ROI AI: Pendorong Utama, KPI & Tantangan

Apa itu ROI AI?

ROI adalah metrik kunci untuk menentukan keberhasilan investasi apa pun, termasuk AI.

Untuk menghitung ROI, Anda membagi keuntungan dari suatu investasi dengan biayanya. Angka yang dihasilkan dapat dinyatakan sebagai persentase atau rasio. Untuk menghitung ROI, Anda dapat menggunakan rumus berikut: 

ROI positif berarti investasi menghasilkan pendapatan lebih besar daripada total biayanya. Sebaliknya, ROI negatif menunjukkan bahwa pengembalian lebih kecil daripada investasi awal.

Berikut beberapa metrik umum yang digunakan dalam menghitung ROI:

• ROI
• ROI Tahunan (Annualized ROI)
• Nilai Sekarang Bersih (Net Present Value/NPV)

Untuk memperhitungkan cakrawala waktu dan perubahan nilai uang, integrasikan Nilai Sekarang Bersih (NPV) dan Tingkat Pengembalian Internal (Internal Rate of Return/IRR) ke dalam analisis Anda. Untuk NPV, hitung nilai sekarang dari manfaat bersih masa depan (arus kas masuk dikurangi arus kas keluar) selama periode tertentu:

Di mana t adalah periode waktu, dan r adalah tingkat diskonto. IRR membantu menentukan tingkat diskonto saat NPV sama dengan nol, memberikan wawasan tentang efisiensi investasi AI dari waktu ke waktu. 

Metrik-metrik ini melengkapi ROI dengan menunjukkan profitabilitas proyek AI yang disesuaikan waktu, membantu bisnis menyeimbangkan dampak finansial jangka pendek dan jangka panjang.

Lalu, berapa ROI yang ideal? Setiap organisasi berbeda, tetapi mari lihat pendapat sumber lain di bawah ini.

Menurut sebuah studi IDC global yang didukung Microsoft, rata-rata pengembalian sebesar $3,5 dihasilkan untuk setiap $1. Selain itu, rata-rata $8 dihasilkan oleh 5% organisasi di seluruh dunia.

Dalam 12 bulan, 92% sistem AI telah diterapkan, dan 40% organisasi melakukan implementasi dalam 6 bulan

Secara rata-rata, organisasi memperoleh pengembalian ini dalam 14 bulan sejak investasi awal.

Pendorong Utama ROI AI di B2B

Mengapa mengukur ROI AI? Berikut alasan utama yang perlu diingat:

1. Penghematan biaya melalui otomatisasi

Otomatisasi berbasis AI menawarkan potensi besar untuk penghematan biaya dengan menyederhanakan proses yang padat karya, pada akhirnya meningkatkan efisiensi operasional. 

Menurut hasil survei McKinsey yang ditampilkan di atas, para responden menunjukkan peningkatan pendapatan yang besar dan penurunan biaya yang signifikan sebagai hasil adopsi AI analitik.

Sebagai contoh, dengan mengintegrasikan AI ke dalam layanan pelanggan, pengadaan, dan manajemen data, perusahaan dapat mengurangi biaya overhead, meminimalkan kesalahan manual, dan mengalokasikan kembali sumber daya ke tugas bernilai tinggi.

Menurut peneliti McKinsey dan Harvard, penerapan AI dapat menghemat hingga $360 miliar per tahun bagi AS jika diadopsi lebih luas di layanan kesehatan.

Dari perawatan prediktif di manufaktur, AI terbukti efektif menurunkan biaya operasional sekaligus menjaga standar kualitas dan kinerja.

Sebagai contoh, model pembelajaran mesin bertenaga AI dapat mengoptimalkan strategi biaya di bisnis logistik.

2. Pertumbuhan pendapatan dengan personalisasi bertenaga AI

Untuk menonjol di lingkungan yang sangat kompetitif, bisnis dapat mempertimbangkan satu solusi—personalisasi.

Personalisasi AI adalah penggunaan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis data pelanggan dan menyajikan konten, rekomendasi produk, serta penawaran yang disesuaikan.

Tingkat personalisasi ini dapat meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan, yang pada akhirnya mendorong pertumbuhan pendapatan. Ini semakin populer untuk semua perusahaan (baik B2C maupun B2B), karena memungkinkan penyampaian pesan yang tertarget dan relevan kepada calon klien.

Dengan bantuan AI, perusahaan dapat mengumpulkan wawasan tentang perilaku, preferensi, dan kebutuhan masing-masing pelanggan secara waktu nyata. Ini memungkinkan penyampaian pesan dan penawaran yang lebih mungkin selaras dengan tiap pelanggan.

Selain itu, personalisasi bertenaga AI juga dapat meningkatkan penjualan dengan menyarankan peluang upsell atau cross-sell yang dipersonalisasi berdasarkan perilaku pembelian sebelumnya.

