Teka-teki biaya
Hambatan paling besar sering kali adalah ketidakpastian biaya dan pengembalian investasi (ROI). Berbeda dengan teknologi yang sudah mapan—di mana biaya dan hasil dapat dibandingkan—implementasi AI terasa seperti memasuki wilayah baru.
Banyak pemilik bisnis kesulitan menghitung berapa biaya AI dan berapa banyak waktu serta uang yang bisa dihemat. Ketidakpastian ini semakin berat bagi UKM dengan anggaran ketat, karena setiap investasi teknologi harus memberi nilai yang jelas dan terukur.
Ada juga masalah kepercayaan. UKM ragu pada cara sistem AI menangani data sensitif dan pada keandalan hasil yang dihasilkan. Banyak yang tidak nyaman mengirim data keuangan atau data pelanggan yang bersifat rahasia ke platform cloud, terutama di tengah kekhawatiran kebocoran data, kepatuhan regulasi, dan hilangnya kendali. Pada saat yang sama, ada skeptisisme terhadap akurasi serta akuntabilitas keluaran AI.
Hambatan besar lainnya adalah keberadaan sistem Enterprise Resource Planning (ERP) lama. Banyak UKM sudah berinvestasi besar pada platform ERP yang masih berfungsi, tetapi tidak dirancang untuk terintegrasi dengan AI. Pilihan untuk mengganti total atau melakukan proyek integrasi kompleks terasa menakutkan. Karena migrasi ERP terkenal mahal dan berisiko, pemilik bisnis sering memilih bertahan dengan sistem yang ada daripada mengambil risiko gangguan operasional.
Tantangan kesenjangan keterampilan
Salah satu masalah lain adalah kurangnya keahlian AI di dalam perusahaan. Saat pemilik bisnis ingin menerapkan fungsi AI tertentu, mereka sering tidak tahu harus menghubungi siapa atau di mana mencari keterampilan tersebut. Akhirnya, mereka mengandalkan konsultan eksternal, yang menambah biaya dan kompleksitas.
Meski begitu, ada sedikit optimistisme. Universitas dan lembaga pendidikan tinggi gencar mempromosikan pendidikan AI. Generasi pekerja berikutnya akan masuk pasar kerja dengan keterampilan yang relevan. Tantangannya, lulusan baru ini mungkin belum memiliki pemahaman bisnis yang cukup untuk menjembatani kemampuan AI dengan kebutuhan nyata di lapangan.
Banyak perusahaan memiliki masalah kualitas data mendasar yang harus dibereskan sebelum AI efektif. Sistem AI membutuhkan data yang bersih dan terstruktur untuk memberi insight yang bermakna. Namun, sering ditemukan informasi dasar seperti alamat atau kode produk tidak konsisten formatnya antar sistem.
Contohnya, ada perusahaan yang menyimpan kode pos di kolom berbeda tergantung siapa yang memasukkan data, atau deskripsi produk yang bervariasi sesuai kebiasaan masing-masing entri. Ketidakkonsistenan yang tampak sepele ini bisa berdampak besar pada kinerja AI dan harus diselesaikan sebelum sistem cerdas diterapkan.
Langkah praktis ke depan
Meski ada banyak tantangan, para pemimpin UKM tetap perlu optimistis terhadap peluang AI. Mulailah kecil dan fokus. Alih-alih melakukan transformasi AI menyeluruh, identifikasi titik spesifik di mana AI bisa memberi nilai segera.
Pemrosesan faktur dengan AI, misalnya, terbukti sangat berhasil bagi banyak perusahaan. Perusahaan yang menangani ratusan faktur setiap bulan dapat menghemat waktu besar dengan mengotomatiskan ekstraksi dan pemrosesan faktur pemasok, apa pun formatnya.
Terlihat juga keberhasilan pada otomatisasi pemrosesan pesanan pelanggan, di mana AI dapat mengubah pesanan yang diterima melalui email, PDF, atau Excel menjadi sales order yang siap masuk sistem. Banyak perusahaan kini memproses ratusan pesanan dengan akurasi tinggi. Kemampuan AI dalam predictive analytics, otomasi proses, dan peningkatan customer experience terlalu besar untuk diabaikan.
Inilah masa depan yang dikejar UKM visioner—bukan sekadar software yang memproses data, tetapi mitra cerdas yang aktif mendorong pertumbuhan bisnis. Walau hambatan adopsi AI itu nyata, contoh seperti ini membuktikan tujuan akhirnya pantas diperjuangkan.
Jalannya jelas: mulai kecil, berpikir strategis, dan bertindak sekarang. Pilih satu titik —pemrosesan faktur, manajemen pesanan, atau pertanyaan pelanggan—lalu tangani dengan AI. Bangun fondasi data Anda, investasikan pada pengembangan keterampilan, dan biarkan kemenangan awal menciptakan momentum untuk transformasi yang lebih luas.
UKM yang mengambil langkah pertama hari ini tidak hanya akan bertahan di era AI—mereka yang akan memimpinnya. Pesaing Anda sudah menyiapkan langkah berikutnya. Pertanyaannya bukan apakah Anda mampu menerapkan AI, melainkan apakah Anda mampu menundanya.
