CIO sebagai katalis AI: dari eksperimen hingga dampak pada hasil

Saya telah mengikuti dengan cermat transformasi yang dibawa oleh kecerdasan buatan di dunia bisnis. Di jantung revolusi ini, peran CIO telah berkembang pesat. Tidak lagi cukup untuk mengaktifkan teknologi. Kita harus memimpin perubahan. Dan di sinilah letak perbedaan antara CIO operasional dan CIO yang benar-benar transformatif.

CIO yang bertindak hanya sebagai enabler teknis AI melewatkan bagian terpenting dari persamaan: dampak bisnis. Tentu saja, keamanan informasi, arsitektur data, dan kepatuhan adalah topik mendasar tetapi tidak cukup. Transformasi sejati terjadi ketika AI dianggap mengubah cara perusahaan beroperasi, dan ini membutuhkan pemahaman mendalam tentang model bisnis.

Saat ini, banyak nilai AI generatif terletak pada mengatur solusi multi-agen yang dapat mengotomatisasi proses, membuat keputusan real-time, dan mengubah cara seluruh area bekerja.Untuk melakukan ini, CIO perlu melampaui TI. Ia perlu menguasai desain strategis, pengalaman pengguna, perjalanan layanan.

Penyelarasan seperti itu masih menjadi penghalang bagi banyak orang, demikian temuan studi tersebut Agenda Gartner CIO 202572% dari CIO di seluruh dunia mengatakan kecerdasan buatan adalah salah satu prioritas strategis bidang teknologi. Namun, hanya 24% yang dapat membuktikan bahwa mereka menghasilkan nilai nyata dengan initiatives.This menyoroti kesenjangan antara niat dan eksekusi, memperkuat kebutuhan akan peran CIO yang lebih aktif dan strategis dalam perjalanan AI.

Tiga keterampilan utama untuk keluar dari lab

Jika Anda seorang CIO dan masih terjebak dalam fase eksperimen, saran saya jelas: kembangkan tiga kompetensi inti untuk membalikkan keadaan dan memberikan nilai nyata.

1. Desain strategis dan layanan: Memahami bagaimana alur kerja dan pengalaman terhubung sangat penting untuk membangun solusi AI yang masuk akal dalam bisnis.
2. Eksperimen Agile: Tidak ada yang menggantikan kemampuan untuk menguji cepat, membuat kesalahan cepat dan belajar lebih cepat lagi. Model seperti Scrum, Lean dan Design Sprint adalah sekutu yang hebat.
3. Kemampuan beradaptasi: AI berubah setiap hari. Model baru muncul, API bertransformasi, peraturan muncul. CIO dan timnya perlu bersiap untuk membangun kembali kapan pun diperlukan.

Bahkan, sebuah studi terbaru dari MIT Sloan Management Review dalam kemitraan dengan BCG ini menunjukkan bahwa hanya 11% dari perusahaan yang dianalisis mampu mencapai keuntungan finansial positif dengan AI. Apa kesamaan mereka? Integrasi yang kuat antara teknologi dan strategi bisnis, serta tata kelola yang jelas dan fokus pada nilai sejak awal.

Bagaimana saya menerapkan ini dalam praktik

Di perusahaan tempat saya menjabat sebagai CIO, kami membuat keputusan untuk mendemokratisasi akses ke AI dari awal.Kami membangun platform internal, hub AI sejati, yang menghubungkan model yang berbeda (termasuk LLM utama di pasar) dalam satu antarmuka, dapat diakses oleh semua 900 karyawan.

Langkah ini menghindari dua kesalahan umum: penggunaan alat publik yang tidak terkendali (yang dapat membahayakan data sensitif) dan membatasi penggunaan AI pada ceruk yang terisolasi.

Selain itu, kami membuat peta jalan inovasi publik, yang diperbarui dua kali seminggu, yang dengan jelas menunjukkan proyek yang sedang berjalan, tahapannya, pelaksanaannya, dan langkah selanjutnya.

Bagian depan lainnya adalah lokakarya bulanan tentang AI, dengan topik seperti agen otonom, rekayasa cepat, perbandingan antara LLM, antara lain. Lebih dari 400 orang berpartisipasi aktif. Dan yang paling penting, kami memiliki dewan C-Level yang memprioritaskan inisiatif AI berdasarkan kembalinya bisnis.

Jenis struktur dan inisiatif ini semakin hadir di Brasil. A Panduan Pengeluaran AI IDC Amerika Latin 2025 diperkirakan bahwa perusahaan Brasil harus berinvestasi lebih dari US$ 1,9 miliar dalam solusi kecerdasan buatan tahun ini. Fokus utamanya adalah otomatisasi proses, layanan pelanggan, analisis data, dan dukungan keputusan. Artinya, pasar lokal sudah memahami AI sebagai pilar strategis, bukan lagi sebagai eksperimen yang terisolasi.

AI bukan lagi laboratorium, tapi platform nilai

Jika saya dapat memberikan saran CIO lainnya, itu akan menjadi: berhenti memperlakukan AI seperti percobaan laboratorium. Pilih kasus penggunaan kecil dengan dampak potensial tinggi dan implementasi cepat, dan masukkan ke dalam produksi. Bahkan jika tidak sempurna, tes lapangan ini akan membawa umpan balik yang berharga untuk meningkatkan solusi.

Lompatan nyata datang ketika tim pengembangan dan pengguna akhir bekerja sama.Kolaborasi berkelanjutan antara teknologi dan bisnis menghasilkan solusi yang lebih relevan, efektif dan langgeng.

Pada akhirnya, AI yang baik adalah AI yang bekerja di dunia nyata. Dan CIO yang memahami hal ini, yang membangun bersama dengan pengguna, berhenti hanya menjadi manajer teknologi untuk menjadi protagonis transformasi bisnis.