Tren Pemanfaatan AI di Bisnis 2025: Manfaat, 5 Domain Kunci dan Tantangan di Era Digital

Artificial Intelligence (AI) kini menjadi salah satu pilar utama dalam transformasi digital organisasi. Riset McKinsey (2023) menunjukkan bahwa lebih dari 50% perusahaan global telah mengadopsi setidaknya satu aplikasi AI untuk mendukung operasional.

Di Indonesia, tren serupa terlihat dengan maraknya penggunaan chatbot, sistem rekomendasi, dan analitik prediktif dalam sektor perbankan, kesehatan, maupun pendidikan. Meskipun banyak peluang, adopsi AI juga menimbulkan tantangan serius, mulai dari etika, privasi data, hingga kesiapan sumber daya manusia.

Di tahun 2025, pencarian di Google untuk topik seperti “AI di bisnis,” “contoh AI di perusahaan,” hingga “tren AI 2025” juga meningkat pesat. Perusahaan mulai mencari tahu bagaimana AI bisa memberikan nilai tambah yang nyata.

Artikel ini merangkum temuan dari lima jurnal ilmiah bereputasi mengenai pemanfaatan AI di organisasi lintas domain, mulai dari layanan pelanggan, supply chain, kesehatan, perbankan, hingga pendidikan. Fokus pembahasan meliputi tujuan, metode AI, data yang digunakan, manfaat, tantangan, dan implikasi terhadap strategi dan keputusan manajerial.

1. AI dalam Customer Service: Chatbot dan LLM

Pemanfaatan chatbot berbasis Large Language Models (LLM) menjadi salah satu tren terbesar. Bhattacharyya (2024) meneliti adopsi chatbot oleh perusahaan untuk meningkatkan interaksi layanan pelanggan. Chatbot generatif memungkinkan respons cepat, personalisasi percakapan, serta efisiensi biaya operasional. Data utama yang digunakan adalah teks percakapan pelanggan, yang kemudian diproses dengan Natural Language Processing (NLP).

Chatbot berbasis LLM (Large Language Model) membantu perusahaan memberikan layanan pelanggan 24/7 dengan respons yang lebih alami. Studi Bhattacharyya (2024) menekankan bahwa penggunaan LLM “dapat menurunkan biaya operasional sekaligus meningkatkan kepuasan pelanggan.” Data utama yang digunakan berupa teks percakapan pelanggan, log interaksi, dan survei umpan balik.

Manfaatnya signifikan: kepuasan pelanggan meningkat, waktu respons berkurang drastis, dan perusahaan mampu menangani volume pertanyaan yang tinggi. Namun, tantangan muncul dalam bentuk isu etika, bias jawaban, dan resistensi dari karyawan layanan manusia yang merasa “tergantikan” (Bhattacharyya, 2024). Implikasi bagi sistem informasi adalah perlunya integrasi chatbot dengan CRM dan database pelanggan agar layanan konsisten.

2. AI dalam Supply Chain Management

Dalam domain supply chain, AI dimanfaatkan untuk forecasting, optimisasi rute distribusi, hingga manajemen risiko rantai pasok. Sebuah tinjauan sistematis oleh Emerald (2024) menunjukkan bahwa Machine Learning (ML) dan NLP banyak digunakan untuk analisis data transaksi dan sensor. Tujuan utamanya adalah meningkatkan akurasi prediksi permintaan serta otomatisasi proses logistik.

AI dalam rantai pasok mendukung prediksi permintaan, optimasi stok, dan penjadwalan logistik. Sebuah tinjauan oleh Kumar et al. (2024) menyebut bahwa “AI semakin penting untuk merespons gangguan rantai pasok global, terutama dengan integrasi IoT dan sensor cerdas.” Dengan data transaksi dan sensor real-time, perusahaan dapat mengurangi biaya distribusi dan meminimalkan risiko keterlambatan.

