>>> Penyelesaian Sengketa Lahan TNI AL dan Masyarakat Pasuruan

Kedua, data perusahaan harus rapi dan mudah diakses.

Ketiga, pemilihan use case berorientasi pada dampak riil bisnis. Keempat, alokasi dana disusun secara berkala lewat proyek percontohan kecil.

Kelima, tim internal harus dilibatkan aktif karena AI mengubah pola kerja.

Anggaran dan Kesiapan SDM

Faktor finansial sering menjadi keraguan.

Di Indonesia, proyek AI fase uji coba untuk satu use case umumnya membutuhkan dana puluhan hingga ratusan juta rupiah.

Implementasi skala enterprise bisa mencapai lebih dari satu miliar rupiah.

Didit menyarankan memulai dari proyek kecil untuk membuktikan nilai, baru diperbesar setelah berhasil. "Dengan begitu risikonya terukur," paparnya.

Kesiapan sumber daya manusia juga krusial. "Banyak proyek AI secara teknis berhasil, tapi gagal karena tim tidak siap atau tidak dilibatkan," kata Didit.

Peran konsultan eksternal penting untuk menjembatani kesenjangan.

Majapahit Teknologi, perusahaan bentukan Didit sejak 2018 di Mega Kuningan, Jakarta Selatan, menyediakan layanan konsultan, AI integrator, dan pengembangan aplikasi kustom.

>>> Metrodata Electronics Targetkan Pendapatan Tumbuh 10 Persen di 2026

"Konsultasi di awal jauh lebih murah daripada memperbaiki proyek yang sudah gagal," tutupnya.