Pada tahun 2025, perkembangan kecerdasan buatan (AI) diprediksi akan terus berlanjut dengan tren-tren yang menarik untuk diikuti. Meskipun begitu, ada beberapa hal yang perlu diperhatikan agar implementasi AI dapat memberikan nilai yang optimal bagi perusahaan. Berikut adalah tujuh tren yang dapat diantisipasi dalam dunia AI pada tahun 2025:
1. Analisis yang Lebih Baik Sebelum Melangkah
Dengan semakin banyak perusahaan yang berinvestasi dalam AI, akan ada penekanan yang lebih besar pada pengembalian investasi yang lebih baik. Salah satu masalah terbesar yang pernah terjadi adalah keinginan untuk “ikut-ikutan” terutama sejak diperkenalkannya generative AI dan LLMs. Menurut sebuah studi terbaru, hingga 63% pemimpin bisnis global mengakui bahwa investasi mereka dalam AI didasari oleh FOMO (fear of missing out). Oleh karena itu, pendekatan berbasis data menjadi sangat penting. Salah satu tren yang akan muncul adalah cognitive process intelligence yang akan memberikan pemahaman yang lebih dalam tentang operasi bisnis, sehingga AI memiliki kemampuan untuk bertindak sebagai konsultan operasional. Sistem-sistem ini akan mampu memetakan, menganalisis, dan memprediksi alur kerja kompleks dalam sebuah organisasi, kemudian merekomendasikan perbaikan berdasarkan analisis data real-time dan pola-pola masa lalu, melebihi sekadar otomatisasi tugas-tugas sederhana. Hal ini akan sangat berguna terutama untuk sektor-sektor seperti keuangan, logistik, dan manufaktur, di mana perbaikan minor dalam operasi akan berdampak signifikan pada penghematan biaya.
2. Era AI-First Memperbarui Minat pada BPM
Sebuah era baru dalam manajemen proses bisnis (BPM) akan segera tiba. Tidak sejak tahun 1990-an, ketika munculnya enterprise resource planning (ERP) memicu digitalisasi yang luas, perusahaan-perusahaan perlu untuk meninjau kembali cara mereka beroperasi untuk tetap bersaing. Dua faktor yang mendorong perubahan ini adalah kesadaran perusahaan bahwa pertumbuhan dengan segala biaya tidaklah berkelanjutan dengan adanya pergeseran menuju kinerja dan efisiensi untuk mencapai unit ekonomi yang sehat dan ROI positif. Kedua, kehebohan agentic AI gen mempercepat minat dan adopsi teknologi ini karena para eksekutif perusahaan memerintahkan timnya untuk mengeksplorasi kasus penggunaan, mencari keuntungan pasar.
Model yang paling efektif atau petunjuk yang rumit tidak akan berguna jika berdiri sendiri. Sebagai hasilnya, BPM kembali menjadi sorotan. Pengaruh AI yang hampir pasti pada hampir semua alur kerja perusahaan membuat penemuan, analisis, dan redesain proses menjadi hal yang fundamental untuk menjalankan program apa pun, apalagi memperluasnya. Situasi ini mencerminkan tantangan transformasi digital sebelumnya, yang mengalami tingkat keberhasilan yang rendah karena fokus yang berlebihan pada teknologi sambil mengabaikan pertimbangan manusia atau proses.
3. Sistem AI Multimodal yang Lebih Terintegrasi
AI multimodal yang menggabungkan teks, visi, audio, dan data sensor akan menjadi norma bagi bisnis yang mencari pemahaman holistik, situasional. Hal ini akan melampaui analisis dokumen atau pengenalan suara yang berdiri sendiri; sebaliknya, sistem-sistem terintegrasi akan mampu menarik wawasan dari berbagai modalitas untuk memberikan interpretasi yang lebih kaya, lebih akurat dari skenario-skenario kompleks.
Di sektor keuangan, AI multimodal dapat merevolusi layanan pelanggan dengan mengintegrasikan teks, suara, catatan transaksi, dan data perilaku untuk memberikan pemahaman yang komprehensif tentang kebutuhan pelanggan. Integrasi ini memungkinkan lembaga keuangan untuk menawarkan layanan yang dipersonalisasi, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan meningkatkan efisiensi operasional.
Sebagai contoh, penasihat keuangan virtual yang didukung oleh AI dapat memberikan akses 24/7 untuk saran keuangan, menganalisis pola pengeluaran pelanggan dan menawarkan tips pengelolaan anggaran yang dipersonalisasi. Selain itu, chatbot yang didorong oleh AI dapat menangani volume tinggi pertanyaan rutin, menyederhanakan operasi dan menjaga keterlibatan pelanggan.
Dengan memanfaatkan AI multimodal, lembaga keuangan dapat memprediksi kebutuhan pelanggan, mengatasi masalah secara proaktif, dan memberikan saran keuangan yang dipersonalisasi, sehingga memperkuat hubungan dengan pelanggan dan mendapatkan keunggulan kompetitif di pasar.
4. AI yang Siap Regulasi dan Dapat Dijelaskan
Dengan semakin banyaknya regulasi global, akan ada fokus pada AI yang dapat dijelaskan dan transparan yang memenuhi persyaratan regulasi dari awal. Kita akan melihat penekanan yang lebih besar pada alat-alat yang memungkinkan transparansi AI, pengurangan bias, dan jejak audit, yang memungkinkan perusahaan untuk mempercayai solusi AI mereka dan memverifikasi kepatuhan sesuai permintaan.