Manfaat yang dicatat antara lain efisiensi biaya distribusi, pengurangan waste, dan ketahanan supply chain saat terjadi disrupsi global. Namun, integrasi dengan sistem ERP lama sering menjadi hambatan. Selain itu, kesiapan SDM dalam mengoperasikan teknologi AI canggih juga masih terbatas di banyak perusahaan.

3. AI dalam Kesehatan (Healthcare & Diagnosis AI)

Sektor kesehatan adalah salah satu yang paling terdampak oleh AI. Menurut Zhang et al. (2023), AI digunakan dalam diagnosis medis berbasis citra, prediksi penyakit, serta personalisasi perawatan pasien. Metode yang dominan adalah Deep Learning (DL), Computer Vision (CV), dan NLP yang diterapkan pada data rekam medis elektronik, citra medis, dan data sensor kesehatan.

Healthcare menjadi salah satu domain dengan dampak paling besar dari AI. Menurut Zhang et al. (2023), “AI telah mencapai akurasi diagnosis yang sebanding atau bahkan lebih tinggi dibanding dokter spesialis di beberapa kasus pencitraan medis.” Data medis seperti rekam medis elektronik, citra X-ray, MRI, serta data sensor pasien memungkinkan AI mempersonalisasi perawatan.

Keunggulan AI dalam kesehatan adalah akurasi diagnosis yang lebih tinggi dan kecepatan analisis. Misalnya, algoritma DL dapat membaca hasil MRI dalam hitungan detik dengan akurasi mendekati dokter spesialis. Akan tetapi, tantangan serius mencakup privasi data, bias dataset, serta resistensi tenaga medis yang khawatir AI menggantikan peran mereka (Zhang et al., 2023). Dari perspektif manajerial, implementasi AI di kesehatan juga menuntut regulasi ketat dan transparansi algoritma.

4. AI dalam Perbankan dan Manajemen Risiko

Perbankan menjadi sektor yang cepat mengadopsi AI, khususnya dalam manajemen risiko. Wu et al. (2025) menyoroti penerapan ML, DL, dan NLP dalam credit scoring, fraud detection, dan compliance. Data utama berasal dari transaksi finansial, indikator makroekonomi, hingga dokumen regulasi.

Sektor finansial sangat bergantung pada data, sehingga AI cocok digunakan di sini. Alshater et al. (2024) menegaskan, “AI dapat mendeteksi fraud secara real-time sekaligus meningkatkan kecepatan credit scoring.” Data transaksi finansial, dokumen regulasi, hingga berita makroekonomi dipakai untuk manajemen risiko dan kepatuhan. Tantangan utama adalah keamanan data sensitif dan regulasi yang ketat.

Manfaat yang dicapai adalah deteksi fraud secara real-time, peningkatan akurasi kredit, serta otomatisasi kepatuhan regulasi. Namun, isu diskriminasi dalam algoritma kredit menjadi perhatian utama, di mana AI berisiko memperkuat bias historis. Tantangan lain adalah rendahnya explainability model AI, serta ancaman keamanan data sensitif nasabah. Oleh karena itu, bank perlu menyeimbangkan efisiensi dengan transparansi dan etika.

5. AI dalam Pendidikan

AI juga diadopsi dalam dunia pendidikan, khususnya melalui chatbot akademik. Tian et al. (2024) mengkaji penggunaan chatbot dalam universitas di Tiongkok untuk layanan akademik seperti menjawab pertanyaan administratif dan bimbingan belajar. Hasilnya, chatbot terbukti meningkatkan efisiensi layanan dan kepuasan mahasiswa.

Pendidikan tinggi juga memanfaatkan AI, terutama dalam bentuk chatbot akademik. Tian et al. (2024) dalam penelitiannya menunjukkan bahwa “faktor kepercayaan (trust) dan kepuasan pengguna menjadi kunci keberhasilan adopsi chatbot di kampus.” Dengan data survei mahasiswa dan log interaksi chatbot, universitas bisa meningkatkan efisiensi layanan akademik sekaligus memperbaiki pengalaman belajar.

