka teknologi, pustaka, dan platform yang digunakan oleh ratusan perusahaan. Hasilnya menunjukkan bahwa meskipun ekosistem alat AI saat ini masih cukup terfragmentasi, namun secara bertahap menuju kematangan. Para pengembang menggunakan berbagai kombinasi alat di berbagai bidang, mencerminkan kebutuhan aplikasi AI yang beragam dan kompleksitas praktik teknis.