Pengembang AI kemungkinan akan menyediakan antarmuka yang memungkinkan pemangku kepentingan untuk menafsirkan dan menantang keputusan AI, terutama di sektor-sektor kritis seperti keuangan, asuransi, kesehatan, dan hukum.
Selain transparansi, komitmen terhadap AI yang bertanggung jawab akan menjadi prioritas saat perusahaan berusaha untuk mendapatkan kepercayaan dari klien dan konsumen. OECD melaporkan lebih dari 700 inisiatif regulasi yang sedang dikembangkan di lebih dari 60 negara. Meskipun legislasi masih tertinggal dari inovasi, perusahaan akan berupaya untuk secara proaktif mengikuti kode etik sukarela, seperti yang dikembangkan oleh IEEE atau NIST, untuk menetapkan standar yang jelas. Dengan merangkul transparansi, mematuhi praktik terbaik, dan berkomunikasi secara jelas dengan pelanggan, mereka membangun reputasi kehandalan yang mengurangi kesenjangan kepercayaan dalam AI dan meningkatkan loyalitas dan kepercayaan.
Audit eksternal juga akan semakin populer untuk memberikan perspektif yang tidak memihak. Sebagai contoh, forHumanity, organisasi nirlaba yang dapat memberikan audit independen terhadap sistem AI untuk menganalisis risiko.
5. Desain AI yang Berpusat pada Manusia
Seiring dengan semakin terbenamnya alat-alat AI dalam kehidupan kita, pertimbangan etis dan desain AI yang berpusat pada manusia akan menjadi semakin penting. Diperkirakan akan terjadi pergeseran menuju sistem AI yang didesain dengan pendekatan humanistik, yang memprioritaskan pemberdayaan pengguna, inklusivitas, dan kesejahteraan.
Perusahaan kemungkinan akan berusaha untuk mengembangkan solusi AI yang menekankan collaborative intelligence—sistem AI yang meningkatkan pengambilan keputusan manusia daripada menggantikannya. Hal ini juga bisa meliputi fokus pada keamanan psikologis dan kesejahteraan pengguna dalam interaksi manusia-mesin.
6. Agentic vs. Deterministik Automation
Batas antara automation yang deterministik dan agentic akan semakin kabur pada tahun 2025, mengarah pada sistem yang lebih terintegrasi, cerdas, dan adaptif yang meningkatkan berbagai aspek kehidupan dan industri kita. Namun, automation yang deterministik akan terus mendominasi dan menggerakkan setidaknya 95% otomatisasi dalam produksi tahun depan.
Tidak diragukan lagi bahwa automation agentic, yang ditandai oleh sistem yang dapat membuat keputusan otonom dan beradaptasi dengan situasi baru, menarik dan siap untuk membuat terobosan yang signifikan. Di lingkungan yang dinamis di mana fleksibilitas dan adaptabilitas sangat penting, sistem-sistem ini akan memungkinkan interaksi yang lebih personal dan responsif, meningkatkan pengalaman pengguna dan hasil.
7. Perlawanan terhadap LLMs
Kemajuan dalam large language models (LLMs) telah menjadi sesuatu yang revolusioner. Namun, seperti hal-hal besar lainnya, mereka juga datang dengan sejumlah tantangan, terutama biaya sumber daya yang besar.
Banyak kelemahan dari generative AI dan LLMs berasal dari jumlah data yang besar yang harus diolah untuk menghasilkan nilai. Tidak hanya menimbulkan risiko dalam hal etika, akurasi, seperti halusinasi, dan privasi, tetapi juga sangat meningkatkan jumlah energi yang diperlukan untuk menggunakan alat-alat tersebut.
Alih-alih menggunakan alat AI yang sangat umum, 2025 akan melihat perusahaan beralih ke AI yang dibangun khusus untuk tugas dan tujuan yang lebih spesifik. Ini mirip dengan memangkas apa yang sebenarnya tidak diperlukan—seperti memangkas pohon Bonzi—Anda harus memangkasnya, sehingga menjadi lebih ramping dan efisien. Dengan memampatkan model itu sendiri, presisi perhitungannya menjadi lebih kecil, meningkatkan kecepatan dan menurunkan kebutuhan energi untuk daya komputer.
Dengan demikian, tahun 2025 diprediksi akan menjadi tahun yang penuh dengan investasi lebih besar dalam kecerdasan buatan, khususnya generative AI yang akan terus mengubah perusahaan dan pekerjaan di setiap sektor. Namun, para pemimpin bisnis akan mengambil pendekatan yang lebih berbasis data, holistik terhadap investasi yang mencapai tujuan bisnis yang nyata, sambil juga memastikan standar-standar terpenuhi dalam hal etika dan keberlanjutan. Sebab, potensi sebenarnya dari AI terletak pada cara penerapannya yang dipikirkan dan strategis—jangan biarkan FOMO membayangi penilaian Anda.
Dengan demikian, kita bisa melihat bahwa AI akan terus menjadi tren yang dominan dalam dunia bisnis dan teknologi pada tahun 2025, dengan berbagai inovasi dan perubahan yang membawa dampak positif bagi perusahaan dan masyarakat secara luas. Jika diimplementasikan dengan baik dan bijaksana, AI dapat menjadi alat yang sangat bermanfaat dalam meningkatkan efisiensi, produktivitas, dan keunggulan kompetitif bagi perusahaan di era digital ini.