Personalisasi ini dapat digunakan dalam pemasaran untuk:

• Membuat kampanye pemasaran yang disesuaikan
• Mengoptimalkan perolehan prospek
• Meningkatkan tingkat konversi

Sebagai contoh, Dell melihat peningkatan konversi 79% dengan menerapkan personalisasi berbasis AI dalam kampanye emailnya​.

AI juga membantu mempertahankan klien bernilai tinggi dengan menawarkan solusi yang disesuaikan dan bantuan waktu nyata melalui chatbot dan asisten virtual. 

Pendekatan proaktif dan personal ini membantu perusahaan merespons kebutuhan klien dengan cepat, membangun kepercayaan, dan loyalitas jangka panjang yang berujung pada arus pendapatan berkelanjutan.

3. Efisiensi dan time-to-market

AI dapat secara signifikan mengurangi siklus pengembangan produk dengan memfasilitasi analisis data yang lebih cepat dan memberdayakan tim riset dan pengembangan untuk mengambil keputusan lebih cepat dan berinovasi lebih efisien.

Dengan kemampuan baru memanfaatkan AI ini, bisnis dapat mempercepat proses yang biasanya memerlukan waktu berminggu-minggu atau berbulan-bulan, memungkinkan pendekatan yang lebih lincah untuk meluncurkan produk dan layanan baru.

Sejumlah perusahaan sudah merasakan manfaat dari inovasi konten dan produk yang didorong AI.

Alat AI generatif, misalnya, dapat membuat konten pemasaran atau desain purwarupa dalam waktu singkat dibandingkan metode tradisional. Kelincahan ini tidak hanya membantu perusahaan tetap kompetitif, tetapi juga memungkinkan mereka merespons permintaan pasar dengan cepat.

Mengukur ROI investasi AI

Untuk memastikan investasi AI Anda berkinerja baik, Anda memerlukan penerapan KPI yang tepat. Berikut beberapa yang dapat Anda mulai gunakan:

Indikator kinerja utama (KPI) untuk dilacak

Melacak ROI AI memerlukan pendekatan strategis, dengan KPI spesifik untuk dipantau:

• Penghematan biaya: Hitung penghematan yang dicapai dari pengurangan tenaga kerja, otomatisasi, dan proses yang dioptimalkan.
• Dampak pendapatan: Ukur perolehan prospek, tingkat konversi, dan pertumbuhan pendapatan keseluruhan yang terkait dengan kampanye berbasis AI.
• Keterlibatan dan kepuasan pelanggan: Pantau metrik keterlibatan, seperti rasio klik dan skor kepuasan pelanggan, yang dapat memberikan wawasan tentang efektivitas AI dalam meningkatkan hasil bisnis.

KPI ini memungkinkan perusahaan B2B mengukur manfaat berwujud dan tidak berwujud dari investasi AI mereka, memberikan gambaran jelas tentang di mana AI menciptakan nilai.

ROI jangka panjang vs. jangka pendek

Salah satu tantangan dalam menilai ROI AI adalah menyeimbangkan biaya jangka pendek dengan manfaat jangka panjang. Implementasi AI sering memerlukan investasi awal yang signifikan pada teknologi dan tenaga ahli. 

Dalam sebuah artikel Forbes Technology Council, menerapkan proyek AI yang sukses dari nol bisa berbiaya 15 kali lebih besar dari perkiraan karena kebutuhan infrastruktur AI.

Sebagai contoh, peran umum dalam tim AI adalah insinyur AI, yang bergaji $145.080 per tahun di Amerika Serikat. Untuk satu tim penuh insinyur, jumlahnya bisa sangat besar.

Meskipun pengeluaran ini mungkin berdampak pada ROI di awal, potensi pengembalian finansial jangka panjang yang substansial membuat investasi ini layak.

Karena itu, Anda sebaiknya memandang AI sebagai aset strategis jangka panjang yang akan menghasilkan pengembalian meningkat seiring kematangan teknologi dan bertambahnya pengalaman tim dalam memanfaatkan kapabilitas AI.

Melampaui sekadar mengukur ROI finansial AI, penerapan solusi AI dapat membawa beberapa manfaat sampingan.

Menerapkan AI bukan sekadar menyatukan beberapa alat AI—itu tidak akan banyak berarti. 

Untuk menghasilkan ROI yang lebih besar, sistem AI perlu dibangun dari nol. Ini memerlukan kapabilitas kuat untuk mengembangkan solusi yang unik bagi organisasi Anda. 

Dalam laporan DataCamp State of Data & AI Literacy 2024, 52% pemimpin menyatakan bahwa membangun sistem AI dari nol itu penting, menegaskan perlunya kecakapan teknis dalam pengembangan AI di dalam tim. Namun, hampir 1 dari 4 pemimpin yang disurvei tidak menyediakan pelatihan online apa pun.

