- Adopsi AI di kalangan perusahaan menunjukkan tanda-tanda melambat, meskipun Big Tech memberikan hasil yang kuat.
- Analis RBC mencatat penurunan baru-baru ini dalam jumlah bisnis di AS yang membayar layanan AI.
- Faktor-faktor tersebut mencakup peningkatan produktivitas yang tidak terpenuhi, kelelahan pilot, dan terbatasnya aplikasi transformatif.
Teknologi baru yang kuat yang membantu perusahaan tumbuh lebih cepat lebih sedikit karyawan. Ini adalah bagian dari janji AIdan ini merupakan pukulan telak bagi para eksekutif. Apa yang salah?
Perusahaan-perusahaan telah berbondong-bondong ikut-ikutan menggunakan AI generatif selama beberapa tahun terakhir, sehingga menambah jumlah permintaan ekstra yang sangat besar di luar penggunaan konsumen. Sekarang, ini tren perusahaan mungkin menunjukkan tanda-tanda awal perlambatan.
Dalam catatan baru-baru ini kepada investor, analis RBC Capital Markets mengisyaratkan potensi jeda dalam adopsi AI oleh perusahaan, meskipun demikian Teknologi Besar terus melaporkan hasil kuat yang didorong oleh AI.
Analis RBC, yang dipimpin oleh Rishi Jaluria, menulis bahwa permintaan AI yang sangat kuat seperti yang disebutkan oleh Microsoft, Amazon, Meta, Oracle, dan Google sebagian besar mencerminkan pengeluaran untuk pelatihan model, penerapan, dan perusahaan-perusahaan yang menggunakan AI – bukan lonjakan yang meluas di perusahaan-perusahaan tradisional.
Mereka merujuk pada data baru dari Laporan Pengeluaran Bisnis Musim Gugur 2025 Ramp, yang menunjukkan jumlah bisnis AS yang membayar layanan AI sedikit turun, dari 44,5% di bulan Agustus menjadi 43,8% di bulan September.
Perubahan tersebut mungkin tampak sederhana, namun hal ini menandai kemunduran terukur pertama sejak adopsi AI perusahaan mulai meningkat pada tahun 2023, menurut data Ramp yang mereka bagikan melalui bagan ini.
Analis RBC menguraikan tiga kemungkinan alasan perlambatan ini:
- Paradoks Produktivitas: Banyak perusahaan belum menyadari peningkatan produktivitas yang dijanjikan oleh AI. Tanpa perbaikan yang terkoordinasi di seluruh alur kerja, peningkatan efisiensi akan tetap terisolasi atau marginal.
- Kelelahan Percontohan dan Kekhawatiran Privasi: Beberapa perusahaan telah menghentikan sementara uji coba AI karena ekspektasi berlebihan dan kekhawatiran terhadap tata kelola data dan privasi.
- “Aplikasi Pembunuh” yang Terbatas: Meskipun kasus penggunaan seperti pengkodean, layanan pelanggan, dan pemasaran terbukti bermanfaat, sektor lain, seperti layanan kesehatan dan rantai pasokan, belum menunjukkan hasil yang transformatif.
RBC tetap optimistis. Seiring dengan semakin matangnya teknologi ini dan semakin banyak kasus penggunaan yang “dipertimbangkan” menjadi penerapan yang praktis, para analis memperkirakan adanya peningkatan step-function dalam permintaan AI di tingkat perusahaan — suatu peningkatan yang mungkin memerlukan putaran investasi infrastruktur AI yang besar lagi.
Mendaftarlah untuk buletin Tech Memo BI Di Sini. Hubungi saya melalui email di abarr@businessinsider.com.
Baca selanjutnya