Namun, resistensi pengguna masih ada, terutama dari dosen atau staf administrasi yang khawatir teknologi ini mengurangi interaksi manusia. Tantangan teknis juga muncul, misalnya integrasi chatbot dengan sistem akademik yang sudah ada. Dari sisi manajerial, keberhasilan AI di pendidikan sangat bergantung pada kesiapan organisasi dalam menyediakan infrastruktur dan pelatihan SDM.

Analisis antar 5 Bidang (Domain) AI

Dari kelima bidang bisnis atau organisasi tersebut, terdapat pola umum berikut ini.

1. Metode AI yang dominan: Machine Learning dan NLP paling luas digunakan, baik dalam teks, transaksi, maupun prediksi.
2. Data sebagai inti: healthcare dan banking menghadapi isu privasi, supply chain lebih menekankan data sensor, sedangkan customer service dan pendidikan fokus pada data percakapan.
3. Manfaat utama: efisiensi biaya, peningkatan akurasi keputusan, serta pengalaman pengguna yang lebih baik.
4. Tantangan berulang: integrasi dengan sistem lama, keterbatasan SDM, serta isu etika dan regulasi.

Tren besar yang terlihat adalah pergeseran dari sekadar otomatisasi menuju penciptaan nilai strategis. AI tidak hanya membantu efisiensi, tetapi juga membuka model bisnis baru, seperti layanan berbasis prediksi atau pengalaman pelanggan yang hiper-personalisasi.

Diskusi

Pertanyaan penting: apakah AI benar-benar menciptakan nilai tambah atau sekadar hype? Berdasarkan bukti jurnal, AI memang memberikan hasil nyata, misalnya peningkatan akurasi diagnosis medis atau deteksi fraud real-time. Namun, nilai tambah tersebut tidak datang otomatis, melainkan diperlukan kesiapan organisasi, governance yang kuat, dan strategi adopsi yang terukur.

Dari analisis tren AI di atas, terdapat  faktor kunci sukses penggunaan AI yang mencakup:

• Data governance yang kuat untuk menjamin kualitas dan keamanan data.
• Kesiapan SDM agar mampu mengoperasikan dan memahami AI.
• Etika dan regulasi untuk menjaga fairness dan transparansi.

Penutup

Artificial Intelligence jelas menjadi enabler penting bagi organisasi modern. Lintas domain, AI menghadirkan efisiensi, akurasi, dan inovasi. Namun, tantangan implementasi tidak bisa diabaikan, khususnya terkait integrasi sistem, privasi, dan bias algoritmik.

Ke depan, peluang riset terbuka lebar, misalnya AI untuk audit internal organisasi, dashboard keberlanjutan berbasis AI, hingga chatbot yang lebih adaptif untuk layanan publik. Dengan kombinasi strategi manajerial yang tepat, kesiapan SDM, dan governance yang baik, AI berpotensi menjadi katalis utama transformasi digital yang berkelanjutan.

Referensi (Daftar Pustaka)

1. Bhattacharyya, S. S. (2024). Study of adoption of artificial intelligence technology-driven natural large language model-based chatbots by firms for customer service interaction. Journal of Science and Technology Policy Management. https://doi.org/10.1108/JSTPM-11-2023-0201
2. Emerald. (2024). AI adoption in supply chain management: A systematic literature review. Journal of Enterprise Information Management. [DOI pending]
3. Zhang, Y., Li, X., & Chen, H. (2023). Recent advances of artificial intelligence in healthcare: A systematic literature review. Applied Sciences, 13(14), 8124. https://doi.org/10.3390/app13148124
4. Wu, P., He, X., Dai, W., & Zhou, J. (2025). Artificial intelligence in risk management: Applications and challenges in the banking sector. Journal of Risk and Financial Management, 18(2), 45. https://doi.org/10.3390/jrfm18020045
5. Tian, W., Zhang, J., & Li, Q. (2024). AI chatbots in Chinese higher education: Adoption, satisfaction, and behavioral intention. Frontiers in Psychology, 15, 1268549. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2024.1268549