Di sinilah platform komprehensif untuk mempelajari keterampilan data dan AI dengan kurikulum yang kuat serta jalur pembelajaran yang dipersonalisasi menjadi esensial. Dengan DataCamp for Business, Anda dapat menskalakan pembelajaran tim, baik Anda memiliki dua karyawan maupun sepuluh ribu. 

Tantangan dalam Mencapai ROI Tinggi dengan AI

AI berpotensi memberikan tingkat ROI yang sangat tinggi, tetapi setiap teknologi baru memiliki tantangannya.

Berikut beberapa yang perlu diwaspadai:

1. Biaya awal dan kompleksitas integrasi

Investasi awal yang dibutuhkan untuk implementasi AI dapat menjadi hambatan bagi banyak perusahaan. Di luar pembelian teknologi, juga diperlukan tenaga ahli untuk mengintegrasikan dan mengelola sistem AI, yang dapat memperlambat ROI dalam jangka pendek.

Dalam sebuah survei Deloitte, banyak yang menyatakan implementasi AI mereka masih pada tahap pilot atau bukti konsep, dengan 68% responden mengatakan organisasi mereka hanya memindahkan 30% atau kurang proyek AI ke produksi. 

Menurut laporan State of Data & AI Literacy 2024, 35% pemimpin menyatakan kurangnya anggaran untuk biaya pelatihan karyawan merupakan tantangan utama.

Namun, dengan perencanaan yang cermat dan penerapan bertahap, perusahaan dapat mengelola biaya awal ini dan memperoleh pengembalian positif dari waktu ke waktu. Ini dapat dicapai dengan mudah melalui platform komprehensif yang mencakup semua keterampilan data dan AI terbaru. Penawaran DataCamp for Business kami akan sangat tepat untuk mengatasi titik nyeri ini. Khawatir soal biaya? Coba Demo kami untuk melihat apakah ini cocok.

2. Kualitas dan ketersediaan data

Data yang berkualitas tinggi dan tertata rapi adalah fondasi implementasi AI yang sukses. Tanpa data yang akurat dan relevan, sistem AI tidak dapat memberikan wawasan dan otomatisasi yang diperlukan untuk mendorong ROI.

Banyak organisasi mengumpulkan data dalam jumlah besar setiap hari, dan para eksekutif yang cerdas ingin memanfaatkannya. Namun seberapa banyak data ini yang benar-benar cukup bersih untuk digunakan?

Sebelum dimasukkan ke model AI, data perusahaan harus dibersihkan dengan memadai untuk mencegah hasil yang salah dan tidak akurat.

Menurut sebuah artikel McKinsey, para pemimpin industri manufaktur yang berniat menerapkan model AI menemukan bahwa kualitas data yang buruk menjadi hambatan yang konsisten.

Karena itu, untuk mengatasi tantangan ini, perusahaan harus berinvestasi dalam praktik dan infrastruktur manajemen data agar data dapat diakses, tertata, dan andal, menciptakan fondasi yang kuat bagi wawasan berbasis AI.

3. Pelatihan keterampilan AI

Untuk memaksimalkan ROI, perusahaan harus memastikan tim mereka dibekali keterampilan yang diperlukan untuk menerapkan dan memanfaatkan teknologi AI.

Tantangan khusus ini paling mudah diatasi melalui inisiatif upskilling dan reskilling untuk menumbuhkan kemahiran AI di seluruh tim yang ada maupun baru.

Dalam laporan State of Data & AI Literacy 2024 kami, seperti terlihat pada diagram di atas, para pemimpin mengklaim adanya peningkatan pengambilan keputusan di organisasi mereka melalui pelatihan data dan AI, dengan 26% di antaranya mengalami transformasi total.

Pemikiran Akhir

Adopsi AI di lingkungan bisnis menawarkan banyak keuntungan, mulai dari penghematan biaya dan pertumbuhan pendapatan hingga inovasi yang lebih cepat dan peningkatan keterlibatan pelanggan. Namun, untuk mencapai ROI yang tinggi diperlukan pendekatan implementasi yang matang, termasuk mengidentifikasi KPI yang tepat, mengelola biaya awal, dan memastikan kualitas data.

Meski ada tantangan, manfaat jangka panjang AI dapat bersifat transformasional, memungkinkan perusahaan B2B berinovasi dan bersaing lebih efektif.

Jika Anda ingin memperluas kapabilitas AI tim Anda, DataCamp for Business kami menawarkan pendekatan pelatihan AI dan analitik data yang fleksibel dan dapat diskalakan, membantu Anda menutup kesenjangan keterampilan AI di tim Anda. Ajukan demo untuk mulai hari ini.